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| Kriterium |  Agile NoEstimates |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Game Day |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. | Wenn Liefertermine unsicher sind und Einzel-Schätzungen zu viel Sicherheit vortäuschen, zeigt Monte Carlo Forecasting die Bandbreite plausibler Enddaten. Historische Flussdaten werden so nutzbar, dass Risiko, Wahrscheinlichkeit und Erwartungswert sauber auseinanderhalten bleiben. | Bei der Vorbereitung auf seltene Störungen testet die Methode Reaktionsfähigkeit unter kontrollierten Bedingungen. Sie zeigt, wo Annahmen über Stabilität, Rollen und Wiederherstellung zu optimistisch sind. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Hoch | Hoch |
Zeitunterschiedlich | laufend | 30-90 min Setup, danach laufend | Halber Tag |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-12 | 1-8 | 5-20 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Simulation Notes, Gaps List, Updated Runbooks |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungPrognoseFlow | PrognoseFlowDelivery | ResilienzOperationsIncident |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
