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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Delivery RAID Log |  Product Discovery Hypothesis Prioritization 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. | Wenn Risiken, Annahmen und Abhängigkeiten über mehrere Streams verstreut sind, bündelt ein RAID Log die operative Lage an einem Ort. Offene Punkte bleiben dadurch sichtbar, statt in Statusgesprächen oder Mails zu zerfallen. | Wenn viele Hypothesen konkurrieren, bringt sie Ordnung in Lernreihenfolge und Bedeutung. Sie zeigt, was zuerst getestet werden sollte und warum die Reihenfolge zählt. |
Komplexitätunterschiedlich | Mittel | Niedrig | Mittel |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 30 min Setup, dann laufend | 60-90 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 3-8 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Priorisierungs-Canvas, Hypothesen-Backlog |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ExperimentePriorisierungDiscoveryHypothese |
Oft zusammen betrachtet
Methoden mit thematischer Nähe zur aktuellen Auswahl, noch nicht im Vergleich.
