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| Kriterium |  Delivery Monte Carlo Forecasting |  DevOps Incident Command |  Operations Root Cause Analysis |  Operations Fishbone Diagram |
|---|---|---|---|---|
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 akuten Incident mit mehreren Beteiligten schafft die Methode eine klare Führungs- und Kommunikationsstruktur. Sie reduziert Chaos, wenn schnelle Koordination und saubere Lageführung gleichzeitig gebraucht werden. | 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. | Wenn ein Problem mehrere mögliche Einflussfaktoren hat, ordnet die Methode Ursachen nach Ursachebereichen. Sie verhindert, dass eine erste Vermutung den Blick auf andere plausible Treiber verstellt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min Setup, danach laufend | As needed | 1-4 h | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 4-15 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication | Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates | Problem Statement, Ursachenhypothesen, Bestätigte Ursachen, Maßnahmenplan | Fishbone Diagram, Cause Categories, Investigation Backlog |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseFlowDelivery | IncidentOperationsZuverlässigkeit | UrsachenanalyseProblemlösungQualitätIncident | UrsachenanalyseQualitätOperations |