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| Kriterium |  Product Strategy Lean Canvas |  Innovation Lean Startup |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | 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. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-90 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 2-4 h | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-6 | 2-8 | 2-8 | 1-4 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | LeanStartupValidierungMVP | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | WissensgraphValidierungSemantik |