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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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. | Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen sollen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | 2-4 h | Mehrere Wochen bis Monate | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | 2-10 | 1-4 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | WissensgraphValidierungSemantik |