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| Kriterium |  Decision Making Three-Point Estimation |  DevOps Blameless Postmortem |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  Agile NoEstimates |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Aufwand, Zeit oder Risiko wirkt ein einzelner Schätzwert oft zu glatt für die reale Unsicherheit. Three-Point Estimation zieht Optimismus, Wahrscheinlichkeitswert und Pessimismus zusammen und macht Spannbreiten belastbar. | Nach einem Incident mit Schaden oder Beinahe-Schaden schafft die Methode ein nüchternes Lernfeld ohne Schuldzuweisung. Sie richtet den Blick auf Verlauf, Bedingungen und wirksame Gegenmaßnahmen. | 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 Schätzung mehr bremst als nützt, lenkt sie den Fokus auf Fluss, Kleinteiligkeit und echte Durchlaufzeit. Sie ersetzt Vorhersagezwang durch ein Arbeitsmodell, das schneller liefert. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 10-30 min je Item | 30-90 min | 30-90 min Setup, danach laufend | laufend |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 1-8 | 2-12 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Three-Point Estimate, Risk Range, Assumption Notes | Postmortem Doc, Action Items, Timeline | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Throughput Data, Flow Forecast, Slicing Rules |
Tagskeine Überschneidung | SchätzungUnsicherheitPrognose | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit | PrognoseFlowDelivery | SchätzungPrognoseFlow |