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| Kriterium |  Innovation Lean Startup |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Pretotyping |  Product Strategy Lean Canvas |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn eine Marktbehauptung noch zu teuer für einen Bauversuch ist, prüft sie mit der kleinsten passenden Vorstufe. Sie macht echtes Interesse sichtbar, bevor große Investitionen beginnen. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Wochen bis Monate je Lernzyklus | Halber Tag pro Domain Slice | Stunden bis wenige Tage | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-4 | 1-4 | 1-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Pretotyping Skizze, Test-Setup, Conversion-Daten, Go- oder No-Go-Entscheidung | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | LeanStartupValidierungMVP | WissensgraphValidierungSemantik | ValidierungNachfrageMVP | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell |