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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Delivery MoSCoW |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  Knowledge Modeling Ontology Design Patterns |
|---|---|---|---|---|
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. | 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. | Ontology Design Patterns liefern wiederverwendbare Bausteine für wiederkehrende Modellierungsprobleme. Die Methode bringt Struktur in die Suche nach sauberen Begriffen, Beziehungen und Rollen. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 30-90 min | Mehrere Wochen bis Monate | 1-3 h pro Pattern |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 3-12 | 2-10 | 1-6 |
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 Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Selected Patterns, Adapted Schema Fragments, Pattern Documentation |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | PriorisierungUmfangEntscheidung | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | OntologieMusterWiederverwendungSemantikModellierung |