Frage an KI: Was waren die Erfahrungen zum Modellierungsprozess.

Die Quellen beschreiben den Modellierungsprozess ähnlich wie das Verfassen eines Romans. Der Prozess ist die kreative und logische Schwerstarbeit: Man muss die Charaktere (Entitäten) entwickeln, ihre Beziehungen zueinander definieren und den Plot (Logik) auf Widersprüche prüfen. Das passiert oft auf Notizzetteln oder in Diskussionen. 

Der Modellierungsprozess: Vom Chaos zur Struktur

Die Gruppen beschreiben den Prozess fast einstimmig nicht als technisches „Abarbeiten“, sondern als iterativen Diskurs, der weit vor der Nutzung der Software beginnt.

• Diskussion und Definition als Kernarbeit: Der wichtigste Teil des Prozesses war das Entwickeln eines gemeinsamen Verständnisses. Gruppen stellten fest, dass scheinbar klare Begriffe wie „Dienst“, „Mitarbeiter“ oder „Ressource“ von jedem Mitglied anders interpretiert wurden. Erst durch intensive Diskussionen („Zerdenken“) und das Festlegen gemeinsamer Definitionen konnte eine solide Basis geschaffen werden. Ein Team beschrieb dies treffend: „Modellierung lässt sich nicht 'durchklicken', sondern erfordert kontinuierliches fachliches Zurückdenken“.
• Trennung von Konzept und Implementierung: Erfolgreiche Gruppen trennten die konzeptionelle Phase strikt von der technischen Eingabe. Oft wurden Workshops mit Whiteboards oder digitalen Tools wie Miro genutzt, um Entitäten und Beziehungen visuell zu skizzieren, bevor das eigentliche Modellierungstool geöffnet wurde. Diese Vorarbeit ermöglichte eine effizientere Umsetzung im Werkzeug, da die logische Struktur bereits geklärt war.
• Lösen vom Prozessdenken: Eine der größten Herausforderungen im Prozess war der mentale Wechsel von einer prozessorientierten Sichtweise (zeitlicher Ablauf, „dann passiert das“) hin zu einer rein informatorischen Struktur (statische Objekte und Beziehungen). Gruppen mussten lernen, nicht den Ablauf einer Taxifahrt oder einer Rechnungserstellung zu modellieren, sondern die beteiligten Objekte und deren logische Verknüpfung.
• Validierung durch Sprache: Ein entscheidender Prozessschritt zur Qualitätssicherung war das „laute Lesen“ des Modells. Sätze wie „Ein Zielort bietet eine Bewertung an“ wurden sprachlich geprüft; klangen sie absurd, war das Modell falsch. Diese sprachliche Präzision bei der Formulierung von Beziehungen (Verben) und Kardinalitäten wurde als wesentlicher Teil des Arbeitsprozesses identifiziert.
• Iteratives Wachstum: Der Prozess verlief selten linear. Modelle begannen oft klein (z. B. 8 Entitäten) und wuchsen durch die nötige Detailtiefe an (z. B. auf 12 Entitäten), wobei Fehler und Feedbackschleifen als essenzielle „Wachstumsmomente“ genutzt wurden.