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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Delivery MoSCoW |  Knowledge Modeling Linked Open Terms |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |
|---|---|---|---|---|
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. | Wenn ein Release zu viele Forderungen trägt und Prioritäten nur noch verhandelt werden, schafft MoSCoW klare Grenzen für den nächsten Zuschnitt. Must, Should, Could und Won’t machen Verbindlichkeit, Spielraum und Tauschlogik für alle Beteiligten sichtbar. | Linked Open Terms verbindet Begriffsarbeit mit Linked-Data-Denken und macht Terminologie technisch anschlussfähig. Vokabular, Bedeutungen und Verweise lassen sich dadurch konsistent pflegen. | Die NeOn Methodology strukturiert Ontology-Arbeit als kontrollierten Prozess mit Reuse, Szenarien und Reviews. Sie ist nützlich, wenn Ontologien nicht ad hoc, sondern modular und wiederverwendbar entstehen sollen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel | Hoch |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 30-90 min | Wochen bis Monate | Mehrere Wochen bis Monate |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-12 | 2-8 | 2-10 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | Prioritized Backlog, Release Scope, Tradeoff Notes | Ontology Requirements, Conceptual Model, Published Ontology, Documentation, Maintenance Plan | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | PriorisierungUmfangEntscheidung | OntologieMethodikAgilSemantik | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering |