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| Kriterium |  Innovation Lean Startup |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Knowledge Modeling Ontology Design Patterns |
|---|---|---|---|
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. | 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. | Ontology Design Patterns liefern wiederverwendbare Bausteine für wiederkehrende Modellierungsprobleme. Die Methode bringt Struktur in die Suche nach sauberen Begriffen, Beziehungen und Rollen. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Wochen bis Monate je Lernzyklus | Halber Tag pro Domain Slice | 1-3 h pro Pattern |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-4 | 1-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Selected Patterns, Adapted Schema Fragments, Pattern Documentation |
Tagskeine Überschneidung | LeanStartupValidierungMVP | WissensgraphValidierungSemantik | OntologieMusterWiederverwendungSemantikModellierung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
