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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Operations Kaizen Event |  Growth A/B Testing |  Operations PDCA Cycle |
|---|---|---|---|---|
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. | Bei einem eng umrissenen Prozessabschnitt mit spürbarer Verschwendung bündelt die Methode gemeinsame Veränderungsenergie. Sie eignet sich, wenn schnelle Lernschleifen und sichtbare Anpassungen gefragt sind. | Wenn zwei Varianten gegeneinander stehen, entscheiden Diskussionen schnell nach Geschmack statt nach Wirkung. A/B Testing prüft Verhalten unter kontrollierten Bedingungen und trennt echte Verbesserung von Zufall oder Erwartungseffekt. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Hoch | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 0.5-5 Tage | 1-4 Wochen | 1 h bis mehrere Wochen |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 4-10 | 1-6 | 1-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop | Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Kaizen Charter, Waste List, Improvement Experiments, Standard Work Update | Experiment Result, Decision Log, Learning Summary | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | LeanKontinuierliche VerbesserungOperations | ExperimenteGrowthAnalyticsValidierung | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente |