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| Kriterium |  Product Discovery Smoke Test |  Knowledge Modeling Property Graph Schema Design |  Knowledge Modeling NeOn Methodology |  Product Discovery Fake Door Test |
|---|---|---|---|---|
Zweckunterschiedlich | Wenn Nachfrage nur grob verifiziert werden muss, prüft sie Interesse mit minimalem Aufwand. Sie misst, ob Menschen einen nächsten Schritt überhaupt wählen würden. | Property Graph Schema Design überführt fachliche und technische Anforderungen in ein belastbares Graphschema. Es passt, wenn Query Patterns, Constraints und Migrationen zusammen gedacht werden müssen. | 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. | Wenn Nachfrage noch unklar ist, misst sie Interesse an einer Funktion, bevor sie gebaut wird. Sie trennt echtes Verhalten von höflicher Zustimmung und hält den Bauaufwand bewusst klein. |
Komplexitätunterschiedlich | Niedrig | Mittel | Hoch | Mittel |
Zeitunterschiedlich | 1-5 Tage | 4-8 h initial, dann iterativ | Mehrere Wochen bis Monate | 1-5 Tage |
Teilnehmendeunterschiedlich | Nutzertraffic | 1-6 | 2-10 | Nutzertraffic |
Formatunterschiedlich | Async | Workshop + Async | Workshop + Async | Async |
Outputunterschiedlich | Interest Metrics, Conversion Signal, Learning Note | Schema Diagram, Node and Relationship Catalog, Index Plan, Migration Scripts, Sample Queries | Ontology Requirements Specification, Reuse Plan, Ontology Modules, Evaluation Report | Click Data, Interest Signal, Learning Decision |
Tagskeine Überschneidung | ValidierungExperimenteNachfrageGrowth | WissensgraphModellierungSemantik | OntologieMethodikWiederverwendungSemantikEngineering | ValidierungExperimenteNachfrageDiscovery |