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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Hypothesis Prioritization Canvas |  Product Discovery Assumption Mapping |
|---|---|---|---|
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 viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 60-90 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-8 | 2-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
