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Kriterium
Papierillustration von Shape-first Modeling mit dem methodenspezifischen Arbeitsmodell.
Knowledge Modeling
Shape-First Modeling
Papierillustration zu Fake Door Test
Product Discovery
Fake Door Test
Papierillustration: Szenarien und Architekturentscheidungen sind mit den erkannten Risiken verbunden.
Architecture
ATAM (Architecture Tradeoff Analysis Method)
Papierillustration für Experiment Canvas mit fachlich beschrifteter Arbeitsfläche.
Product Discovery
Experiment 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 Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein.ATAM hilft, Architekturentscheidungen bei konkurrierenden Qualitätszielen abzuwägen. Dazu betrachtet das Team Geschäftsziele, Erwartungen der Beteiligten und technische Entscheidungen gemeinsam. Die Bewertung zeigt, welche Risiken weiter untersucht werden sollten.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.
Komplexitätunterschiedlich
MittelMittelHochNiedrig
Zeitunterschiedlich
Halber Tag pro Domain Slice1-5 TageMehrere Termine plus Vorbereitung und Analyse; Gesamtaufwand fallabhängig30-60 min
Teilnehmendeunterschiedlich
1-4NutzertrafficBewertungsteam, Architekturverantwortliche und relevante Stakeholder1-5
Formatunterschiedlich
Workshop + AsyncAsyncWorkshop + AsyncWorkshop + Async
Outputunterschiedlich
SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape DocumentationClick Data, Interest Signal, Learning DecisionPriorisierte Qualitätsszenarien im Utility Tree, Architekturrisiken mit Begründungen und Annahmen, Sensitivitätspunkte und Trade-off-Punkte, Ergebnisbericht mit offenen UntersuchungenAusgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik
Tagskeine Überschneidung
WissensgraphValidierungSemantik
ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery
ArchitekturQualitätRisikoZielkonflikteStakeholder
ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese
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