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| Kriterium |  Product Discovery MVP Test Matrix |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |
|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | 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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 45-75 min | Halber Tag pro Domain Slice | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 2-8 | 1-4 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | Test-Matrix, Test-Plan | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
