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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Operations PDCA Cycle |  Product Discovery Learning Card |  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. | Bei einer Verbesserung, die erst im Alltag beweisen muss, was sie kann, führt die Methode in kleinen Lernschleifen vor. Sie verbindet Planung, Prüfung und Standardisierung zu einem wiederholbaren Lernmodus. | Die Learning Card verbindet überprüfbare Testergebnisse mit einer begründeten nächsten Handlung und hält die Grenzen der Erkenntnis sichtbar. | 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 | Niedrig | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 1 h bis mehrere Wochen | 25-40 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-8 | 1-5 | 1-5 |
Formatidentisch | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | PDCA Log, Experimentplan, Lernergebnis, Standardänderung | Learning Card mit Evidenz und nächster Handlung | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | Kontinuierliche VerbesserungLeanExperimente | ExperimenteValidierungDiscoveryLernen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |