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Datenextraktionstools: Hier finden Sie alles, was Sie wissen müssen

March 12th, 2024

Das Extrahieren wertvoller Informationen aus unterschiedlichen Quellen ist entscheidend, um Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Gemäß einer Forschungsprojekte Laut einer Studie verzeichnen Unternehmen, die datengesteuerte Entscheidungen treffen, ein Produktivitätswachstum von 5 bis 6 Prozent. Das manuelle Extrahieren von Daten kann jedoch eine zeitaufwändige Aufgabe sein, die mit Herausforderungen behaftet ist, die die Produktivität und Effizienz beeinträchtigen. Zu diesen Herausforderungen gehören der Umgang mit riesigen Informationsmengen, die Navigation in komplexen Datenstrukturen und der Umgang mit Daten in verschiedenen Formaten. Glücklicherweise haben sich Datenextraktionstools als transformative Lösung zur Bewältigung dieser Herausforderungen herausgestellt.

Was sind Datenextraktionstools?

Datenextraktionstools wurden speziell zur Rationalisierung und Automatisierung entwickelt Datenextraktion Prozess mit mehreren Techniken, wie z. B. dem Anwenden von a Datenextraktionsvorlage. Sie ermöglichen Unternehmen das effiziente Sammeln von Informationen aus verschiedenen Quellen wie PDFs, Berichten, Websites, Datenbanken und mehr.

Diese Tools können relevante Daten sowohl aus strukturierten als auch aus unstrukturierten Quellen extrahieren. Strukturierte Daten wie Tabellenkalkulationen oder Datenbanken folgen einem vordefinierten Format und können einfach organisiert werden. Andererseits, unstrukturierte DatenB. komplexe Berichte, Social-Media-Beiträge oder Webseiten, fehlt ein bestimmtes Format, was das manuelle Extrahieren und Analysieren erschwert. Datenextraktionstools eignen sich hervorragend für den Umgang mit beiden Datentypen und ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und das volle Potenzial ihrer Informationsressourcen auszuschöpfen.

Datenextraktion vs. Data Mining

Menschen verwechseln oft Datenextraktion und Data Mining. Bei der Datenextraktion geht es um die Extraktion wichtiger Informationen aus verschiedenen Quellen wie E-Mails, PDF-Dokumenten, Formularen, Textdateien, sozialen Medien und Bildern mithilfe von Datenextraktionstools. Andererseits ermöglicht Data Mining Benutzern die Analyse von Daten aus mehreren Perspektiven. Dabei geht es um die Suche nach Mustern, Anomalien und Zusammenhängen in Datensätzen.

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Arten von Datenextraktionstools

Es gibt verschiedene Arten von Datenextraktionstools, die jeweils auf spezifische Datenextraktionsanforderungen und -quellen zugeschnitten sind. Diese Tools verwenden verschiedene Techniken wie z PDF-Scraping, Datenbankabfragen, Dokumentenanalyse, optische Zeichenerkennung (OCR), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Algorithmen zur effektiven Extraktion und Transformation von Daten.

Hier sind einige gängige Arten von Datenextraktionstools:

Web-Scraping-Tools

Web-Scraping-Tools ziehen Daten von Websites. Sie simulieren das Surfverhalten von Menschen, interagieren mit Webseiten und extrahieren relevante Informationen. Web-Scraping-Tools können verschiedene Formate wie HTML oder XML verarbeiten und Text, Bilder, Links, Tabellen oder andere strukturierte Daten aus Websites extrahieren.

Tools zur Datenbankextraktion

Der Schwerpunkt dieser Tools liegt auf der direkten Extraktion von Daten aus Datenbanken. Sie verbinden sich mit dem Datenbankverwaltungssystem (DBMS) und Abfragen ausführen oder spezielle Konnektoren zum Extrahieren von Daten verwenden. Datenbankextraktionstools können mit verschiedenen Datenbanken wie SQL-basierten Datenbanken (z. B. MySQL, PostgreSQL) oder NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra) arbeiten.

Tools zur Dokumentenextraktion

Extraktion von Dokumentendaten Tools extrahieren Daten aus Dokumenten wie PDFs, Word-Dokumenten, Excel-Tabellen oder anderen Dateiformaten. Mithilfe von OCR wandeln sie gescannte oder bildbasierte Inhalte in maschinenlesbaren Text um und stellen ihn für die weitere Verarbeitung und Analyse zur Verfügung.

Tools zur Textextraktion

Der Schwerpunkt dieser Tools liegt auf der Extraktion von Informationen aus unstrukturierten Textquellen wie E-Mails, Chat-Protokollen, Social-Media-Beiträgen oder Nachrichtenartikeln. Sie verwenden in der Regel Techniken wie NLP oder Text Mining und ML-Algorithmen, um spezifische Informationen zu extrahieren und eine Stimmungsanalyse des Textes durchzuführen.

Die Ergebnisse der Stimmungsanalyse fließen in Entscheidungsprozesse in verschiedenen Bereichen ein. In der Marktforschung beispielsweise hilft die Stimmungsanalyse Unternehmen, Kundenfeedback zu verstehen, ihre strategischen Entscheidungen zu beeinflussen und zu Produktverbesserungen zu führen.

Wie funktionieren Datenextraktionstools?

Automatisierte Datenextraktionstools nutzen OCR-, KI- und ML-Algorithmen, um Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren und zu verarbeiten. Ein einheitliches Datenextraktionstool kombiniert diese Funktionen, um den Extraktionsprozess zu vereinfachen. Im Vergleich zu herkömmlichen manuellen Datenextraktionsmethoden bieten automatisierte Datenextraktionstools ein deutlich höheres Maß an Genauigkeit, Effizienz und Skalierbarkeit.

Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Erklärung, wie diese Tools im Allgemeinen funktionieren:

  1. Dokumenteneingabe: Der Benutzer importiert oder lädt digitale Dokumente wie gescannte Bilder, PDFs oder elektronische Dateien in das Tool hoch. Wenn Sie über eine spezielle Datenextraktionssoftware verfügen, können Sie Dokumente auch in großen Mengen importieren.
  2. OCR-Verarbeitung: Das Tool nutzt OCR, um die visuellen Elemente des Dokuments zu analysieren und eine digitale Darstellung des Textinhalts zu erstellen. Dann erkennt es Zeichen und wandelt sie in maschinenlesbaren Text um.
  3. Vorverarbeitung: Anschließend analysiert und verarbeitet das Tool den OCR-generierten Text. Dieser Schritt kann das Entfernen von Rauschen, das Korrigieren von Fehlern, den Umgang mit verschiedenen Sprachen und das Normalisieren des Textes umfassen.
  4. Merkmalsextraktion: ML-Algorithmen extrahieren relevante Merkmale aus dem vorverarbeiteten Text. Zu diesen Merkmalen können Worthäufigkeit, Position, Schriftstil, Layoutinformationen oder andere Merkmale gehören, die zur Unterscheidung verschiedener Datenfelder beitragen.
  5. Datenextraktion und -klassifizierung: Die ML-Modelle werden verwendet, um Daten aus vorverarbeiteten Dokumenten zu extrahieren. Dazu analysiert es den vorverarbeiteten Text, identifiziert anhand der gelernten Merkmale Muster und ordnet die extrahierten Informationen in die gewünschten Datenfelder ein.
  6. Datenvalidierung und -verifizierung: Anschließend werden die extrahierten Daten verarbeitet Bestätigung und Verifizierungsprozesse, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen. Dies kann regelbasierte Prüfungen, Vergleiche mit vorhandenen Daten oder menschliche Überprüfungen zur Qualitätssicherung umfassen.
  7. Ausgabe und Lieferung: Die extrahierten Daten werden in der Regel strukturiert und in einem verwendbaren Format zur weiteren Analyse, Integration oder Berichterstellung bereitgestellt. Dies kann den Export der Daten in Datenbanken, Tabellenkalkulationen, APIs oder die direkte Integration in andere Geschäftssysteme umfassen.

Wie Datenextraktionstools Unternehmen helfen

Eine Datenextraktionslösung der Enterprise-Klasse macht eingehende Daten aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Quellen für Datenanalysen und Berichte nutzbar.

Stellen Sie sich als Beispiel ein Immobilienunternehmen vor, das verschiedene Datenpunkte wie die Namen der Mieter, Angaben zu den Räumlichkeiten und Mietbeträge aus Mietverträgen extrahieren möchte. Diese Vereinbarungen werden in der Regel als unstrukturierte PDFs gespeichert – eine Mischung aus Freitext und tabellarischen Daten. Das manuelle Extrahieren von Daten aus diesen PDFs wird eine Herausforderung sein, insbesondere wenn sie in großen Mengen verarbeitet werden. Ein automatisiertes Datenextraktionstool extrahiert Daten jedoch schneller und genauer und ermöglicht es den Mitarbeitern, zielgerichtetere Aufgaben zu übernehmen.

Daten aus PDF-Datei extrahieren

                                                  Mustermietvertrag

Neben der Automatisierung des Prozesses gibt es noch weitere Möglichkeiten, wie Unternehmen von Tools zur Datenextraktion profitieren können:

Verbesserte Datenqualität

Stellen Sie sich vor, wie anstrengend es beispielsweise für einen Marketingleiter wäre, wichtige Kundeninformationen in Hunderten von PDF-Dateien zu erhalten. Wenn die Führungskraft E-Mail-Adressen aus diesen Dateien extrahieren möchte, verschwendet sie am Ende Zeit. Dies kann auch zu Fehlern wie unvollständigen Datensätzen, fehlenden Informationen und Duplikaten führen. Datenextraktionstools garantieren nicht nur wertvolle Geschäftseinblicke, sondern sorgen auch dafür Datenqualität.

Bessere Skalierbarkeit

Unternehmen haben regelmäßig mit großen Datenmengen zu kämpfen, die sie verarbeiten und analysieren müssen. Datenextraktionstools sind für die Bewältigung dieser Größenordnung konzipiert. Diese Tools nutzen Parallelverarbeitungs- und Stapelverarbeitungstechniken, um Daten in großen Mengen zu extrahieren und so eine zeitnahe Verarbeitung zu ermöglichen.

Compliance- und Risikomanagement

Datenextraktionstools verwenden Algorithmen, die Daten genau aus Dokumenten extrahieren und so das Risiko von Fehlern oder Auslassungen minimieren, die bei der manuellen Extraktion auftreten können. Eine genaue Extraktion stellt sicher, dass die relevanten Daten konform erfasst und verarbeitet werden. Darüber hinaus können diese Tools so konfiguriert werden, dass sie vertrauliche oder persönlich identifizierbare Informationen (PII) unter Berücksichtigung des Datenschutzes verarbeiten. Sie können sensible Datenelemente automatisch identifizieren und schwärzen oder anonymisieren, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der Allgemeinen Datenschutzverordnung (DSGVO) oder dem California Consumer Privacy Act (CCPA) sicherzustellen.

Integrierte Business Intelligence

Datenextraktionstools lassen sich in Business Intelligence (BI)-Systeme integrieren und ermöglichen es Unternehmen, Daten aus mehreren Quellen in einem zentralen Repository zu konsolidieren. Unternehmen können diese Daten dann analysieren und in aussagekräftige Erkenntnisse umwandeln, um effektive Geschäftsstrategien zu formulieren.

Bessere Analyse und Entscheidungsfindung

Eine Studie von Forrester ergab, dass Nicht mehr als 0.5 Prozent der Weltdaten werden analysiert und verwendet.

Mithilfe eines einheitlichen Datenextraktionstools können Unternehmen auf einfache Weise aussagekräftige Informationen extrahieren, die in unstrukturierten Datenquellen verborgen sind. Diese Tools können die extrahierten Daten auch mit Vertriebs-, Produkt-, Marketing- oder anderen Datentypen kombinieren, um weitere Erkenntnisse zu gewinnen. Dadurch erhalten sie einen umfassenden Überblick über ihre Abläufe und Kunden, was bessere Datenanalysen und eine fundiertere Entscheidungsfindung ermöglicht.

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                                           Beispiel Kundendaten

 

Funktionen, auf die Sie in einem Datenextraktionstool achten sollten

Während die meisten unterschiedlichen Datenextraktionstools möglicherweise mehrere Funktionalitäten kombinieren oder sich kategorienübergreifend überschneiden, bieten sie nicht alle zusätzlichen Funktionen, Fähigkeiten und ein einheitliches Erlebnis, das eine einzige umfassende Datenextraktionsplattform bieten kann. Daher ist es äußerst wichtig, bei der Entscheidung für ein Tool oder einen Anbieter stets die Geschäftsanforderungen im Vordergrund zu behalten.

Zu den wichtigen Punkten, die ein Unternehmen bei der Suche nach einer robusten Datenextraktionslösung berücksichtigen sollte, gehören:

Unterstützung für mehrere Formate

Organisationen erhalten Daten in allen Formen und Größen, von strukturierten über halbstrukturierte bis hin zu unstrukturierten Formaten. Während die meisten BI-Tools strukturierte Formate direkt nach einer gewissen Bereinigung verarbeiten können, hilft automatisierte Datenextraktionssoftware Unternehmen bei der Strukturierung der unstrukturierten Datensätze. Diese Tools unterstützen auch eine Vielzahl unstrukturierter Formate, darunter DOC, DOCX, PDF, TXT und RTF, sodass Unternehmen alle erhaltenen Informationen nutzen können.

Echtzeit-Datenextraktion für die Big-Data-Analyse

Der zeitnahe Zugriff auf Daten ist für eine optimale Entscheidungsfindung und einen reibungslosen Geschäftsbetrieb unerlässlich. Viele Unternehmen sind auf die Batch-Datenextraktion angewiesen, die Daten je nach Anforderung sequentiell verarbeitet.

Dies bedeutet, dass die für die Analyse verfügbaren Informationen möglicherweise nicht die neuesten Leistungsdaten widerspiegeln. Alle wichtigen Geschäftsentscheidungen basieren auf veralteten Daten. Daher sollte ein effektives Datenextraktionstool eine Echtzeitextraktion mithilfe von Workflow-Automatisierung und Prozessorchestrierung ermöglichen, um Daten schneller für BI-Initiativen vorzubereiten. Moderne Datenextraktionstools nutzen KI-Techniken und ML-Algorithmen für die Datenextraktion in Echtzeit.

Wiederverwendbare Vorlagen mit Datenextraktionssoftware

Die richtige Datenextraktionssoftware sollte dies zulassen Der Benutzer kann eine Extraktionslogik erstellen dass sie auf jedes unstrukturierte Dokument mit demselben Layout angewendet werden können. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, für jedes eingehende Dokument mit einem ähnlichen Layout eine neue Extraktionslogik zu erstellen.

Integrierte Datenqualität und Reinigungsfunktionalität

Das Datenextraktionstool sollte in der Lage sein, etwaige Fehler zu identifizieren und Bereinigen Sie die Daten automatisch gemäß den vom Benutzer definierten Geschäftsregeln. Wenn ein Unternehmen beispielsweise ein Extraktionsmodell verwendet, um Bestellmengen und Bestelldetails aus PDF-Rechnungen zu extrahieren, sollte es in der Lage sein, alle Bestellungen mit negativen Mengenwerten zu erkennen und zu löschen.

Benutzerfreundliche Oberfläche

Es ist wichtig, dass diese Datenextraktionstools über eine intuitive Benutzeroberfläche verfügen, über die Geschäftsanwender problemlos verschiedene Datenextraktionsvorlagen entwerfen können. Es sollte eine einfache Datenverarbeitung ohne Codierung ermöglichen.

Unterstützung für mehrere Ziele

Moderne Datenextraktionstools unterstützen eine Vielzahl von Zielen. Dank dieser Flexibilität können Benutzer die konvertierten Daten problemlos an das Ziel ihrer Wahl exportieren, z. B. SQL Server, Oracle, PostgreSQL und verschiedene BI-Tools wie Tableau. Dadurch können Unternehmen schneller auf aussagekräftige Informationen zugreifen, ohne zusätzliche Integrationen einzurichten.

Automatisieren Sie die Datenextraktion mit ReportMiner

Automatisieren Sie die Datenextraktion mit Datenextraktionstools

Astera ReportMiner automatisiert die Extraktion unstrukturierter Daten, um aussagekräftige Informationen und Erkenntnisse zu generieren. Mit ReportMiner, Sie können:

  • Extrahieren Sie Daten aus strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten ohne Codierung
  • Erstellen Sie sofort automatisch Dokumentlayouts mit KI-Erfassung
  • Behandeln Sie mehrere Dokumente mithilfe von KI intelligente Dokumentenverarbeitung
  • Automatisieren Sie den gesamten Datenextraktionsprozess von Anfang bis Ende
  • Stellen Sie mit Embedded sicher, dass nur fehlerfreie Daten Ihr Zielsystem erreichen Datenqualitätsmanagement
  • Transformieren Sie Daten mithilfe integrierter Transformationen ganz einfach entsprechend Ihren Geschäftsanforderungen

Wenn Sie regelmäßig unstrukturierte Daten erhalten, verlassen Sie sich am besten auf ein KI-gestütztes Datenextraktionstool, z Astera ReportMiner.

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