Datenextraktion

Verschiedene Technologien kommen dabei zum Einsatz: je nach Datenbasis – sei es eine Datenbank, ein PDF oder ein Word-Dokument etc. – und je nach Ziel und Fokus.

Definition zur Datenextraktion

Umgangssprachlich lässt sich das Extrahieren von Daten als Auslesen derselben bezeichnen.

Die Datenextraktion umfasst drei wesentliche Schritte.

• Extraktion der Daten,
• Konsolidieren (Vereinheitlichen)
• Datenbereitstellung (Datenspeicherung)

Problem: Im Weg stehen Unternehmen dabei nur die verschiedenen Medien und Formate, aus denen Daten extrahiert werden sollen.

3 Wege zur Datenextraktion

Auf dem Weg zu den Daten stehen uns drei verschiedene Ansätze zur Verfügung:

• Manuell: Jemand schaut sich die Datenbasis an. Dies ist jedoch zeitaufwendig und fehleranfällig schon bei mehr als fünf Dokumenten.
• Automatisiert: Mehrere Dokumente werden einer Programmroutine übergeben. Zum Beispiel wird ein Word-Dokument in ein PDF umgewandelt, inklusive OCR (Optical Character Recognition). Anschließend kann eine andere Routine automatisiert die erkannten Textelemente extrahieren.
• Human-in-the-Loop: Nach der Datenextraktion überprüft oft ein Mensch die ausgelesenen Daten: immer dann, wenn Programmroutinen unsichere Ergebnisse liefern und dies der prüfenden Person dies auch mitteilen.

Vorteile der automatisierten Datenextraktion

Manuelles Auslesen von Daten ist zeitaufwendig und ermüdend. Unternehmen möchten Zeit und Geld sparen, und die automatische Datenextraktion bietet hier große Vorteile. Gleichzeitig entlastet dieser Extraktionsprozess Mitarbeitende von ermüdenden Tätigkeiten.

• Effizienzsteigerung: Automatisierte Datenextraktion beschleunigt den Prozess und reduziert manuelle Eingriffe. Das führt zu einer schnelleren Bearbeitung.
• Genauigkeit: Moderne Lösungen nutzen Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen, um die Genauigkeit der extrahierten Daten zu erhöhen und Fehler zu minimieren.
• Kostensenkung: Durch die Automatisierung können Unternehmen Kosten sparen, die sonst für manuelle Dateneingabe anfallen würden.

Anwendungsbeispiele im ECm-bereich

• Rechnungsverarbeitung: Die automatisierte Datenextraktion spielt eine entscheidende Rolle während der Eingangsrechnungsverarbeitung in der Belegerfassung. Eingehende Rechnungen werden gescannt und die relevanten Daten wie Rechnungsnummer, Datum, Betrag und Lieferant automatisch extrahiert und als Beleg weiterverarbeitet. Dies war lange Zeit der Standardweg. Mit der E-Rechnung ändert sich das: Hier muss nur das XML der Rechnung ausgelesen werden – und schon stehen die gewünschten Daten zur Verfügung. Der E-Rechnungsprozess verzichtet somit auf Scan-in und OCR. Dies ermöglicht eine schnelle und fehlerfreie Verarbeitung der Rechnungen, was zu einer beschleunigten Zahlungsabwicklung und einer besseren Kontrolle über die Finanzen führt.
• Vertragsmanagement: Hier hilft die Datenextraktion dabei, wichtige Vertragsdaten wie Vertragsparteien, Laufzeiten, Kündigungsfristen und Zahlungsbedingungen zu erfassen. Diese Informationen werden aus den Verträgen extrahiert und in ein zentrales Vertragsmanagementsystem überführt. Dadurch wird die Verwaltung und Nachverfolgung von Verträgen erheblich vereinfacht, was zu einer besseren Einhaltung von Fristen und einer effizienteren Verwaltung führt.

Herausforderungen und Lösungen

Die Datenextraktion bringt einige Herausforderungen mit sich, die jedoch mit den richtigen Ansätzen und Technologien gemeistert werden können.

Vielfalt der Datenquellen

• Herausforderung: Unterschiedliche Datenquellen wie Datenbanken, PDFs und Office-Dokumente erschweren die einheitliche Extraktion und Verarbeitung.
• Lösung: Flexible Datenextraktions-Tools, die verschiedene Formate und Quellen unterstützen, können helfen. Gerade der Einsatz von KI und maschinellem Lernen ermöglicht es, sich an unterschiedliche Datenstrukturen anzupassen und die Extraktion zu vereinfachen.

Datenkomplexität

• Herausforderung: Unstrukturierte Daten, wie handschriftliche Notizen oder komplexe Tabellen, stellen eine besondere Herausforderung zur Informationsextraktion dar.
• Lösungansatz: Der Einsatz von fortschrittlichen OCR-Technologien (Optical Character Recognition) und Natural Language Processing (NLP) kann helfen, auch komplexe und unstrukturierte Daten zu extrahieren und zu verarbeiten.

Fehlerbehandlung und -überwachung

• Herausforderung: Fehler bei der Datenextraktion führen oft zu ungenauen oder unvollständigen Daten. Das beeinträchtigt die Entscheidungsfindung.
• Lösung: Implementierung von Überwachungs- und Fehlerbehandlungsmechanismen, die automatisch auf Probleme hinweisen und Korrekturmaßnahmen einleiten. Human-in-the-Loop-Ansätze können ebenfalls helfen, die Genauigkeit zu erhöhen.

Datenextraktionsbrille auf zur besseren Sicht im Datenmeer

Für Informationsperlentaucher ist die Datenextraktion ist ein essenzieller Prozess, der Unternehmen hilft, wertvolle Informationen aus verschiedenen Quellen zu gewinnen. Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Effizienz, Genauigkeit und Kosteneinsparungen erheblich gesteigert werden. Trotz der Herausforderungen, wie der Vielfalt der Datenquellen und der Komplexität der Daten, bieten moderne Technologien und flexible Tools effektive Lösungen. Insgesamt ermöglicht die Datenextraktion eine schnellere und präzisere Datenverarbeitung, was zu besseren Entscheidungen und optimierten Geschäftsprozessen führt.