Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
Erfahren Sie, wie Astera Data Stack kann die Datenverwaltung Ihres Unternehmens vereinfachen und rationalisieren.
Datenextraktionsvorlage: Abrufen von PDF-Daten aus Formularen und Tabellen
Unternehmen erhalten regelmäßig Produkt- und Verbraucherdaten aus einer Vielzahl von Quellen wie Produktionsstätten, Vertriebszentren, Einzelhändlern, Partnern und anderen Drittanbietern. Diese Daten liegen normalerweise in Form von Excel-Tabellen, PDFs, PDF-Formularen, TXT- und RTF-Dateien vor. Informationen extrahieren aus diese Daten Sintflut dauert normalerweise länger; Denn vor der Analyse muss es in strukturierte Daten umgewandelt werden - dies erfolgt manuell durch Dateneingabe. Moderne Data-Pulling-Tools verwenden dazu Datenextraktionsvorlagen kann die Zeit für die Datenextraktion verkürzen, indem verschiedene Aufgaben im Datenextraktionsprozess automatisiert werden, z. B. die manuelle Eingabe, Datenumwandlung, Datenbereinigung und Datenvalidierung.
Das Datenvolumen steigt mit der Zeit exponentiell an, und Unternehmen benötigen a Datenextraktionsansatz Diese verarbeiten große Datenmengen zur Analyse und Berichterstellung. Darüber hinaus hat nach COVID-19 der zunehmende Trend bei Online-Aktivitäten zu mehr geführt unstrukturierte Daten für Branchen wie Bildung. Um diesen wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, ist eine robuste Lösung zur Erfassung von Dokumentdaten ist nötig. Während manuelle Dateneingabe und codierte Lösungen sicherlich die Arbeit erledigen können, Software zur Dokumentenextraktion Die Arbeit an musterbasierten Vorlagen ist wesentlich effizienter und birgt nicht die Möglichkeit menschlicher Fehler.
Vorteile der Verwendung einer Datenextraktion Template
Datenextraktionsvorlagen Unterstützung bei der Datenextraktionsstrategie eines Unternehmens durch Straffung und Beschleunigung des Prozesses. Hier ist, wie:
- Mehrweg: Sobald eine Vorlage erstellt wurde, kann sie so lange wie nötig verwendet werden, sodass einzelne Dateien nicht mehr separat verarbeitet werden müssen
- Einfach zu bedienen:: Datenextraktionsvorlagen sind einfach zu verwenden und müssen nach dem Einrichten nicht geändert werden, es sei denn, die Daten erfordern Änderungen - was mühelos möglich ist
- Spart Zeit und Ressourcen: Vorlagen verarbeiten alle Dateien mit demselben Muster ohne Eingriff und sparen erhebliche Zeit für Mitarbeiter, die für andere wichtige Aufgaben festgelegt werden können
Wann benötigen Sie Datenextraktionsvorlagen?
In Extraktion von Finanzdaten, Einzelhandelsdatenextraktion oder Datenanalyse in jeder anderen Branche, in der es unstrukturierte Dokumente in einem ähnlichen Format gibt - wie z PDF-Rechnungen- Die Verwendung einer Vorlage ist äußerst effektiv. Zum Beispiel, PDF-Datenextraktion kann als Leitfaden für das Data Mining von Dokumenten dienen, die einem anfänglichen Muster entsprechen, und macht es überflüssig, das Tool darüber zu informieren, wohin es gehen soll Daten extrahieren aus für jede neue Datei.
Für verschiedene Dokumenttypen wie Rechnungen, Bestellungen, Produktionsdaten und Kundendaten können verschiedene Vorlagen erstellt werden, die dann alle Dokumente verarbeiten, die der Kategorie entsprechen.
Mit vorhandenen Datenextraktionsvorlagen für alle möglichen empfangenen Datenmuster können Unternehmen viel Zeit und Ressourcen sparen und diese anderweitig zuweisen. Bestimmte Eigenheiten von Daten stellen jedoch beim Erstellen einer Vorlage große Herausforderungen. Lassen Sie uns sie diskutieren.
Herausforderungen von Dokumentdatenerfassung
Es gibt zahlreiche Quellen, aus denen Sie Daten extrahieren können, wie PDFs, RTFs und TXT. Abgesehen von der unterschiedlichen Herkunft bringt die Erfassung von Informationen aus diesen Dokumenten spezifische Herausforderungen mit sich, die für eine erfolgreiche Lösung gelöst werden müssen Datenextraktionsprozess. Die extrahierten Daten sollten standardisiert werden, damit sie zur Analyse und Berichterstattung weiterverarbeitet werden können. Natürlich bringt die Standardisierung zahlreiche Probleme mit sich. Im Folgenden sind die häufigsten Herausforderungen bei der Datenextraktion aufgeführt, die Unternehmen vor der Implementierung einer Lösung berücksichtigen sollten.
- Schwimmende Felder
Normalerweise haben Daten wie Rechnungen und Kundeninformationen dasselbe Format. In einigen Dokumenten werden Daten jedoch möglicherweise an verschiedenen Orten abgelegt und können daher nicht einheitlich verarbeitet werden. Beispielsweise kann die Feldposition in einer einzelnen Zeile oder Spalte, abgesehen von den übrigen Feldern, variieren.
Schwimmende Felder
Diese Unterbrechung des Musters kann beim Erstellen von Datenextraktionsvorlagen problematisch sein. Es ist wichtig, diese Diskrepanzen zu beseitigen und einen Weg zu finden, sie in das Muster zu integrieren.
- Dokumente mit disjunkten Datensätzen
Es kann Datensätze geben, die unterschiedliche Daten enthalten. EIN Beispiel für eine Datenextraktionstabelle kann eine PDF-Datei sein, in der die erste Seite Informationsspalten auflistet und die zweite Seite dasselbe tut, mit Ausnahme eines Ausrichtungsfehlers: Die letzte Spalte wird in die nächste Zeile eingefügt.
Disjunkte Datensätze in einer Datei
Für solche Datensätze mit ähnlichen Daten, aber unabhängigen Mustern in denselben Dateien wird es schwierig, eine Datenextraktionsvorlage zu erstellen, die die Kriterien für beide Seiten erfüllt.
- Datenüberprüfung
Sobald die Aufgabe zum Erstellen einer Datenextraktionsvorlage abgeschlossen ist, ist es wichtig, die Daten in Echtzeit auszuführen und einige Datenqualifizierungsregeln festzulegen, um die Richtigkeit der Daten zu überprüfen. Clever Datendateiextraktoren bietet integrierte Funktionen für die anpassbare Datenüberprüfung und ermöglicht es Unternehmen, falsche Daten zu kennzeichnen. Danach kann die Automatisierung dazu beitragen, entweder die fehlerhaften Datensätze zu löschen oder die Protokolle zur Überprüfung per E-Mail an die betroffenen Behörden zu senden.
Während die Datenerfassung per Code erfolgen kann, ist es einfacher, alle oben genannten Herausforderungen mit einem leistungsstarken vorlagenbasierten Datenextraktionswerkzeug zu bewältigen.
Wie können Datenextraktionswerkzeuge helfen?
Die Wahl des richtigen Tools kann das eines Unternehmens beeinflussen oder beeinträchtigen DatenextraktionsstrategieDaher ist es wichtig, die Auswahl nach sorgfältiger Abwägung des Geschäftsanwendungsfalls und der Funktionen des Tools zu treffen. Im Idealfall sollte es in der Lage sein, alle oben aufgeführten Herausforderungen und alle anderen Anforderungen der Datenextraktionsaufträge des Unternehmens zu erfüllen.
Es ist auch wichtig, die von der Software zur Berichtsextraktionwie RTFs, PDFs, XLS und XLSX sowie Inhaltstypen wie Text, gescannte Dokumente und Formulare. Astera ReportMiner ist eine robuste Lösung, die den gesamten Datenextraktionsprozess automatisiert und eine Vielzahl von Quellen und Zielen unterstützt. Ob es Daten aus regulären Quellen oder aus extrahiert MS Word or OCR-gescannte Dateien, Astera ReportMiner ist in der Lage, die Prozesse zu automatisieren und die Extraktion von Unternehmensdaten zu vereinfachen.
Anwendungsfall: Abrufen von Daten aus PDFs
Stellen Sie sich ein wachsendes Einzelhandelsunternehmen vor, Shazz, das Kleidung für Kinder und Jugendliche verkauft. Das Unternehmen verarbeitet Bestellungen und Rechnungen in PDFs zur Berichterstellung und Analyse. Anfangs verwendeten sie Dateneingabespezialisten, um die PDF-Tabellen und andere Daten in ein standardisiertes Format zu konvertieren. Mit der steigenden Nachfrage bemühte sich das Unternehmen jedoch, die Anforderungen zu erfüllen. Sie beschlossen zu recherchieren Tools zum Extrahieren von Inhalten auf dem Markt und stieß auf Astera ReportMiner.
Der Betriebsleiter begann mit der kostenlosen Testversion und forderte nach dem Herumspielen mit den Funktionen eine exemplarische Vorgehensweise der Datenextraktionsfunktionen des Produkts anhand von Beispielen des Unternehmens an. Sie stellten erfreut fest, dass die Plattform Konnektivität zu verschiedenen Zielen bot und den gesamten Prozess mit Hilfe von Datenextraktionsvorlagen automatisieren konnte. Astera ReportMiner konnte PDFs aus bestimmten Ordnern auswählen, wenn ein PDF in den Ordner fällt. Mit Datenextraktions-Workflows, Informationen aus den Daten extrahieren und die Umwandlung wird einfacher und schneller. Entscheidungsoptionen ermöglichten es Shazz, die transformierten Daten zur Überprüfung (im Fehlerfall) an einen Zielort oder zur weiteren Verarbeitung an den anderen Zielort zu senden.
Die integrierten Funktionen zum automatischen Parsen von Namen und Adressen sowie zum automatischen Erstellen von Dokumentenextraktionsmustern erleichterten Shazz den Vorgang.
Automatische Erstellung von Feldern
Mit der sofortigen Datenvorschau konnte Shazz die Ausgabedaten schnell anzeigen. Dies half ihnen, Vorlagen zu erstellen, die am besten zum Projektzweck passten, und eventuelle Fehler vor der eigentlichen Ausführung zu identifizieren.
Starten Sie die vorlagenbasierte Datenextraktion mit ReportMiner
Ob sich die Daten in Dokumenten in einer einzelnen Spalte oder in mehreren Spalten befinden, mit ähnlichem Format oder mit nicht zusammenhängenden Daten, mit korrekter Ausrichtung oder mit schwebenden Feldern, Astera ReportMiner lernen muss die Software zur Dokumentenextraktion Dies vereinfacht die vorlagenbasierte Extraktion für Unternehmensdaten. Dank der branchenüblichen ETL-Engine können Unternehmen mithilfe ihrer Automatisierungsfunktionen große Datenmengen verarbeiten, problemlos skalieren und wichtige Erkenntnisse schneller erhalten.
Beginnen Sie noch heute mit einem kostenlose 14-Tage-Testversion und erkunden Sie die umfangreichen Datenextraktionsfunktionen des Produkts auf eigene Faust. Wenn Sie einen Anwendungsfall haben und diesen mit unseren Experten besprechen möchten, wenden Sie sich bitte an kontaktieren Sie uns für einen unverbindlichen Entdeckungsaufruf.
