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In der Auswahl:Monte Carlo Forecasting Blameless Postmortem Causal Factor Analysis Current Reality Tree

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	DevOps Blameless Postmortem	Operations Causal Factor Analysis	Systems Thinking Current Reality Tree
Zweckunterschiedlich	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.	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.	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.	Ein Current Reality Tree verdichtet viele Symptome zu wenigen ursächlichen Ketten. Die Methode macht sichtbar, welche Kernprobleme mehrere negative Effekte gleichzeitig antreiben.
Komplexitätunterschiedlich	Hoch	Mittel	Hoch	Hoch
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	30-90 min	2-6 h	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	3-12	3-10	3-8
Formatunterschiedlich	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Postmortem Doc, Action Items, Timeline	Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions	Current Reality Tree, Core Problems, Intervention Ideas
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit	KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste	SystemdenkenUrsachenanalyseRahmenbedingungenKausalität

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