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| Kriterium |  Product Discovery Assumption Mapping |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Learning Card |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-60 min | Halber Tag pro Domain Slice | 25-40 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-4 | 1-5 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tags1 gemeinsam | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |