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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Innovation Lean Startup |  Knowledge Modeling Ontology Design Patterns |  Knowledge Modeling Competency Questions |
|---|---|---|---|---|
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. | Ontology Design Patterns liefern wiederverwendbare Bausteine für wiederkehrende Modellierungsprobleme. Die Methode bringt Struktur in die Suche nach sauberen Begriffen, Beziehungen und Rollen. | Competency Questions übersetzen ein Domänenmodell in konkrete Fragen, die es beantworten können muss. Die Methode hält den Modellumfang sauber und verhindert hübsche, aber nutzlose Strukturen. |
Komplexitätidentisch | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 1-3 h pro Pattern | 2-4 h |
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 | Selected Patterns, Adapted Schema Fragments, Pattern Documentation | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | LeanStartupValidierungMVP | OntologieMusterWiederverwendungSemantikModellierung | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik |