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| Kriterium |  Innovation Lean Startup |  Operations Kaizen Event |  Knowledge Modeling Competency Questions |  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. | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. | 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 | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 0.5-5 Tage | 2-4 h | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 4-10 | 2-8 | 1-4 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | LeanStartupValidierungMVP | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | WissensgraphValidierungSemantik |