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In der Auswahl:Blameless Postmortem Monte Carlo Forecasting Incident Timeline Analysis Causal Factor Analysis

Kriterium	DevOps Blameless Postmortem	Delivery Monte Carlo Forecasting	DevOps Incident Timeline Analysis	Operations Causal Factor Analysis
Zweckunterschiedlich	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.	Bei einem Incident mit unklarer Reihenfolge macht die Methode den zeitlichen Verlauf präzise sichtbar. Sie trennt Wahrnehmung, Reaktion und Verzögerung, damit Ursache und Wirkung sauberer lesbar werden.	Bei einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen.
Komplexitätunterschiedlich	Mittel	Hoch	Mittel	Hoch
Zeitunterschiedlich	30-90 min	30-90 min Setup, danach laufend	60-180 min	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	3-12	1-8	3-10	3-10
Formatidentisch	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async
Outputunterschiedlich	Postmortem Doc, Action Items, Timeline	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions	Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions
Tagskeine Überschneidung	Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit	PrognoseFlowDelivery	IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering	KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste

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