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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Concierge MVP |  Product Strategy DIBB |
|---|---|---|---|
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. | Wenn eine Idee zuerst an echter Betreuung scheitern oder wachsen kann, setzt sie auf Handarbeit statt Automatisierung. Sie zeigt, ob Nutzerwert auch unter manueller Ausführung trägt. | Wenn eine Produktentscheidung sauber begründet werden muss, macht sie Daten, Annahmen und Wetten gemeinsam sichtbar. Sie hält fest, warum eine Richtung gewählt wurde und woran sie später gemessen wird. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 1-4 Wochen | 1-2 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-10 Kunden | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Concierge Learnings, Service Blueprint, MVP Risks | DIBB-Dokument, Beliefs-Liste, Bets-Liste, Lernreport |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | MVPValidierungServiceDiscovery | StrategieEntscheidungAnnahmenHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
