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

Kriterium	Delivery Monte Carlo Forecasting	DevOps Incident Timeline Analysis	DevOps Incident Command	Operations Causal Factor Analysis
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 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.	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.	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.
Komplexitätunterschiedlich	Hoch	Mittel	Mittel	Hoch
Zeitunterschiedlich	30-90 min Setup, danach laufend	60-180 min	As needed	2-6 h
Teilnehmendeunterschiedlich	1-8	3-10	4-15	3-10
Formatidentisch	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async	Workshop + Async
Outputunterschiedlich	Forecast Percentiles, Throughput Dataset, Risk Communication	Incident Timeline, Evidence Log, Delay Analysis, Improvement Actions	Incident Log, Action Tracker, Stakeholder Updates	Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions
Tagskeine Überschneidung	PrognoseFlowDelivery	IncidentZeitleisteSite Reliability Engineering	IncidentOperationsZuverlässigkeit	KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste

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