Das Ziel dieser Digitalisierung ist es, ein sowohl für Menschen als auch Maschinen langfristig abfragbares Repositorium dieser Informationen zu erstellen. Bei der Modellierung der Daten waren vor allem drei Anforderungen relevant: Erstens mussten Textsequenzen und ihre jeweiligen Kontexte repräsentiert werden, die über die Jahre von unterschiedlichen Autoren und damit aus unterschiedlichen Perspektiven verfasst wurden. Deshalb wurde als Methode eine manuelle semantische Annotation der Textteile mit <hi xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" rend="italic">INCEpTION</hi>, einem für diesen Zweck an der TU Darmstadt entwickelten Tool, ausgewählt.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="8" target="ftn8" /> Zweitens sollte die Möglichkeit bestehen, einerseits die semantischen Entitäten durch zusätzliche Quellen, sowohl aus digital noch unerschlossenem Archivmaterial als auch aus Repositorien wie Wikidata, inhaltlich zu bereichern, andererseits die strukturierten Daten im Sinne eines Linked Open Data Ansatzes in fremde Datensätze barrierefrei zu inkludieren – die Modellierung in einem Wissensgraphen lag damit nahe. Schließlich mussten die in den Jahresberichten angesprochenen Themenbereiche adäquat abgebildet werden können. Die von dem International Council for Documentation (CIDOC) des International Council of Museums als ISO-Standard entwickelte Ontologie CIDOC CRM bot sich als ISO-Standard mit ereigniszentriertem Dokumentationsansatz dafür an.<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="9" target="ftn9" /> Mithilfe dieses Ansatzes konnten aus den Jahresberichten über 12.000 individuelle Transaktionen von Objekten an das Museum rekonstruiert werden. Nahezu 80% davon konnten über 2.300 Sammler*innen sowie über 1.200 einzigartige Ursprungsorte der Objekte zugeordnet werden.