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| Kriterium |  Knowledge Modeling Event Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |  Domain Modeling EventStorming |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Event Modeling verbindet fachliche Abläufe mit Commands, Events und Views zu einem durchgängigen Denkmodell. Es hilft, Verhalten, UI und technische Slices aus derselben Logik heraus zu entwerfen. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn eine Domäne aus vielen Ereignissen, Regeln und Zuständen besteht, schafft sie einen gemeinsamen Modellraum für das Team. Sie bündelt Sprache, Abläufe und Grenzen, bevor Fachwissen in Einzelsichten zerfällt. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 2-6 h | 30-60 min | 2-8 h | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-5 | 5-12 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop | Workshop |
Outputunterschiedlich | Event Model, UI Flow, Commands, Read Models | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Event Timeline, Ubiquitous Language, Boundaries, Open Questions | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | EventsBlueprintDomain-Driven DesignVerhalten | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | Domain-Driven DesignEventsDiscoveryWorkshop | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |