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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Innovation Lean Startup |  Product Strategy Lean 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. | Bei unsicheren Geschäftsannahmen zwingt die Methode die Idee früh an reale Marktreaktionen. Sie trennt Wunschbild, Annahme und beobachtbares Verhalten, damit Lernen schneller als Planung wird. So wird Unsicherheit in messbare Erkenntnisse übersetzt. | Wenn eine frühe Produktwette noch zu viele offene Punkte hat, bringt sie Zielgruppe, Problem und Annahmen in eine einzige Sicht. Sie verdichtet die Idee so, dass Kernrisiken benennbar werden. | 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 | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 45-90 min | 45-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 2-8 | 1-6 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Lean Canvas, Core Assumptions, Experiment Backlog | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | LeanStartupValidierungMVP | StartupLeanAnnahmenGeschäftsmodell | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung |