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| Kriterium |  Operations PDCA Cycle |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Assumption Mapping |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | 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 Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | 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 | Niedrig | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1 h bis mehrere Wochen | 2-4 h | 45-60 min | Halber Tag pro Domain Slice |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-8 | 2-8 | 2-8 | 1-4 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation |
Tagskeine Überschneidung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | WissensgraphValidierungSemantik |