Ein umfassender Leitfaden zur Datenerfassung – Methoden, Vorteile und Trends

Unternehmen haben täglich mit einer großen Menge an Dokumenten zu kämpfen, beispielsweise Rechnungen und Bestellungen. Durch die Datenerfassung können Unternehmen wertvolle Informationen aus diesen unstrukturierten Dokumenten extrahieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen.

Datenerfassungstechnologien nutzen fortschrittliche Techniken wie optische Zeichenerkennung (OCR) und Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) um die Extraktion relevanter Informationen aus unstrukturierten Dokumenten zu automatisieren.

In diesem Blog untersuchen wir die Datenerfassung und wie sie sich im Laufe der Zeit entwickelt hat.

Was ist Datenerfassung?

Unter Datenerfassung versteht man das Extrahieren und Konvertieren von Daten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise physischen oder digitalen Dokumenten, in ein Format, das Computersysteme problemlos verarbeiten, analysieren und nutzen können. Dabei werden relevante Informationen wie Texte, Zahlen, Bilder oder Codes erfasst und in ein strukturiertes, maschinenlesbares Format umgewandelt.

Das Verfahren wird regelmäßig in mehreren Branchen eingesetzt. Einzelhändler erhalten beispielsweise täglich Hunderte von Rechnungen. Mithilfe von Technologien wie OCR können sie wichtige Informationen aus diesen Rechnungen extrahieren, beispielsweise Rechnungsnummer, Datum, Betrag und Adresse.

Wie funktioniert die Datenerfassung?

Traditionell überschütteten Dateneingabespezialisten Blätter und gaben Informationen manuell in eine Tabelle ein.

Moderne Tools ermöglichen es Analysten heute, den gesamten Prozess zu automatisieren. Sie ermöglichen es Benutzern außerdem, Arbeitsabläufe so zu planen, dass die Daten automatisch extrahiert und an das entsprechende Ziel gesendet werden, sobald ein Dokument eintrifft. So funktioniert der Datenerfassungsprozess:

1. Dokumentenaufnahme: Der Prozess beginnt, wenn die Organisation ein Dokument erhält, beispielsweise eine Rechnung oder Bestellung. Dieses Dokument kann in verschiedenen Formaten vorliegen, einschließlich Papier, elektronische Dateien (PDF, Word)oder gescannte Bilder.
2. Dokumentenanalyse: Die Datenerfassungssoftware analysiert das Dokument, um die Schlüsselfelder zu identifizieren und zu lokalisieren, die die relevanten zu extrahierenden Informationen enthalten. Diese Analyse kann OCR-Technologie umfassen, um gescannte oder fotografierte Dokumente in maschinenlesbaren Text umzuwandeln.
3. Feldextraktion: Sobald die Schlüsselfelder identifiziert sind, extrahiert die Software automatisch die relevanten Daten aus diesen Feldern, entweder über vordefinierte Vorlagen, die dem Layout und der Struktur der Dokumente entsprechen, oder über intelligente Algorithmen, die den Kontext und die Bedeutung der Daten verstehen können.
4. Datenvalidierung: Das extrahierte Daten werden validiert um Richtigkeit und Vollständigkeit zu gewährleisten. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Regeln, anhand derer es die Richtigkeit der Daten überprüfen kann.
5. Workflow-Automatisierung: Moderne Datenerfassungstools verfügen häufig über Funktionen zur Workflow-Automatisierung, mit denen Benutzer Regeln definieren und Workflows konfigurieren können, um den Prozess zu optimieren. Sobald beispielsweise ein Dokument eintrifft, wird das Datenextraktion Der Prozess kann automatisch ausgelöst und die extrahierten Daten an das entsprechende Ziel gesendet werden, beispielsweise an ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP) oder eine Datenbank.
6. Integration und Datenbereitstellung: Datenerfassungslösungen lassen sich in andere Systeme und Anwendungen innerhalb des Technologie-Ökosystems des Unternehmens integrieren. Die extrahierten Daten können nahtlos an nachgelagerte Systeme wie Visualisierungstools oder Data Warehouses übermittelt werden.

Die verschiedenen Methoden der Datenerfassung

Manuelle Datenerfassung: Bei der manuellen Eingabe werden Informationen von Hand in eine digitale Form kopiert – und zwar über Hunderte von Dokumentseiten hinweg. Diese Methode eignet sich für kleine Teams mit begrenztem Budget. Es ist auch eine kostengünstige Option, wenn die Menge der eingehenden Daten gering ist. Allerdings ist diese Methode fehleranfällig und zeitaufwändig, weshalb automatisierte Dateneingabetools entwickelt wurden.

Automatisierte Datenerfassung: Diese Methode hilft Unternehmen, ihre Effizienz zu verbessern, die Mitarbeiterzufriedenheit zu steigern und Kosten zu senken. Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie diese Methode funktioniert:

1. OCR und ICR: Die optische Zeichenerkennung wandelt digitalisierten Text in ein maschinenfreundliches Format um. Es verarbeitet gescannte Dokumente wie Rechnungen und Versicherungsformulare. ICR (Intelligent Character Recognition) geht mit OCR noch einen Schritt weiter. ICR-Software kann getippten und handgeschriebenen Text in verschiedenen Schriftarten erkennen – was sie zu einer leistungsfähigeren Technik zur Datenerfassung macht.
2. IDP: IDP steht für Intelligent Document Processing. Es handelt sich um eine sich schnell entwickelnde Technologie, die von immer mehr Teams in verschiedenen Branchen und Branchen eingesetzt wird. IDP nutzt KI und Automatisierung, um Daten aus vielen Dokumenten unterschiedlicher Größe und Struktur zu extrahieren. IDP nutzt häufig andere Technologien – wie OCR und maschinelles Lernen – für eine robuste Darstellung Datenextraktionslösung.

Es gibt auch andere Arten von Datenerfassungsmethoden, die nicht nur auf Dokumente beschränkt sind.

Bild- und Videoaufnahme: Diese Methoden nutzen KI, um genaue Informationen über Personen zu identifizieren und zu extrahieren. Es eignet sich hervorragend für Echtzeitanalysen und bietet Anwendungen in den Bereichen Arbeitsplatzsicherheit, Datenbankabgleich, Sicherheitsscans und biometrische Identifizierung.

Web-Scraping: Dabei werden Web-Bots oder Web-Crawler eingesetzt, um das Internet zu durchsuchen und zu durchsuchen. Web Scraping sammelt dynamische Informationen wie Nachrichtenaktualisierungen, Richtlinienänderungen, Preisschwankungen, Devisenkurse, Wetteraktualisierungen, Börsendaten und mehr.

QR-Codes und Barcodes: Die Barcode-Technologie enthält verschlüsselte Informationen in 1D-Barcodes, die mit einem Barcode-Scanner gelesen werden können. Es wird verwendet, um Lagerbestände oder Mitarbeiterprotokolle in Werkstätten genau zu verfolgen, Patientendaten in Krankenhäusern zu überprüfen, Banksparbücher zu drucken und vieles mehr.

Quick Response (QR)-Codes, auch 2D-Barcodes genannt, haben die Form von Formen, beispielsweise Sechsecken, und können verschiedene Arten von Informationen erfassen, beispielsweise Dokumente und Webseiten. QR-Codes werden häufig in Geschäften, Kurierdiensten und Restaurants verwendet und können problemlos von Smartphones erfasst werden.

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Vorteile der automatisierten Datenerfassung

Die Zukunft liegt in der automatisierten Datenerfassung Dokumentdatenextraktion. Es handelt sich um einen hochgradig skalierbaren Prozess, der leicht zu verwalten ist. Außerdem wird die Zeit bis zur Erkenntnis verkürzt, sodass Unternehmen schnell Entscheidungen treffen können. Unternehmen, die diese Methode einsetzen, können von mehreren Vorteilen profitieren:

Deutlich reduziertes Fehlerrisiko

Das manuelle Kopieren von Informationen kann zu Fehlern wie fehlenden Zahlen und falschen Eingaben führen. Solche Fehler können sehr teuer sein – die Korrektur jedes einzelnen Datensatzes kann 10 US-Dollar kosten. Insgesamt können schlechte Daten ein Unternehmen zurückwerfen Millionen von Dollar.

Datenerfassungssoftware bietet eine hohe Genauigkeit, die auch bei Hunderten von Dokumenten erhalten bleibt. Sie reduzieren den Bedarf an menschlicher Aufsicht. Darüber hinaus bieten sie eine automatische Datenvalidierung, um fehlende/falsche Daten in Echtzeit zu erkennen.

Optimierte Geschäftsprozesse

Da Teams Daten effizient erfassen, können sie Dokumente schneller verarbeiten. Dies hilft Unternehmen dabei, wichtige Aufgaben wie Lieferantenzahlungen und Schadensbearbeitung pünktlich auszuführen. Dieser optimierte Ansatz verbessert die Beziehungen zu Lieferanten und Kunden, was mehrere finanzielle Vorteile mit sich bringen kann.

Verbesserte Mitarbeitermoral

Übergießen von Dokumenten, sowohl Papier als auch digital, kann anstrengend sein. Automatisierte Tools ermöglichen es Teams, sich auf Aufgaben mit mehr Mehrwert zu konzentrieren und so ihre Arbeitsmoral und Produktivität zu steigern. Folglich profitieren Unternehmen von einer verbesserten Mitarbeiterzufriedenheit und einer höheren Leistung.

NIEDRIGERE KOSTEN

Die automatisierte Datenerfassung ist nicht nur praktischer. Es kostet nur ca ein Drittel seiner manuellen Alternative. Darüber hinaus können die Kosten für das Ignorieren manueller Dateneingabefehler bis zu 100 US-Dollar pro Datensatz betragen. Die Kosteneinsparungen durch die Automatisierung der Datenerfassung sind enorm und summieren sich im Laufe der Zeit.

Bessere Sicherheit

Durch die Digitalisierung können Dokumente sicher online gespeichert werden, sodass Benutzer sie schnell abrufen können. Es ist eine bessere Alternative zum Speichern und Verwalten Tausender Dokumente in Ihrem Büro. Auch automatisierte Erfassungsmethoden können Betrug reduzieren, indem sie beispielsweise gefälschte Schilder erkennen.

Zukünftige Trends in der Datenerfassung – von KI bis Virtual Reality

Der technologische Fortschritt prägt weiterhin die Art und Weise, wie wir Informationen aus Papier- und digitalen Dokumenten extrahieren und verarbeiten. Hier sind die spannendsten Zukunftstrends:

Intelligente Systeme zur Dokumentenextraktion

Intelligente Systeme nutzen Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen, um Text aus Dokumenten präzise zu erkennen und zu extrahieren. Die traditionelle Technologie hat sich erheblich verbessert und ermöglicht eine effiziente Datenextraktion aus verschiedenen Quellen, einschließlich Papierdokumenten und digitalen Scans. Zukünftige Systeme werden die Genauigkeit weiter verbessern, indem sie fortschrittliche Algorithmen integrieren, die komplexe Dokumentlayouts verarbeiten, Handschriften erkennen und mehrsprachige Inhalte verarbeiten können.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

NLP-Techniken ermöglichen es Systemen, unstrukturierten Text zu verstehen und zu verarbeiten und verbessern so die Datenerfassung aus Dokumenten wie E-Mails, Berichten und Social-Media-Beiträgen. NLP-Algorithmen analysieren Sprachmuster, Syntax und Semantik, um Bedeutung zu extrahieren und wichtige Entitäten und Beziehungen innerhalb des Textes zu identifizieren. Zukünftige Tools werden NLP nutzen, um Kontextinformationen zu interpretieren, Stimmungen zu erkennen und Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten abzuleiten.

Blockchain zur Datenerfassung

Blockchain kann eine unveränderliche Aufzeichnung der erfassten Daten erstellen, indem es ein dezentrales und manipulationssicheres Hauptbuch der Dokumententransaktionen erstellt. Integration von Blockchain und Datenerfassung wird es Unternehmen ermöglichen, die Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit zu verbessern, unbefugte Änderungen zu verhindern und einen transparenten Prüfpfad aufrechtzuerhalten.

Integration des Internets der Dinge (IoT).

Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie wird die Datenerfassung in IoT-Geräte und -Sensoren integriert. IoT-generierte Dokumente wie Sensormesswerte, Wartungsaufzeichnungen und Berichte können erfasst und verarbeitet werden, um relevante Informationen zu extrahieren. Datenerfassungssysteme können diese Daten analysieren und interpretieren, um Erkenntnisse abzuleiten, automatisierte Aktionen auszulösen und eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen.

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR)

AR- und VR-Technologien können die Datenerfassung möglicherweise verändern, indem sie immersive Schnittstellen und Visualisierungsfunktionen bereitstellen. AR kann physische Dokumente mit digitalen Informationen überlagern und so eine interaktive Erfassung und Analyse ermöglichen. VR kann virtuelle Umgebungen schaffen, in denen Benutzer durch digitale Dokumente und Daten navigieren und mit ihnen interagieren können. Diese Technologien bieten Möglichkeiten für eine verbesserte Informationsvisualisierung, interaktive Datenerfassung von physischen Objekten und virtuelle Dokumentenanalyse.

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Es ist 2023 – der perfekte Zeitpunkt für die Einführung der Automatisierung

Die Datenerfassungstechnologie entwickelt sich mit Innovationen wie KI und maschinellem Lernen weiter. Diese neuen Funktionen werden die Datenerfassung robuster und effizienter machen. Daher sollten Unternehmen, die immer noch manuelle Dateneingabemethoden verwenden, auf automatisierte Optionen umsteigen, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Astera ReportMiner ist eine automatisierte Software zur Datenextraktion – das geht über die Automatisierung der Dateneingabe hinaus. ReportMiner nutzt KI, um Dokumente zu klassifizieren und Schlüsselfelder automatisch zu extrahieren. Es ermöglicht Unternehmen, ihren gesamten Dokumentenverwaltungsprozess von der Extraktion bis zur Validierung zu automatisieren.