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| Kriterium |  Engineering Hypothesis-Driven Troubleshooting |  UX Research Surveys |  Operations MORT Analysis |  Operations Root Cause Analysis |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Systeme unerwartet ausfallen, liefern spontane Versuche oft mehr Lärm als Erkenntnis. Hypothesis-driven Troubleshooting übersetzt Symptome in überprüfbare Annahmen und macht die Fehlersuche lernbar. | Wenn ein Thema in der Breite belastbar werden soll und viele Personen dieselbe Frage beantworten können, sammelt Surveys strukturierte Rückmeldungen in skalierbarer Form. Antworten werden damit vergleichbar und segmentierbar, statt nur anekdotisch vorzuliegen. | Bei einem sicherheitsrelevanten Ereignis oder einem System mit hohen Schutzanforderungen prüft die Methode, wo Kontrollen versagt haben. Sie legt sowohl technische als auch organisatorische Lücken offen. | Wenn ein Problem wiederkehrt und die Ursache unklar bleibt, legt die Methode das zugrunde liegende Wirkgefüge frei. Sie trennt Symptom, Vermutung und belastbare Erklärung voneinander. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 30-240 min | 3-14 Tage | Mehrere Tage bis Wochen | 1-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 50+ | 2-6 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesis Log, Test Plan, Evidence Notes, Diagnosis Summary | Survey Results, Charts, Segment Insights | MORT Worksheets, Findings je Zweig, Korrekturmaßnahmen, Systemische Empfehlungen | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan |
Tagskeine Überschneidung | FehlersucheProblemlösungDiagnose | QuantitativResearchValidierung | UrsachenanalyseSicherheitSystemischIncident | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident |