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

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	Operations Causal Factor Analysis	DevOps Incident Timeline Analysis	DevOps Blameless Postmortem
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.	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.	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.	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.
Komplexitätunterschiedlich	Hoch	Hoch	Mittel	Mittel
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	2-6 h	60-180 min	30-90 min
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	3-10	3-10	3-12
Formatidentisch	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions	Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions	Postmortem Doc, Action Items, Timeline
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste	IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering	Site Reliability EngineeringIncidentLernenZuverlässigkeit

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