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Kriterium
Papierillustration einer 5-mal-5-Risikomatrix mit kalibrierten Achsen und Maßnahmenkarten.
Decision Making
Risk Matrix
Papierillustration von NeOn Methodology mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Knowledge Modeling
NeOn Methodology
Papierillustration einer Annahmenmatrix mit priorisierten Testkarten
Decision Making
Assumption Surfacing
Papierillustration von Competency Questions mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Knowledge Modeling
Competency Questions
Zweckunterschiedlich
In Projekten mit vielen möglichen Störungen fehlt schnell die Orientierung, welche Risiken zuerst Aufmerksamkeit verdienen. Eine Risk Matrix ordnet Wahrscheinlichkeit und Auswirkung so, dass Priorität aus Schaden und Eintrittskraft gemeinsam entsteht.Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen sollen.In Plänen stecken oft Annahmen, die nie offen formuliert wurden und genau deshalb gefährlich bleiben. Assumption Surfacing macht diese stillen Voraussetzungen sichtbar und priorisiert, welche davon das Vorhaben tragen oder kippen.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.
Komplexitätunterschiedlich
NiedrigHochNiedrigMittel
Zeitunterschiedlich
30-60 minMehrere Wochen bis Monate45-90 min2-4 h
Teilnehmendeunterschiedlich
3-102-102-82-8
Formatidentisch
Workshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
Risikomatrix, Top-Risiko-ListeOntology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation ReportAssumption List, Critical Assumptions, Learning PlanCompetency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix
Tagskeine Überschneidung
RisikoEntscheidungPriorisierungBewertung
OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering
AnnahmenRisikoEntscheidungDiscovery
OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik
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