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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Context Canvas |  Innovation Lean Startup |  Product Strategy Lean 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. | 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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 45-90 min | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 45-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-10 | 2-8 | 1-6 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Context Canvas, Open Questions, Shared Context Notes | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | KontextFramingAnforderungenCanvas | LeanStartupValidierungMVP | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell |