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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Experiment Canvas |  Product Discovery Test Card |  Product Discovery MVP Test Matrix |
|---|---|---|---|---|
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. | Die Test Card macht eine kritische Annahme prüfbar und legt vorab fest, welches Ergebnis als Erfolg zählt. | Wenn mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 30-60 min | 20-35 min | 45-75 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-5 | 1-5 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Test Card mit vorab gesetzter Schwelle | Test-Matrix, Test-Plan |
Tags1 gemeinsam | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen |