Abhängigkeitsanalysen

Abhängigkeitsanalysen sind systematische Verfahren zur Identifikation, Beschreibung und Bewertung von Abhängigkeiten zwischen Bausteinen, Variablen, Aufgaben oder Organisationseinheiten. Ziel ist es, zu verstehen, wie Veränderungen in einem Teil Auswirkungen auf andere Teile haben können, um Risiken zu steuern, Entwürfe zu optimieren oder Prozesse zu planen.

Anwendungsbereiche umfassen Software- und Systemarchitektur, wo Abhängigkeiten zwischen Modulen, Bibliotheken und Builds analysiert werden; Datenanalyse, in der Abhängigkeiten zwischen Variablen mittels Korrelation, bedingter Unabhängigkeit, Bayesschen Netzen oder Granger-Kausalität untersucht werden; Projektmanagement, um zeitliche Abhängigkeiten von Aufgaben (Kritischer Pfad) und Ressourcenallokation zu steuern; Supply-Chain-Management, Risikobewertung von Lieferantenabhängigkeiten; sowie Sicherheits- und Hazard-Analysen.

Methoden und Repräsentationen greifen oft auf Graphenmodelle wie Abhängigkeits- oder Einflussgraphen zurück. Typische Ansätze umfassen topologische Sortierung, Bayessche Netze, Strukturgleichungsmodelle oder Abhängigkeitsparser in der Linguistik. Datenseitig kommen Kennzahlen wie Korrelation oder bedingte Abhängigkeiten zum Einsatz, ergänzt durch Modelle zur kausalen Einflussanalyse.

Die Ergebnisse einer Abhängigkeitsanalyse liefern typischerweise Karten der Abhängigkeiten, identifizieren Engpässe oder Single Points of Failure und leiten Maßnahmen wie Entkopplungsstrategien, Redundanzen oder alternative Lieferketten ab. Grenzen liegen in der Datenqualität, der Komplexität dynamischer Systeme und der Unschärfe zwischen Korrelation und Kausalität; Abhängigkeiten lassen sich oft nur approximativ bestimmen und ändern sich mit der Zeit. Sie stehen im Zusammenhang mit Konzepten wie Abhängigkeit, Kausalität, Graphentheorie und Risikoanalyse.