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| Kriterium |  Product Discovery Concierge MVP |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | 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. | 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 Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | Halber Tag pro Domain Slice | 2-4 h | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 Kunden | 1-4 | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | MVPValidierungServiceDiscovery | WissensgraphValidierungSemantik | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |