要从大量表象问题中找到核心问题，先重述为可测量的结果缺口并划定边界，再以可证伪的因果假设驱动小实验快速验证，结合5 Whys、鱼骨图与Pareto等工具进行交叉印证，用少量高质量证据锁定高影响且可控的关键变量，最后以决策日志、指标看板与回顾固化闭环，将一次性分析转化为组织化能力。

文章系统阐明了区分症状问题与根源问题的可操作方法：以清晰问题陈述开局，借助5 Whys、鱼骨图与因果图构建并证伪假设，结合前置与后置指标识别因果中介变量，通过灰度实验与回归测试验证是否触达根因；同时以RCA与CAPA流程把处置、预防与知识沉淀闭环。文中提供对比表、跨域案例与落地工具链（含观测性与项目管理系统），并指出AIOps与因果推断将提升因果路径识别效率，但成效最终取决于框架化思维与组织机制。

找到瓶颈工作的原因应按“数据→可视化→根因→实验→监控”的闭环推进：以周期、在制品与吞吐等指标锁定拥塞环节，用价值流映射识别等待与交接点，结合Pareto、鱼骨图与5 Whys定位关键少数根因，再以限WIP、缩批量与前置质量门禁等小步实验验证成效，最终构建跨工具的流动仪表盘与预警机制，实现动态发现与持续治理。对于研发与跨职能协作，可在既有国际工具的基础上，结合本地化平台承载数据与流程，确保端到端的可观测与改进闭环。