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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Competency Questions übersetzen ein Domänenmodell in konkrete Fragen, die es beantworten können muss. Die Methode hält den Modellumfang sauber und verhindert hübsche, aber nutzlose Strukturen. | Shape-First Modeling definiert Datenqualität über Shapes, bevor Implementierung oder Integration ausfranst. Der Ansatz passt, wenn Validierung und Data Contracts von Anfang an Teil des Designs sein sollen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 2-4 h | Halber Tag pro Domain Slice | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 1-4 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | WissensgraphValidierungSemantik | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |