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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Blameless Postmortem |  Operations Family Tree Analysis |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|---|
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 einer Folge von Vorfällen mit ähnlichem Muster ordnet die Methode einzelne Ereignisse als Verzweigung einer gemeinsamen Herkunft. Sie macht sichtbar, welche Bedingungen immer wieder auftauchen. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | 30-90 min | 2-4 h | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 3-12 | 2-6 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Postmortem Doc, Action Items, Timeline | Family Tree Diagram, Pattern-Notizen, Systemische Maßnahmen | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit | UrsachenanalyseMusterIncidentSystemisch | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |