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# Session Brief: Competency Questions

## Ziel
Artefakt: Competency Question Set

## Arbeitsfrage
Welche konkreten Fachfragen muss das geplante Modell beantworten können, damit es für die geplanten Use Cases ausreichend und nicht überdimensioniert ist?

## Kontext
Use-Case-Beschreibung des geplanten Modells; bekannte Datenquellen; existierende Vokabulare oder Ontologien für Reuse; Beispielfragen aus vergleichbaren Projekten als Anker.

## Setup
- Format: Methoden-Session
- Dauer: 2-4 h
- Modus: Workshop oder async
- Teilnehmende: Ein Facilitator mit Ontology- oder Modellierungserfahrung; zwei bis vier Domain Experts; ein bis zwei Konsumenten (z. B. Data Scientist, GraphRAG-Entwickler); ein Scribe für die Fragen-Tabelle.
- Owner: Ein Facilitator mit Ontology- oder Modellierungserfahrung
- Beteiligungsmodus: Teamrunde, gemeinsames Arbeiten und Alignment
- Ergebnislogik: Artefakt fertigstellen

## Beteiligungslogik
Nutze die Session für gemeinsames Verständnis. Beiträge werden sichtbar gesammelt, Annahmen werden abgeglichen und offene Unterschiede bleiben im Artefakt nachvollziehbar.

## Ergebnislogik
Die Session arbeitet direkt auf Competency Question Set hin. Das Artefakt soll nach der Session teilbar, reviewbar oder weiterverwendbar sein.

## Input
Geteiltes Dokument oder Tabelle mit Spalten Frage, Beispielantwort, benötigte Konzepte, Priorität, Coverage-Status; Beispielfragen als Anker; Whiteboard für Clustering.

## Vorbereitung
Tabelle vorbereiten. 3-5 Beispielfragen als Anker einkleben (z. B. „Welche Komponenten hängen von Service X ab?“). Regel ansagen: Fragen müssen vom Modell beantwortbar sein, nicht von Wikipedia.

## Agenda
1. Phase 1: Use-Case-Briefing (20-30 min)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Konsumenten beschreiben ihre Use Cases konkret. Pro Use Case ein bis zwei Beispielfragen. Klären, was Wikipedia oder Suche schon liefern und wo das Modell echten Mehrwert geben muss. Hinweis: Wenn Use Cases vage bleiben („irgendwann KI darauf“), lieber zurückstellen. Ohne reale Frage gibt es keine sinnvolle Competency Question. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Competency Question Set

2. Phase 2: Fragen sammeln (45-60 min)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Stille Phase plus Round-Robin: jede Person formuliert konkrete Fachfragen, die das Modell beantworten muss. Mindestens 30 Fragen. Eine Frage pro Zeile. Inklusive konkretem Beispiel-Trigger. Hinweis: Wenn eine Frage mit „Was ist …?“ beginnt, ist sie meist Definitions- statt Modellierungsfrage. Umformulieren zu „Welche …?“, „Wie viele …?“, „Welche Beziehung …?“. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Required Concepts

3. Phase 3: Clustern und priorisieren (30-45 min)
   Owner: Facilitator
   Aktion: Fragen clustern (z. B. Entity Lookup, Beziehungs-Query, Aggregat, zeitliche Frage). Pro Cluster Coverage diskutieren. Priorität setzen: must-have, nice-to-have, out-of-scope. Out-of-scope explizit notieren. Hinweis: Out-of-scope-Fragen sind wertvoll als Grenzdefinition. Wer sie streicht statt markiert, verliert die Begründung für spätere Scope-Diskussionen. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Test Queries

4. Phase 4: Konzepte ableiten und Test Queries (30-45 min)
   Owner: Owner
   Aktion: Pro must-have-Frage Konzepte, Beziehungen und Properties auflisten, die das Modell braucht. Aus 3-5 Top-Fragen Test Queries als Pseudocode (SPARQL, Cypher, GraphQL) skizzieren. Hinweis: Wenn dieselben Konzepte in vielen Fragen auftauchen, sind das die Kernklassen. Wenn eine Frage Konzepte verlangt, die nirgendwo sonst auftauchen, prüfen ob sie wirklich must-have ist. Sammle Beiträge sichtbar, gleiche Annahmen im Team ab und halte Dissens nicht nur mündlich fest. Arbeite direkt im Zielartefakt, statt nur über das Artefakt zu sprechen.
   Output: Coverage Matrix

5. Artefakt veröffentlichen (10 min)
   Owner: Owner
   Aktion: Artefakt auf Vollständigkeit prüfen, Ablageort festlegen, Version oder Status setzen und Review-Empfänger benennen.
   Output: Competency Question Set

## Abschluss
- Ergebnisartefakt aktualisieren: Competency Question Set
- Ablageort, Version und Review-Empfänger festlegen.
- Owner, nächster Schritt und Reviewtermin festlegen.

# Competency Question Set: Competency Questions

## Arbeitsfrage
Welche konkreten Fachfragen muss das geplante Modell beantworten können, damit es für die geplanten Use Cases ausreichend und nicht überdimensioniert ist?

## Kontext
Use-Case-Beschreibung des geplanten Modells; bekannte Datenquellen; existierende Vokabulare oder Ontologien für Reuse; Beispielfragen aus vergleichbaren Projekten als Anker.

## Beteiligte
- Owner: Ein Facilitator mit Ontology- oder Modellierungserfahrung
- Teilnehmende: Ein Facilitator mit Ontology- oder Modellierungserfahrung; zwei bis vier Domain Experts; ein bis zwei Konsumenten (z. B. Data Scientist, GraphRAG-Entwickler); ein Scribe für die Fragen-Tabelle.

## Input
Geteiltes Dokument oder Tabelle mit Spalten Frage, Beispielantwort, benötigte Konzepte, Priorität, Coverage-Status; Beispielfragen als Anker; Whiteboard für Clustering.

## Vorlage
# Competency Questions Arbeitsmatrix

| Element | Beschreibung | Bewertung | Evidenz | Owner | Nächster Schritt |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | | | | | |
| 2 | | | | | |
| 3 | | | | | |

## Ergebnisartefakte
- Competency Question Set:
- Required Concepts:
- Test Queries:
- Coverage Matrix:

## Entscheidung oder Empfehlung

Welche Konsequenz ergibt sich aus der Matrix?

## Fertigstellungscheck
- Competency Question Set ist vollständig genug für Review:
- Ablageort:
- Version / Status:
- Review durch:
- Nächster Schritt:

## Nächster Schritt
- Ergebnis prüfen
- offene Fragen markieren
- Review oder Entscheidung terminieren