Talonic und DIN veröffentlichen ersten KI-Standard für Datenintegration
(ots) - Macht manuelles Daten-Mappingüberflüssig: Erster standardisierter Rahmen für den Einsatz von LLMs bei der Strukturierung von Unternehmensdaten vorgestellt
Mit der Veröffentlichung der DIN SPEC 91491 hat ein interdisziplinäres Konsortium um das Berliner Startup Talonic und das Deutsche Institut für Normung (DIN) erstmals einen standardisierten technischen Rahmen für die KI-gestützte Generierung von Datenschemata vorgelegt. Zum Konsortium gehörenauch Fraunhofer IIS, Humboldt-Innovation, DIN Solutions, Van Laack&Partners, KI-P, GIIC und Arno Schimmelpfennig Marketing. Die Spezifikation adressiert zentrale Herausforderungen der Datenintegration in Unternehmen und beschreibt, wie Large Language Models (LLMs) und Prompt Engineering eingesetzt werden können, um strukturierte und unstrukturierte Daten automatisiert in einheitliche, maschinenlesbare Formate zu überführen. Damit gehört das manuelle, fehleranfällige Mapping von Unternehmensdaten endgültig der Vergangenheit an.
In den meisten Unternehmen schlummert ein großer Schatz an Informationen, der aber oft in Silos, unstrukturierten Dokumenten oder komplexen Excel-Tabellen verborgen ist. Um diese Daten zum Beispiel für KI-Anwendungen nutzbar zu machen, waren bisher umfangreiche Datenarchitekturen und die Arbeit hochbezahlter Data Engineers nötig.
„In vielen Unternehmen fehlt die Brücke zwischen Daten und Anwendungen“, sagt Nikolas Adamopoulos, Gründer und CEO von Talonic. „Genau diese Brücke haben wir gemeinsam mit dem Fraunhofer-Institut, der Humboldt-Universität und dem DIN jetzt standardisiert. Die DIN SPEC 91491 ist kein theoretisches Framework, sondern die Grundlage für eine in der Praxis funktionierende Datenintegration.”
Anschub für stockende Digitalisierung
Die DIN SPEC 91491 adressiert ein zentrales Problem vieler Organisationen: Die verstreuten und inkonsistenten Daten waren bislang nurüber aufwändige manuelle Modellierungs- und Mapping-Prozesse nutzbar. Solche Prozesse sind aber nicht nur zeitintensiv und schwer skalierbar, sondern über inkonsistente Strukturen häufig auch fehlerbehaftet.
Die Spezifikation löst das Problem über einen semantisch orientierten Ansatz: KI liest nicht nur Daten, sondern interpretiert sie und leitet daraus strukturierte Modelle ab. So nutzen Anwender den Ansatz zum Beispiel, um Verträge aus heterogenen PDF-Dokumenten automatisiert in operative Zielsysteme zu überführen. Im Ergebnis reduziert das den manuellen Aufwand, verkürzt Projektlaufzeiten radikal und liefert eine Datenqualität, die für Unternehmen die Arbeit mit KI überhaupt erst möglich macht.
„Die Spezifikation gibt CIOs und Datenverantwortlichen endlich ein Werkzeug an die Hand, mit dem sie datenbasierte KI-Projekte im großen Stil ausrollen können”, kommentiert Adamopoulos. „Das sorgt in der oft stockenden Digitalisierung für einen echten Anschub.“
Nächste Schritte und praktische Anwendung
Die DIN SPEC 91491 ist ab sofort verfügbar und bietet Unternehmen eine klare Vorlage für den Aufbau moderner Datenplattformen. Die Spezifikation liefert hierfür konkrete Leitlinien zur Architektur, zur Gestaltung von Prompt-Templates, zur Qualitätssicherung sowie zum Umgang mit Schema-Änderungen und Versionierung.
Die Veröffentlichung des neuen Standards als kostenfreier Download finden Sie hier: DIN SPEC 91491 – KI-generierte Datenschemas zur Integration und Konsolidierung heterogener Datenquellen (https://ots.de/6L3q06)
Über Talonic
Talonic ist ein 2023 in Berlin gegründetes KI-Unternehmen für automatisierte Datenintegration. Die Plattform strukturiert und harmonisiert unstrukturierte Unternehmensdaten – von Verträgen über Rechnungen bis zu gescannten Dokumenten – in standardisierte, sofort nutzbare Formate. Ganz ohne vorherige Instruktionen. Talonic hat gemeinsam mit Fraunhofer IIS, der Humboldt-Universität und dem DIN die erste europäische Norm für KI-generierte Datenschemata mitinitiiert (DIN SPEC 91491), ist NVIDIA Inception Mitglied und setzt auf Microsoft Azure mit vollständiger GDPR- und HIPAA-Konformität.
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Datum: 22.05.2026 - 09:55 Uhr
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