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| Kriterium |  Product Strategy Lean Canvas |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Innovation Lean Startup |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. | 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. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | 2-4 h | Halber Tag pro Domain Slice | Wochen bis Monate je Lernzyklus |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 1-4 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung |
Tagskeine Überschneidung | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | WissensgraphValidierungSemantik | LeanStartupValidierungMVP |