Die automatisierte, Kein Code Datenstapel
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Warum die Automatisierung der Datenextraktion für das Unternehmenswachstum unerlässlich ist
Die moderne Welt ist auf Daten angewiesen. Es gibt eine riesige Menge an Daten, die mit jedem Prozess durch ein Unternehmen laufen, unabhängig von der Unternehmensgröße. Von Rechnungen und Gehaltsabrechnungen bis hin zu Kundenbefragungen und Anrufprotokollen – jeder Geschäftsbereich verfügt über wertvolle Einblicke, die zu besseren Ergebnissen für Ihr Unternehmen führen können. Die Daten aus diesen verschiedenen, oft unstrukturierten Quellen zu entnehmen, nützliche Informationen zu extrahieren, sie zu bereinigen und schließlich zu analysieren, ist für wichtige Geschäftsentscheidungen unerlässlich. Die Datenextraktion durch verschiedene Methoden wie Data-Scraping-Tools liefert aufschlussreiche Kennzahlen zu Daten, die das Unternehmenswachstum ankurbeln können.
Glücklicherweise ist es dank moderner Technologie relativ einfach, Dokumente in Form von strukturierten Daten zu verarbeiten. Jedoch, komplette Automatisierung beim Extrahieren unstrukturierter Datenquellen ist immer noch ein Problem für Organisationen. Es macht auch einen großen und zeitaufwändigen Teil der Backoffice-Tätigkeiten aus.
Die Herausforderungen der manuellen Datenextraktion
Laut einer Studie, verbringen über 40 % der Mitarbeiter ungefähr ein Viertel der Woche mit manuellen, sich wiederholenden Aufgaben, die automatisiert werden können. Die meisten Unternehmen verlassen sich immer noch auf die manuelle Datenextraktion, um relevante Daten aus unstrukturierten Quellen für die geschäftliche Nutzung abzurufen.
Der Prozess ist jedoch nicht nur ressourcenintensiv, sondern hat auch mehrere Nachteile, die sich auf das Unternehmenswachstum auswirken können. Die manuelle Datenextraktion hat im Vergleich zu automatisierten Tools eine hohe Fehlerquote. Die Fehlerquote lässt sich zurückführen auf:
- Unzureichende Schulung der an der Dateneingabe beteiligten Personen
- Menschlicher Fehler
- Fehlinterpretation der Daten
- Unverständliche Informationen.
Diese Probleme können zu ernsthaften Verzögerungen bei verschiedenen Geschäftsprozessen führen, insbesondere bei solchen, die täglich mit großen Datenmengen zu tun haben.
Ein weiteres wichtiges Problem beim manuellen Data Scraping sind die Kosten und der Aufwand für die Überprüfung der extrahierten Daten. Regulär Datenqualität Prüfungen sind ein wesentlicher Schritt im Datenextraktionsprozess. Sie verhindern Probleme, die dadurch entstehen, dass ungenaue Daten zur Analyse weitergeleitet werden. Die Qualitätsprüfung mit manuellem Datenprozess erfordert die Einstellung von zusätzlichem Personal, das Stunden aufwendet Gewährleistung der Genauigkeit der eingegebenen Daten, indem Sie jede Datei durchgehen und auf Fehler oder Inkonsistenzen prüfen. Dies kostet die Organisation Zeit und Geld. Mit Data-Scraping-Tools, die eine Automatisierung beinhalten, kann dies einfach zu geringeren Kosten und in kürzerer Zeit durchgeführt werden.
Und schließlich kann die manuelle Datenextraktion Mitarbeiter davon abhalten, wertschöpfendere Aufgaben zu erledigen. Dies kann sich nachteilig auf eine Organisation auswirken und sie davon abhalten, ihre strategischen Ziele zu erreichen, die eine rechtzeitige Bereitstellung bestimmter Daten erfordern.
Extraktionswerkzeug
Automatisierte Datenextraktionstools – eine bessere Alternative
Normalerweise lagern Organisationen den Datenextraktionsprozess aus, wenn die Quelle(n) unstrukturiert sind, weil sie glauben, dass sie ihre Reise von Daten zu Erkenntnissen beschleunigen können, indem sie die Aufgabe an Drittorganisationen delegieren. Das ist zwar machbar, aber die Auslagerung der Datenextraktion kann zu Verzögerungen führen und die Produktivität beeinträchtigen.
Glücklicherweise haben es schnelle technologische Fortschritte ermöglicht, den Prozess durch Datenextraktionstools zu automatisieren. Benutzer können auf einfache Weise relevante Informationen aus verschiedenen Dokumenten extrahieren, die Daten bereinigen und validieren und sie an das gewünschte Ziel liefern. Mitarbeiter können die extrahierten Daten einfach analysieren und für eine zeitnahe Entscheidungsfindung nutzen.
Die Automatisierungsfähigkeit dieser Tools gewährleistet eine schnellere und fehlerfreie Datenextraktion. Sie können eine Extraktionslogik für eingehende Dokumente erstellen und die Logik auf andere unstrukturierte Dokumente mit einem ähnlichen Layout anwenden. Dies ermöglicht es der Organisation, ihre Ressourcen sinnvollen Aufgaben zu widmen, anstatt manueller, sich wiederholender Arbeit, die Verzögerungen verursachen und fehleranfällige Ergebnisse erzeugen kann.
Die automatisierte Datenextraktion wird in verschiedenen Branchen schnell weit verbreitet, sei es für genauere Erkenntnisse, schnelleren Datenzugriff oder die Reduzierung der Datenverarbeitungskosten. Mit Funktionen wie OCR (Optical Character Recognition) und Tabellenextraktion, die von angeboten werden fortschrittliche automatisierte Datenextraktionstools Unternehmen können Daten aus unstrukturierten Dokumenten mit hoher Genauigkeit und minimalem manuellem Aufwand identifizieren und extrahieren.
Branchenspezifische Anwendungen automatisierter Datenextraktionstools
Ein gutes Beispiel für eine Branche, die von der Automatisierung der Datenextraktion profitieren könnte, ist die Logistik. Logistikdienstleister verarbeiten viele eingehende Daten. Von Rechnungen und Bestellungen bis hin zu Kundeninformationen müssen die Mitarbeiter diese Dokumente umgehend bearbeiten. Jede Verzögerung oder jeder Fehler kann zu ernsthaften Problemen für die Dienstleister führen.
Durch die Verwendung von Datenextraktionstools zur Automatisierung des Prozesses können Logistikdienstleister regelbasierte Vorlagen erstellen. Diese Vorlagen identifizieren auf einfache Weise Schlüsselfelder in verschiedenen unstrukturierten Dokumenten wie PDF-Dateien, Textdateien usw. Dadurch kann die Software die erforderlichen Informationen aus den Dokumenten basierend auf der erstellten Vorlage sammeln. Mitarbeiter können Informationen aus allen eingehenden Dokumenten mit demselben Layout einfach extrahieren. Der Benutzer kann dies ohne Codierung oder Neukalibrierung der Software tun.
Die Reisebürobranche ist ein weiteres Paradebeispiel für Unternehmen, die von der automatisierten Datenextraktion profitieren können. Die meisten Unternehmen in diesem Sektor müssen mit einem umfangreichen Informationsansturm aus verschiedenen Quellen umgehen, einschließlich interner Quellen oder mit dem Unternehmen verbundener Interessengruppen. Beispielsweise Flugbuchungsinformationen, Visabearbeitung, Stornierungen, Boarding-Informationen und Flugprotokolle.
Die manuelle Handhabung des Datenextraktionsprozesses kann zu mehreren betrieblichen Problemen führen, wie z. B. Datenrückständen, Informationsverzögerungen usw. Diese Probleme kosten das Unternehmen letztendlich viel Geld, verschwenden Ressourcen und ein schlechtes Kundenerlebnis. Die Automatisierung des gesamten Extraktionsprozesses kann die Produktivität steigern und die Kosteneffizienz innerhalb des Unternehmens steigern.
Ist die automatisierte Datenextraktion die richtige Wahl für Ihr Unternehmen?
Die Vorteile einer automatisierten Datenextraktion sind unbestreitbar. Es ist jedoch ebenso wichtig, die richtige automatisierte Datenextraktionssoftware zu finden, die für Ihre Geschäftsanforderungen gut geeignet ist. Mit Astera ReportMiner, können Sie den Datenextraktionsprozess in einer No-Code-Schnittstelle automatisieren und im Handumdrehen nützliche Erkenntnisse aus Ihren unstrukturierten Dokumenten gewinnen.
Astera ReportMiner bietet einzigartige Funktionen wie Tabellenextraktion, wiederverwendbare Vorlagen, OCR und integrierte Datenqualitäts- und Bereinigungsfunktionen. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche vereinfacht das No-Code-Datenextraktionstool die vorlagenbasierte Datenextraktion aus zahlreichen unstrukturierten Dokumentformaten, darunter TXT, XLS, COBOL, PDF, RTF und mehr.
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