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| Kriterium |  Growth A/B Testing |  Product Strategy ICE Scoring |  Knowledge Modeling Ontology Design Patterns |  Knowledge Modeling Competency Questions |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Ideen schnell sortiert werden müssen, bringt sie Wirkung, Vertrauen und Aufwand in ein kompaktes Urteil. Sie schafft einen einfachen Filter für Test- und Priorisierungsfragen. | Ontology Design Patterns liefern wiederverwendbare Bausteine für wiederkehrende Modellierungsprobleme. Die Methode bringt Struktur in die Suche nach sauberen Begriffen, Beziehungen und Rollen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 30-60 min | 1-3 h pro Pattern | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 1-6 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | ICE-Tabelle, Top-Ideenliste | Selected Patterns, Adapted Schema Fragments, Pattern Documentation | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | PriorisierungBewertung (Scoring)GrowthEntscheidung | OntologieMusterWiederverwendungSemantikModellierung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik |