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| Kriterium |  Product Discovery Context Canvas |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Innovation Lean Startup |  Product Discovery Pretotyping |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | 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 eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | Halber Tag pro Domain Slice | Wochen bis Monate je Lernzyklus | Stunden bis wenige Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-10 | 1-4 | 2-8 | 1-4 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | KontextFramingAnforderungenCanvas | WissensgraphValidierungSemantik | LeanStartupValidierungMVP | ValidierungNachfrageMVP |