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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Growth Pirate Metrics AARRR |  Knowledge Modeling Competency Questions |  Product Discovery Smoke Test |
|---|---|---|---|---|
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 Produkten mit komplexen Nutzungswegen ist Gesamtwachstum allein zu grob, um Engpässe zu sehen. Pirate Metrics zerlegt die Beziehung zum Produkt in aufeinanderfolgende Phasen und zeigt, wo der Trichter tatsächlich leckt. | 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. | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Mittel | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 1-2 h Setup, laufend | 2-4 h | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 2-8 | 2-8 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | AARRR Funnel, Metric Baseline, Experiment Backlog | Competency Question Set, Required Concepts, Test Queries, Coverage Matrix | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | GrowthKennzahlenExperimente | OntologieWissensgraphUmfangAnforderungenSemantik | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth |