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