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| Kriterium |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Innovation Lean Startup |  Product Discovery Assumption Mapping |  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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-4 h | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 45-60 min | 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 | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | LeanStartupValidierungMVP | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | WissensgraphValidierungSemantik |