Systems Thinking
Ganzheitlicher Denkansatz zur Analyse vernetzter Systeme und ihrer Rückkopplungen.
Klassifikation
- KomplexitätHoch
- AuswirkungOrganisatorisch
- EntscheidungstypOrganisation
- OrganisationsreifeReif
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Übervereinfachung führt zu falschen Hebelinterpretationen
- Paralyse durch zu viele Szenarien und Optionen
- Falsche Systemgrenzen verschleiern Ursachen
- Einsatz visueller Modelle zur gemeinsamen Verständigung
- Kleine Experimente statt großer Hypothesen
- Regelmäßiges Monitoring kritischer Indikatoren
I/O & Ressourcen
- Daten zu Prozessen und Leistung
- Stakeholder-Wissen und Kontextinformationen
- Visuelle Modellierungswerkzeuge
- Kausale Modelle und Szenarien
- Priorisierte Maßnahmenpläne
- Monitoring- und Evaluationsmetriken
Beschreibung
Systems Thinking ist ein ganzheitlicher Denkansatz zur Analyse von komplexen, vernetzten Systemen. Er betont Rückkopplungen, Dynamiken und Wechselwirkungen zwischen Komponenten, um nachhaltige Entscheidungen zu treffen. Anwendung findet er in Strategie, Architektur und Organisationsentwicklung, um Nebenwirkungen zu erkennen und langfristige Hebel zu identifizieren.
✔Vorteile
- Bessere Vorhersage von Nebenwirkungen
- Langfristig resilientere Entscheidungen
- Verbesserte funktionsübergreifende Abstimmung
✖Limitationen
- Erfordert Zeit und Moderationsaufwand
- Modelle können komplex und schwer kommunizierbar werden
- Nicht alle dynamischen Effekte sind vollständig vorhersehbar
Trade-offs
Metriken
- Anzahl identifizierter Hebelpunkte
Anzahl kritischer Hebelpunkte, die aus Systemanalysen abgeleitet wurden.
- Reduktion wiederkehrender Incidents
Messung der Abnahme von wiederkehrenden Problemen nach Interventionen.
- Funktionsübergreifende Kollaborationsscore
Bewertung der Zusammenarbeit zwischen beteiligten Teams und Stakeholdern.
Beispiele & Implementierungen
Vermeidung von Optimierungen, die Nebenwirkungen erzeugen
Ein Team optimiert eine Kennzahl lokal, verursacht aber unerwartet Engpässe in nachgelagerten Prozessen.
Feedback-getriebene Architekturverbesserung
Durch Analyse von Feedback-Schleifen werden resilientere Service-Grenzen definiert.
Organisatorische Hebelpunkte identifizieren
Kleine Anpassungen in Governance reduzieren wiederkehrende Abstimmungsaufwände deutlich.
Implementierungsschritte
Stakeholder zusammenbringen und Ziele klären.
Gemeinsame Systemmodelle erstellen und validieren.
Hebelpunkte ableiten, Maßnahmen planen und iterativ evaluieren.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Ungepflegte Modelle mit veralteten Daten
- Fehlende Automatisierung für Monitoring
- Inkonsistente Dokumentation von Annahmen
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Modelle als endgültige Wahrheit interpretieren
- Komplexe Modelle bauen, ohne umsetzbare Erkenntnisse zu liefern
- Systemgrenzen so ziehen, dass Verantwortlichkeiten verschleiert werden
Typische Fallen
- Zu enge Systemgrenzen führen zu Fehlschlüssen
- Ignorieren von Zeitverzögerungen in Wirkungszusammenhängen
- Stakeholder-Frustration durch zu abstrakte Modelle
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Zeitliche Ressourcen für Workshops
- • Zugriff auf qualitative und quantitative Daten
- • Organisatorische Offenheit für systemische Sichtweisen