Methoden Seite an Seite ansehen.
Wähle bis zu vier Methoden. Ergänze sie über die Suche und teile den Vergleich über seinen Link.
| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Product Discovery Learning Card |  Product Discovery Assumption Mapping |  Product Discovery Experiment 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. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | Wenn Annahmen noch ungeordnet im Raum stehen, sortiert sie Unsicherheit und Hebelwirkung gegeneinander. Sie macht sichtbar, welche Hypothesen zuerst geprüft werden sollten. | Wenn Experimente später nicht mehr lesbar sind, ordnet sie Hypothese, Signal und Lernziel auf einer Fläche. Sie schafft Klarheit darüber, was ein Test wirklich beweisen soll. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 25-40 min | 45-60 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-5 | 2-8 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Assumption Map, Test Backlog, Risk Ranking | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tags1 gemeinsam | WissensgraphValidierungSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | AnnahmenRisikoExperimenteValidierung | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |