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| Kriterium |  Operations Runbook |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Engineering Kanban |  DevOps Incident Command |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei wiederkehrenden Betriebsaufgaben oder Störungen hält die Methode belastbare Handlungslogik bereit. Sie reduziert Unsicherheit, wenn Zeitdruck, Rollenwechsel oder seltene Situationen schnellen Zugriff verlangen. | 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. | Wenn Arbeit parallel in zu vielen Strömen steckt, leidet Durchsatz und niemand sieht die Engpässe. Kanban macht den Fluss von Arbeit sichtbar und begrenzt Überlast so, dass ein System ruhiger und vorhersagbarer wird. | Bei einem akuten Incident mit mehreren Beteiligten schafft die Methode eine klare Führungs- und Kommunikationsstruktur. Sie reduziert Chaos, wenn schnelle Koordination und saubere Lageführung gleichzeitig gebraucht werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 20-60 min | 30-90 min Setup, danach laufend | Ongoing | As needed |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-8 | 2-12 | 4-15 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Runbook, Checklist, Escalation Path | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Kanban Board, WIP Policies, Flow Metrics | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates |
Tagskeine Überschneidung | OperationsZuverlässigkeitDokumentation | PrognoseFlowDelivery | FlowVisuelles ManagementDelivery | IncidentOperationsZuverlässigkeit |