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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Knowledge Modeling Linked Open Terms |  Product Discovery Experiment Canvas |  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. | Linked Open Terms verbindet Begriffsarbeit mit Linked-Data-Denken und macht Terminologie technisch anschlussfähig. Vokabular, Bedeutungen und Verweise lassen sich dadurch konsistent pflegen. | 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. | 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. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | Wochen bis Monate | 30-60 min | 2-4 h |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 2-8 | 1-5 | 2-8 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Ontology Requirements, Conceptual Model, Published Ontology, Documentation, Maintenance Plan | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | OntologieMethodikAgilSemantik | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik |