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| Kriterium |  Knowledge Modeling Knowledge Mapping |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Knowledge Mapping macht Wissen, Lücken und Transferwege in einem Feld sichtbar. Es passt, wenn Fachwissen nicht nur vorhanden, sondern auch auffindbar und übertragbar sein soll. | 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. | Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen sollen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | 1-3 h | Halber Tag pro Domain Slice | 2-4 h | Mehrere Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 3-12 | 1-4 | 2-8 | 2-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Knowledge Map, Critical Knowledge Areas, Transfer Plan | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report |
Tagskeine Überschneidung | WissenMappingRisiko | WissensgraphValidierungSemantik | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering |