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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Operations Causal Factor Analysis |  Operations 5 Whys |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Bei einem Ereignis mit kompliziertem Verlauf zerlegt die Methode die wirkenden Faktoren entlang der Zeit. Sie zeigt, wie Bedingungen, Entscheidungen und Reaktionen zusammen einen Verlauf erzeugen. | Bei einer einzelnen, schwer erklärbaren Abweichung legt die Methode die kausale Kette hinter dem sichtbaren Symptom frei. Sie hält die Ursache so lange offen, bis eine steuerbare Bedingung statt einer bloßen Beschreibung vorliegt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 2-4 h | 2-6 h | 15-30 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 2-8 | 3-10 | 2-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Event Timeline, Causal Factor Chart, Ursachenliste, Corrective Actions | Root Cause Notes, Gegenmaßnahmen |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | KausalitätIncidentUrsachenanalyseZeitleiste | UrsachenanalyseIncidentLeanProblemlösung |