Über DatumOS

Baudaten verdienen einen festen Bezugspunkt.

Jede Baustelle hat ihren Meterriss – die Marke, auf die sich alle Höhenmaße beziehen. Wir haben DatumOS gegründet, weil die kaufmännischen Daten der Branche keine solche Marke haben: Dieselbe Position wird bei jeder Übergabe neu abgetippt, neu formatiert, neu kalkuliert. Wir bauen die Software, die damit Schluss macht.

Die Geschichte

Vom Parser zur Plattform.

DatumOS begann mit einem konkreten Problem: Deutsche Ausschreibungen kommen als GAEB-Dateien, die moderne Software oft nicht sauber lesen kann. Also haben wir pyGAEB gebaut – eine Open-Source-Python-Engine, die jede GAEB-Version und jede Austauschphase in ein präzises, typisiertes Modell überführt – und unter MIT-Lizenz veröffentlicht, prüfbar für alle.

Die Arbeit mit Fenster- und Türenherstellern hat gezeigt, wo diese Grundlage am meisten zählt: Kalkulatoren verbringen Tage mit dem Abtippen von LVs, bevor sie überhaupt anbieten können. Daraus ist die DatumOS-Plattform entstanden – Ausschreibung in beliebigem Format hochladen und in Minuten ein kalkuliertes, prüfbares, versandfertiges Angebot zurückbekommen.

Das Ziel ist größer: eine Datenbasis, aus der jeder kaufmännische Workflow liest – und darauf spezialisierte Agenten, die vom Preisspiegel bis zum Nachtrag jeden dieser Workflows für menschliches Urteil vorbereiten. Deutschland zuerst, weil GAEB strukturierten Daten einen Vorsprung gibt. Danach überall dort, wo Kalkulationen noch in PDFs leben.

Wer dahintersteht

Ein Team von vier, nah am Gewerk.

Wir kommen aus dem Bau von LLM-Anwendungen im Produktivbetrieb; DatumOS wendet diese Erfahrung auf die kaufmännischen Daten des Bauens an. Wir bauen die Plattform, die Open-Source-Engine und die Pilotprojekte selbst – die Menschen, die Sie im Pilot treffen, sind die Menschen, die den Code schreiben.

Kalyanakannan Padivasu

Senior Software Engineer mit über zehn Jahren Erfahrung im Aufbau von Python-Systemen – Django- und FastAPI-Backends, Cloud-Infrastruktur und LLM-gestützte Pipelines. Hat Engineering-Teams geführt und große Produktionsplattformen verantwortet.

Dhiyaneshwar Chandrasekaran

Technical Lead mit über acht Jahren Erfahrung in E-Commerce und Finanzdienstleistungen, spezialisiert auf Python-Microservices, Kubernetes und Datenpipelines mit Spark und Airflow. Bringt komplexe verteilte Systeme vom ersten Entwurf zuverlässig in Produktion.

Swathi Narayanan

Softwareentwicklerin mit elf Jahren Branchenerfahrung in Produktentwicklung und Senior Solution Support – mit Python, Java, C# und C. Weiß, wie Unternehmenssoftware für anspruchsvolle Kunden verlässlich bleibt.

Sureshkumar Sreedharan

Senior Engineer mit elf Jahren Erfahrung in der Produktentwicklung im Python-, Java- und Angular-Umfeld. Übersetzt komplexe fachliche Anforderungen in zuverlässige, produktionsreife Anwendungen.

Sprechen Sie direkt mit uns.

Kein Vertriebsteam, keine Ticket-Warteschlange – Sie sprechen mit den Menschen, die das Produkt bauen. Ob Pilotprojekt, Integration oder einfach eine Frage zu GAEB-Werkzeugen.

Kontakt aufnehmen →