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| Kriterium |  Decision Making Delphi Method |  Product Discovery Assumption Mapping |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Wissen verteilt ist und direkte Dominanz vermieden werden soll, geraten Gruppen schnell an ihre Meinungsführer. Die Delphi Method sammelt Einschätzungen iterativ und bringt Fachurteile schrittweise näher zusammen. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. |
Komplexitätunterschiedlich | Hoch | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-4 Wochen | 45-60 min | Halber Tag pro Domain Slice | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 6-30 Experten | 2-8 | 1-4 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Expert Forecast, Consensus Range, Assumption Notes | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | PrognoseExpert:innenEntscheidungStrategie | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |