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DIN SPEC 91491

Ihr KI-Stack ist nur so gut wie seine Schema-Ebene.

DIN SPEC 91491 ist der erste Standard zur Umwandlung von PDFs, Tabellen, APIs und Altdaten in strukturierte, nachvollziehbare, wiederverwendbare Schemas mittels LLMs und Prompt Engineering. Keine Einmal-ETL mehr. Keine brüchigen Mappings mehr. Eine governte Schema-Ebene für Enterprise-KI.

Initiiert von Talonic. Veröffentlicht von DIN. Entwickelt mit Fraunhofer IIS, GIIC, Humboldt-Innovation, DIN Solutions und Partnern.

DAS CHAOS

Enterprise-KI scheitert, wenn Schemas nicht verwaltet werden.

Jedes Team baut seine eigene Extraktionspipeline. Jede Pipeline erfindet ihr eigenes Schema. Jedes Schema driftet unabhängig. Das Ergebnis: ein Friedhof aus Einmal-Datenstrukturen, die sich nicht prüfen, versionieren, wiederverwenden oder vertrauen lassen.

73%

der Enterprise-KI-Projekte stocken bei der Datenintegration

5–12

Stunden pro manuell entworfenem Schema

0

Standards gab es für KI-generierte Schemas vor diesem

Jedes dieser Schemata war die Produktionsinfrastruktur von jemandem. Keines spricht mit den anderen.

DER STANDARD

Fünf Regeln, damit KI-generierte Schemas vertrauenswürdig werden.

DIN SPEC 91491 definiert ein vollständiges Framework: von der Datenerfassung über promptgesteuerte Schemagenerierung bis zur kontrollierten Harmonisierung und Auslieferung. Das sind die Prinzipien, die es funktionieren lassen.

1

KI liest die Daten, nicht eine Vorlage

LLMs verstehen semantischen Kontext. Sie extrahieren Entitäten und Beziehungen ohne starre Vordefinition und machen individuelle ETL pro Datenquelle überflüssig.

2

Schemagenerierung durch Prompts steuern

Versionierte, domänenspezifische Prompt-Vorlagen leiten das Modell. Jedes Schema lässt sich exakt auf den Prompt und das Modell zurückführen, das es erzeugt hat.

3

Ein universelles Zwischenschema verwenden

Eine neutrale Darstellung erfasst Struktur und Bedeutung, bevor sie auf Zielformate gemappt wird. Eingabe und Ausgabe werden entkoppelt. Schema-Portabilität wird ermöglicht.

4

Jede Änderung klassifizieren, bevor sie akzeptiert wird

Schemaänderungen werden als sicher, moderat oder kritisch eingestuft. Sichere Änderungen werden automatisch akzeptiert. Kritische Änderungen erfordern menschliche Prüfung. Drift wird kontrolliert, nicht ignoriert.

5

Mit synthetischen Daten validieren, mit echten Daten verifizieren

Synthetische Datensätze testen Grenzfälle, ohne sensible Informationen offenzulegen. Reale Daten bestätigen das Verhalten in der Produktion. Beides ist verpflichtend.

DIE MASCHINE

Neun Komponenten. Jede auditierbar. Jede austauschbar.

Klicken Sie auf eine Komponente, um zu sehen, was sie tut, welche Klausel sie definiert, und ein Beispiel ihrer Ausgabe.

Ingest
Extract
Prompt
Generate
Classify
Harmonize
Store
Map
Export

DAS LABOR

Führen Sie ein Dokument durch den Standard.

Wählen Sie eine Eingabe. Sehen Sie zu, wie sie erfasst, geparst, promptet, schema-generiert und harmonisiert wird, mit echten JSON-Artefakten in jeder Phase.

Stage 1/6Select Input
1
2
3
4
5
6

Choose a sample document to process through the DIN SPEC 91491 pipeline. Each format demonstrates different parsing and schema generation paths.


Jeder Schritt ist modular, nachvollziehbar und prüfbar. Das ist kein Feature. Das ist eine Anforderung.


SCHEMA-EVOLUTION

Übersteht Ihr Schema den Produktivbetrieb?

Jede Änderung wird nach Wirkung klassifiziert. Sichere Änderungen werden automatisch akzeptiert. Kritische Änderungen stoppen die Pipeline und erfordern menschliche Freigabe. So verhindern Sie Schema-Drift im großen Maßstab.

KlassifizierungBeispieleSystemaktion
SicherOptionales Feld hinzufügen, Felder neu anordnen, MetadatenänderungAutomatisch akzeptieren
ModeratTypumwandlung (int → float), Feld umbenennen, optional → erforderlichKonfigurierbar
KritischFeld entfernen, Verschachtelung umstrukturieren, Entitäten zusammenführen/aufteilenManuelle Prüfung erforderlich

Ein Schema. Jedes Zielformat.

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "invoice_number": { "type": "string" },
    "order_date": { "type": "string", "format": "date" },
    "customer_id": { "type": "string" },
    "line_items": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "product": { "type": "string" },
          "quantity": { "type": "integer" },
          "unit_price": { "type": "number" }
        }
      }
    }
  },
  "required": ["invoice_number", "order_date", "line_items"]
}

Vorher: unverwaltet

  • invoice_v3_final.json · unbekannter Autor, keine Versionshistorie
  • Undokumentierte Feldumbenennungen brechen nachgelagerte Verbraucher
  • Kein Audit-Trail vom Quelldokument zum Ausgabeschema
  • Typänderungen werden im Produktivbetrieb entdeckt, nicht im Review

Nachher: DIN SPEC 91491

  • invoice v2.4 · harmonisiert, versioniert, rückverfolgbar zu prompt-98aa3f
  • Alias-Auflösung: client_ref → customer_id, protokolliert und reversibel
  • Vollständige Lineage: Dokument → Prompt → Schema → Harmonisierung → Export
  • Typumwandlung int → float als moderat klassifiziert, per Richtlinie automatisch akzeptiert

BEREITSCHAFTSCHECK

Wie schema-bereit ist Ihre Organisation?

Acht Fragen. Zwei Minuten. Finden Sie heraus, wo Sie stehen und wo DIN SPEC 91491 den größten Unterschied machen würde.

WO ES ANGEWENDET WIRD

Von Rechnungen bis zu Sensordatenströmen.

Der Standard definiert sechs Referenzimplementierungen. Jede folgt derselben Pipeline: Erfassen, Extrahieren, Prompten, Generieren, Harmonisieren, Liefern.

Financial data consolidation

Clause 9.1

Input

Complex Excel workbooks with nested sheets, merged headers, cross-sheet references

Processing

Input Parser reads all sheets preserving layout. Feature Extractor detects hierarchical headers and merged cells. Prompt Engine selects a financial report template. The LLM infers nested JSON objects from multi-level headers and suggests relational table splits.

Output

Machine-readable schema capturing all fields and relationships from the workbook, aligned with organizational standards.

Benefits

  • Increased automation: seconds instead of days of manual modeling
  • Reduced manual modeling effort for complex spreadsheets
  • Improved interoperability with databases, APIs, and reporting tools

WER DIES ENTWICKELT HAT

Talonic initiierte die DIN SPEC 91491.

Talonic hat diesen Standard gemeinsam mit Fraunhofer IIS, DIN Solutions, GIIC, Humboldt-Innovation und vier weiteren Konsortialmitgliedern verfasst. Die Talonic-Plattform ist eine produktive Umsetzung des in diesem Dokument beschriebenen Rahmenwerks: von KI-generierten Schemas bis zu Harmonisierung, Versionierung und Auslieferung.

DIN SPEC 91491 Implementierungs-Kit

Alles, was ein Head of Data, CTO oder AI Lead braucht, um Schema-Governance zu bewerten und einzuführen.

  • Checkliste zur KI-Datenbereitschaft
  • Reifegrad-Scorecard für den Schema-Lebenszyklus
  • Referenzarchitektur-Diagramm
  • Vorlage für Prompt- und Schema-Governance
  • RFP-Fragen für Anbieter der Schema-Ebene
  • Beispiel für einen Schema-Evolutions-Diff
  • Führungskräfte-Kurzpapier für die interne Zustimmung

Dokumententest

Senden Sie uns ein Beispiel. Wir liefern innerhalb von 5 Werktagen einen Schema-Befund, eine Genauigkeitsschätzung und eine Empfehlung.

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In der Praxis ansehen

Die Talonic-Plattform implementiert DIN SPEC 91491 durchgängig.

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