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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Riskiest Assumption Test |
|---|---|---|---|---|
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 Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn eine Idee an einer kritischen Unsicherheit hängt, priorisiert sie genau diesen Unsicherheitskern. Sie richtet den nächsten Test auf den Teil mit dem größten Bruchpotenzial. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 30-60 min | 45-60 min | 1-2 Wochen pro Iteration |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-5 | 2-8 | 2-6 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Liste priorisierter Annahmen, Test-Plan, Ergebnisbericht |
Tags1 gemeinsam | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryAnnahmen |