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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Architecture Architecture Inception Canvas |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Context Canvas |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | 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. | Das Architecture Inception Canvas bündelt die ersten Architekturfragen in einem kompakten Entscheidungsbild. Es eignet sich, wenn ein Vorhaben noch in Bewegung ist und trotzdem klare Leitplanken braucht. | 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 ein Umfeld aus Nutzern, Systemen und Rahmenbedingungen schwer greifbar ist, setzt sie den Kontext kompakt auf den Tisch. Sie schafft eine klare Lesart für Einfluss, Grenze und Abhängigkeit. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 1-2 h | 2-4 h | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-8 | 2-8 | 3-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Inception Canvas, Risks, Goal List, Open Questions | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | AbstimmungArchitekturCanvas | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | KontextFramingAnforderungenCanvas |