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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Innovation Lean Startup |  Product Discovery Test Card |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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. | 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. | Die Test Card macht eine kritische Annahme prüfbar und legt vorab fest, welches Ergebnis als Erfolg zählt. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | Wochen bis Monate je Lernzyklus | 20-35 min | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 2-8 | 1-5 | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Hypothesenliste, MVPs, Lernreports, Pivot- oder Persevere-Entscheidung | Test Card mit vorab gesetzter Schwelle | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | LeanStartupValidierungMVP | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |