Google NotebookLM: KI-basiertes Recherchetool mit Data Tables

Toms Wochentipp: Data Tables in NotebookLM Automatisierte Tabellenbildung aus heterogenen Quellen

23.01.2026 Von Thomas Joos 1 min Lesedauer

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Das KI-basierte Recherchetool Google NotebookLM erweitert die Analyse unstrukturierter Inhalte um Data Tables. Die Funktion aggregiert verteilte Informationen aus hochgeladenen Quellen und überführt sie in tabellarische Strukturen.

Der Recherche- und Schreibassistent Google NotebookLM hilft, eigene hochgeladene Quellen (PDFs, Dokumente, Webseiten, Videos) zusammenzufassen, zu analysieren und zu ordnen.(Bild: Google) — Der Recherche- und Schreibassistent Google NotebookLM hilft, eigene hochgeladene Quellen (PDFs, Dokumente, Webseiten, Videos) zusammenzufassen, zu analysieren und zu ordnen.
(Bild: Google)

Dieser Prozess reduziert manuellen Aufwand bei der Sichtung umfangreicher Texte und bündelt Fakten in einem einheitlichen Schema. Die Tabellen lassen sich direkt weiterverarbeiten und unterstützen damit analytische und organisatorische Aufgaben in unterschiedlichen Fachkontexten.

Data Tables analysieren Inhalte auf semantischer Ebene und extrahieren wiederkehrende Attribute. Das System identifiziert relevante Spaltenmerkmale anhand des Inhalts und ordnet einzelne Einträge konsistent zu. Über eine Konfigurationsoberfläche definiert der Nutzer das gewünschte Tabellenmodell in freier Textform. Die resultierende Tabelle folgt dieser Beschreibung und bleibt reproduzierbar, sofern sich die zugrunde liegenden Quellen nicht ändern. Der Export erfolgt in ein gängiges Tabellenformat und integriert sich nahtlos in Google Sheets.

Einsatzfelder und Arbeitsabläufe

Die Tabellenfunktion adressiert Szenarien mit hoher Informationsdichte. Protokolle aus Besprechungen lassen sich in Aufgabenlisten mit Zuständigkeiten und Prioritäten überführen.

Marktanalysen profitieren von strukturierten Vergleichen über Preise und Positionierung. Wissenschaftliche Auswertungen bündeln Studiendaten nach Zeitraum, Stichprobengröße und Kennzahlen. Lernkontexte nutzen chronologisch geordnete Übersichten. Reiseplanungen vergleichen Orte, Reisezeiträume und Kostenannahmen. In allen Fällen steht die strukturierte Verdichtung im Vordergrund, nicht die inhaltliche Neubewertung.

Automatisierte Strukturierung heterogener Quellen durch Data Tables in NotebookLM mit tabellarischer Aufbereitung.(Bild: Google Labs) — Automatisierte Strukturierung heterogener Quellen durch Data Tables in NotebookLM mit tabellarischer Aufbereitung.
(Bild: Google Labs)

Verfügbarkeit und Einordnung

Data Tables stehen zunächst für Pro- und Ultra-Abonnements bereit und erreichen weitere Nutzergruppen zeitversetzt. Die Funktion ist Teil der Entwicklungsarbeit von Google Labs und folgt damit einem iterativen Auslieferungsmodell.

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Stand: 08.12.2025

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