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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Innovation Lean Startup |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Knowledge Modeling Competency Questions |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus | Halber Tag pro Domain Slice | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 2-8 | 1-4 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | LeanStartupValidierungMVP | WissensgraphValidierungSemantik | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik |