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| Kriterium |  Decision Making Decision Tree |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Product Discovery Learning Card |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei Entscheidungen mit Folgepfaden und Abhängigkeiten genügt eine lineare Gegenüberstellung oft nicht. Ein Decision Tree zeigt, wie sich Optionen unter Bedingungen verzweigen und welche Konsequenzen an jedem Ast hängen. | 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. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30-90 min | Halber Tag pro Domain Slice | 45-75 min | 25-40 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 1-4 | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Decision Tree, Option Map, Assumption List | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Test-Matrix, Test-Plan | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung |
Tagskeine Überschneidung | EntscheidungBaumstrukturOptionen | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen |