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| Kriterium |  Delivery RAID Log |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Growth A/B Testing |  Product Discovery Experiment Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | 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 zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | 30 min Setup, dann laufend | Halber Tag pro Domain Slice | 1-4 Wochen | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 1-4 | 1-6 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | RAID Log, Statusbericht-Quelle | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | RisikoTrackingStakeholderGovernance | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |