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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Smoke Test |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn ein Umfeld aus Nutzern, Systemen und Rahmenbedingungen schwer greifbar ist, setzt sie den Kontext kompakt auf den Tisch. Sie schafft eine klare Lesart für Einfluss, Grenze und Abhängigkeit. | 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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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 | Niedrig | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 2-4 h | 1-5 Tage | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-4 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | WissensgraphValidierungSemantik |