Anforderungen stellen die Basis einer qualitativ hochwertigen Softwareentwicklung dar. Textuell dargestellte Anforderungen können auch eine gute Basis sein. Übersicht und Nachhaltigkeit bei der Darstellung und Dokumentation von Anforderungen können durch graphische Modelle zusätzlich verbessert werden. Oftmals geht viel an Erkenntnissen der Fachdomänen verloren, da Codes und textuelle Darstellungen teilweise zu sperrig oder nicht genügend zielgruppenorientiert beschrieben werden. Der eigentliche Lerneffekt und Business Case liegt bei vielen Unternehmen in den gesammelten Erfahrungen, die sie dann auch von der Konkurrenz unterscheiden.
Bei all den Vorteilen ist es eine Herausforderung, die Modelle in hoher Güte zu erstellen, damit diese auch zum Tragen kommen. Es sind nicht nur die Syntaxkenntnisse einer Modellierungssprache gefordert, sondern die Erfahrung, denn letztlich reduzieren Modelle die Informationen der Realität. Vereinfachte und hervorgehobene Information ist die hohe Kunst der Modellierung.
Dazu sollten nachfolgende Aspekte betrachtet werden:
- Ziel: Dies ist ganz wesentlich, um entscheiden zu können, welchen Abstraktionsgrad Modelle haben sollen. Mit dem Ziel vor Augen wird entschieden, welche Information reduziert und auf welche fokussiert wird. Ohne das Ziel laufen Modelle Gefahr, lediglich vollständig syntaktische Neu-Darstellungen von komplexen Sachverhalten zu sein. Sie werden damit selbst wieder komplex und unübersichtlich und bringen daher unter Umständen keinen Mehrwert. Die Ziele bestimmen auch, wie der Prozess der Modellierung gestaltet wird. Handelt es sich nur um eine Dokumentation, stellen sich andere Anforderungen, als wenn der Prozess der Modellierung selbst zu einem Erkenntnisgewinn beitragen soll.
- Zielgruppe: Für wen wird ein Modell erstellt? Wer wird damit später weiter arbeiten? Diese Fragen haben Einfluss auf die Wahl der Darstellung. Nicht jeder kennt die UML und möchte sie lernen. Daher muss vorher geklärt werden, für wen ein Modell erstellt werden soll und wer es lesen und weiterverarbeiten soll. Die Lesbarkeit ist hier also eine sehr zentrale Anforderung.
- Korrektheit: Diese leitet sich auch aus den Zielen ab. Der Modellierungssprache liegt nicht nur eine Syntax, sondern auch eine Semantik zugrunde. Letztere spielt besonders bei der Anforderung der nachhaltigen Wissenspersistierung und Wiederverwendung eine Rolle.
- Wartbarkeit: Das Wissen über Sachverhalte ändert sich und damit müssen auch Modelle über die Zeit gewartet und angepasst werden. Die Struktur von Modellen und die Wahl der Werkzeuge hat darauf Einfluss und muss sorgfältig gewählt werden, damit Modelle auch über lange Zeiträume „leben“ können.
Diese Auswahl an Aspekten zeigt, dass Modellieren eine Fähigkeit mit hoher Qualifikation ist, die nicht durch einfaches Durchlesen der Syntax einer Sprache erlangt werden kann. Es ist letztlich ähnlich wie das Schreiben eines Buches. Wer die Sprache gut beherrscht ist nicht automatisch ein guter Autor. Es erfordert zusätzlich ein besonderes Talent und Erfahrung. Dies mag auch erklären, warum in der konkreten Anwendung die Modellierung zwar in den ersten Schritten durchgeführt wird, dann aber oft doch fallen gelassen wird. Die Güte von Modellen und damit der Bedarf an Qualifikation ist schon bei relativ kleinen Modellierungsprojekten gegeben. Für einzelne Projekte und Produkte rechnet sich oftmals der Initialaufwand zur Erstellung, Weiterführung und Wartung nicht.
Software Quality Lab hat das für den Bereich der Modellierung erkannt und stellt diese Erfahrungen seinen Kunden - in Form von Modellierungspaketen im TestCenter - zur Verfügung. Software Quality Lab kann diese Leistung effizient anbieten, da die notwendigen Skills und ein breites Projektspektrum vorhanden sind. Auch für kleine Projekte und Software-Entwicklungsvorhaben erstellen die Software Quality Lab Testmodellierungs-Experten wirtschaftliche Modelle und zeigen damit die Vorteile von Modellierung auf. Da dies im TestCenter geschieht, werden zudem die laufenden Projekte vor Ort nicht durch die Modellierungsaufgaben belastet und die Modellierungsaufgaben haben einen klaren und überschaubaren Aufwandsrahmen.
