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| Kriterium |  Knowledge Modeling Shape-First Modeling |  Delivery RAID Log |  Product Discovery MVP Test Matrix |  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. | 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 mehrere Minimalvarianten gegen dieselbe Frage antreten, macht sie Vergleich und Auswahl sauberer. Sie verbindet Testform, Annahme und erwartetes Signal. | 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 | Mittel | Niedrig |
Zeitunterschiedlich | Halber Tag pro Domain Slice | 30 min Setup, dann laufend | 45-75 min | 30-60 min |
Teilnehmendeunterschiedlich | 1-4 | 1-3 Pflege, Briefing für alle | 2-8 | 1-5 |
Formatunterschiedlich | Workshop + Async | Async | Workshop | Workshop + Async |
Outputunterschiedlich | SHACL or ShEx Shapes, Validation Reports, Data Contracts, Shape Documentation | RAID Log, Statusbericht-Quelle | Test-Matrix, Test-Plan | Ausgefülltes Experiment Canvas, Erfolgsmetrik |
Tagskeine Überschneidung | WissensgraphValidierungSemantik | RisikoTrackingStakeholderGovernance | ExperimenteValidierungDiscoveryOptionen | ExperimenteValidierungDiscoveryHypothese |