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| Kriterium |  Innovation Lean Startup |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Smoke Test |  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 Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 2-4 h | 1-5 Tage | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 2-8 | Nutzertraffic | 1-4 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | LeanStartupValidierungMVP | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | WissensgraphValidierungSemantik |