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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Architecture Architecture Inception Canvas |  Product Discovery Smoke Test |  Growth A/B Testing |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 1-2 h | 1-5 Tage | 1-4 Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-8 | Nutzertraffic | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Inception Canvas, Risks, Goal List, Open Questions | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | AbstimmungArchitekturCanvas | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung |