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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Facilitation Dot Voting |  Knowledge Modeling Linked Open Terms |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |
|---|---|---|---|---|
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 Workshop zu viele Optionen erzeugt und die Gruppe schnell verdichten muss, macht Dot Voting Präferenzen in kurzer Zeit sichtbar. Es bündelt Einzelstimmen zu einem belastbaren Signal für die nächste Auswahl. | Linked Open Terms verbindet Begriffsarbeit mit Linked-Data-Denken und macht Terminologie technisch anschlussfähig. Vokabular, Bedeutungen und Verweise lassen sich dadurch konsistent pflegen. | Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen sollen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 5-15 min | Wochen bis Monate | Mehrere Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-20 | 2-8 | 2-10 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Ranked List, Consensus Signal, Shortlist | Ontology Requirements, Conceptual Model, Published Ontology, Documentation, Maintenance Plan | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | FacilitationAbstimmung (Voting)KonsensPriorisierung | OntologieMethodikAgilSemantik | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering |