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| Kriterium | ![]() Knowledge Modeling Competency Questions | ![]() Knowledge Modeling NeOn Methodology | ![]() Innovation Lean Startup | ![]() Knowledge Modeling Shape-First Modeling |
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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. | 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. | 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. | 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 | Hoch | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-4 h | Mehrere Wochen bis Monate | Wochen bis Monate je Lernzyklus | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-10 | 2-8 | 1-4 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | LeanStartupValidierungMVP | WissensgraphValidierungSemantik |



