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| Kriterium |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Strategy DIBB |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. | 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 | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-4 h | 45-60 min | 1-2 h | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | 2-8 | 1-4 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese | WissensgraphValidierungSemantik |