Das Extrahieren wertvoller Informationen aus unterschiedlichen Quellen ist entscheidend, um Trends zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen. Laut ForschungsprojekteUnternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen, verzeichnen eine Produktivitätssteigerung von 5 bis 6 Prozent. Das manuelle Extrahieren von Daten ist jedoch zeitaufwändig und mit Herausforderungen verbunden, die die Produktivität und Effizienz beeinträchtigen. Zu diesen Herausforderungen gehören der Umgang mit riesigen Informationsmengen, das Navigieren in komplexen Datenstrukturen und die Handhabung von Daten in unterschiedlichen Formaten. Glücklicherweise haben sich Datenextraktionstools als transformative Lösung zur Bewältigung dieser Herausforderungen herausgestellt.

In diesem Artikel sprechen wir darüber, was Datenextraktionstools sind, welche Typen es gibt und wie sie funktionieren. Wir listen auch die besten Tools zum Extrahieren von Daten aus verschiedenen Quellen auf und erklären, wie man die beste Lösung auswählt. Beachten Sie, dass sich die Begriffe „Datenextraktionssoftware“, „Datenextraktor“ oder „Datenextraktionslösung“ alle auf unterschiedliche Typen oder Kategorien von Datenextraktionstools beziehen und wir sie synonym verwendet haben.

Was sind Datenextraktionstools?

Datenextraktionstools sind Software oder Anwendungen, die speziell für die Rationalisierung und Automatisierung der Datenextraktionsprozess durch die Verwendung mehrerer Techniken, wie z. B. die Anwendung eines Datenextraktionsvorlage.

Zu den besten Datenextraktionstools gehören:

• Astera
• Talend (von Qlik übernommen)
• Import.io
• Parseur
• Improvado
• SAS-Datenverwaltung
• Docsumo
• Web Scraper
• Nanonetze
• Docparser

Mithilfe dieser Tools können Unternehmen effizient Informationen sammeln von strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Datenquellendarunter:

• Dateien und Berichte in verschiedenen Formaten wie PDF, DOC, CSV, XLS usw.
• Websites oder Webseiten und Social-Media-Plattformen
• Datenbanksysteme
• Data Warehouses und Data Lakes
• Cloud-Data-Warehouse-Systeme

Moderne Datenextraktionstools können relevante Daten mit minimalem Aufwand extrahieren, da sie über erweiterte Funktionen der künstlichen Intelligenz (KI) verfügen. Sie ermöglichen es Geschäftsanwendern, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ohne auf die IT oder Entwickler angewiesen zu sein.

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Arten von Datenextraktionstools

Es gibt verschiedene Arten von Datenextraktionstools, die jeweils auf bestimmte Datenextraktionsanforderungen und Datenquellen zugeschnitten sind. Diese Tools verwenden unterschiedliche Techniken wie PDF-Scraping, Datenbankabfragen, Dokumentanalyse, optische Zeichenerkennung (OCR), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) oder auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Algorithmen zum effektiven Extrahieren und Transformieren 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 Dokumentextraktion

Tools zur Dokumentdatenextraktion Daten aus Dokumenten extrahieren wie PDFs, Word-Dateien, Excel-Tabellen oder andere Dateiformate. Sie verwenden OCR, um gescannte oder bildbasierte Inhalte in maschinenlesbaren Text umzuwandeln und ihn für die weitere Verarbeitung und Analyse verfügbar zu machen. Moderne Datenextraktionstools verfügen über intelligente Dokumentenverarbeitung Funktionen, die KI, OCR, NLP und Algorithmen des maschinellen Lernens kombinieren und die Automatisierung auf ein noch höheres Niveau heben.

Tools zur Textextraktion

Diese Tools konzentrieren sich auf das Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Textquellen wie E-Mails, Chatprotokollen, Social-Media-Posts oder Nachrichtenartikeln. Sie verwenden normalerweise Techniken wie Text Mining, ML-Algorithmen oder NLP zum Extrahieren spezifischer Informationen und führen Sie eine Stimmungsanalyse des Textes durch.

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 helfen Datenextraktionstools Unternehmen?

An Datenextraktionslösung der Enterprise-Klasse macht eingehende Daten aus allen möglichen Quellen nutzbar für Datenanalyse und Berichterstattung.

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.

                                                  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 aufwändig es für einen Marketingleiter wäre, wichtige Kundeninformationen zu erhalten, die in Hunderten von PDF-Dateien enthalten sind. Wenn der Leiter E-Mail-Adressen aus diesen Dateien extrahieren möchte, wird er am Ende Zeit verschwenden. Dies kann auch zu Fehlern führen, wie unvollständigen Datensätzen, fehlenden Informationen und Duplikaten. Datenextraktionstools garantieren nicht nur wertvolle Geschäftseinblicke, sondern sie bieten auch Sicherstellung der 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.

Integrierte Business Intelligence

Datenextraktionstools lassen sich in Business Intelligence-Systeme (BI), Data Warehouses und Datenanalysetools 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.

Compliance und Risikomanagement

Datenextraktionstools verwenden Algorithmen, die Daten präzise aus Dokumenten extrahieren und so das Risiko von Fehlern oder Auslassungen minimieren, die bei einer manuellen Extraktion auftreten können. Eine präzise Extraktion stellt sicher, dass die relevanten Daten konform erfasst und verarbeitet werden. Moderne Datenextraktionstools können so konfiguriert werden, dass sie vertrauliche oder persönlich identifizierbare Informationen (PII) unter Berücksichtigung des Datenschutzes verarbeiten. Sie können vertrauliche Datenelemente automatisch identifizieren und redigieren oder anonymisieren, um die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder dem California Consumer Privacy Act (CCPA) zu gewährleisten.

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 problemlos aussagekräftige Informationen extrahieren, die in unstrukturierten Datenquellen verborgen sind. Diese Tools können die extrahierten Daten auch mit Verkaufs-, Produkt-, Marketing- oder anderen Daten kombinieren, um weitere Erkenntnisse zu gewinnen.

                                           Beispiel Kundendaten

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Wie funktionieren Datenextraktionstools?

Automatisierte Datenextraktionstools nutzen OCR-, KI- und ML-Algorithmen, um Daten aus mehreren Quellen zu extrahieren und zu verarbeiten. Ein einheitliches Datenextraktionstool oder ein KI-Lösung zur Dokumentenverarbeitungkombiniert 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. Eine spezielle Datenextraktionssoftware ermöglicht den Import von Massendokumenten und spart so unzählige Stunden.
2. OCR-Verarbeitung: Das Tool analysiert die visuellen Elemente des Dokuments mithilfe von OCR und generiert eine digitale Darstellung des Textinhalts. Anschließend erkennt es Zeichen und wandelt sie in maschinenlesbaren und durchsuchbaren 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 Validierungsprüfungen 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.

Die besten Datenextraktionstools im Jahr 2025

Astera

Astera bietet eine intelligente End-to-End-Datenmanagementplattform, mit der Sie Daten abrufen, extrahieren, integrieren, transformieren und in das Ziel Ihrer Wahl laden können. Unabhängig davon, ob Ihre Quelldaten im PDF-, Word-, XLS-, JSON-, HTML-XLSX-, PRN-, RTF-, CSV-, EDI-, Datenbank- oder sogar Data Warehouse-Format vorliegen, verwenden Sie AsteraMithilfe der Drag-and-Drop-Benutzeroberfläche und integrierten Konnektoren können Sie die benötigten Datenpunkte schnell abrufen.

Aus diesem Grund lieben Unternehmen jeder Größe unsere Datenextraktionslösung:

• Sein 100 % No-Code und vollautomatisch bedeutet, dass sogar Geschäftsbenutzer es verwenden können
• Astera Intelligence nutzt KI-gestützte intelligente Dokumentenverarbeitung, um passt sich automatisch an das individuelle Format jedes Dokuments an, auch mit unterschiedlichen Layouts, einschließlich Finanzberichten, Rechnungen, Rechtsverträgen, Krankenakten, Rechnungen usw.
• Die Fähigkeit, Schlüssel-Wert-Paare, Tabellen und sogar komplexe Einzelposten zu verarbeiten mit beispiellose Genauigkeit
• Die Fähigkeit zu Schnelles Konvertieren von Daten zwischen mehreren Formaten durch Verwendung von erweitertem Textkonverter und optischer Zeichenerkennung (OCR)
• Die Integration großer Sprachmodelle (LLMs) und Multi-Agenten-KI-Systeme ermöglicht Mehrseitige Verarbeitung großer Dokumente mit menschlichem Verständnis, ideal für Branchen wie Recht, Finanzdienstleistungen und Gesundheitswesen
• Die parallele Verarbeitung ermöglicht Ihnen Große Mengen an Dokumenten gleichzeitig verarbeiten
• Die Fähigkeit zu Passen Sie KI-Modelle an Ihre spezifischen Anwendungsfälle an und erhalten Sie zuverlässige Ergebnisse auch bei unstrukturierten Quellen
• Die Fähigkeit zu Erstellen Sie benutzerdefinierte Datenkonnektoren und extrahieren Sie Daten aus einer noch größeren Sammlung von Quellen
• AsteraDatenextraktionsplattform gewährleistet die Einhaltung von Industriestandards und Vorschriften

Und vieles mehr – ohne eine einzige Codezeile zu schreiben.

CoWorx Staffing reduziert den Zeitaufwand für die Datenverarbeitung im Lohn- und Gehaltsabrechnungsbereich um 95 % mit Astera

CoWorx Staffing verwendet AsteraDie intelligente Dokumentenverarbeitungslösung von verkürzt die Zeit für Datenextraktion und -integration von 4 Stunden auf 10 Minuten. Lesen Sie, was sie zu sagen haben über Astera.

Fallstudie lesen

Talend (von Qlik übernommen)

Talend ist eine Datenintegrationsplattform, die es Benutzern ermöglicht, Daten aus mehreren Datenquellen zu extrahieren, zu transformieren und in eine Datenbank oder ein Data Warehouse zu laden. Astera, es bietet eine benutzerfreundliche Schnittstelle, um den Prozess der Datenextraktion und -integration zu vereinfachen.

Bedenken Sie, dass Talend am besten für Benutzer mit technischem Hintergrund geeignet ist, was bedeutet, dass Geschäftsbenutzer eine erhebliche Lernkurve bewältigen müssen.

Mehr lesen: Talend-Alternativen für die Datenextraktion und -integration.

Import.io

Import.io ist ein Web Scraper, der sich speziell auf das E-Commerce-Segment konzentriert und die Extraktion von Webdaten von mehreren Websites ermöglicht. Mit Import.io können Benutzer bestimmte Abschnitte von Websites scrapen, indem sie Beispielmuster bereitstellen und so Zugriff auf die benötigten Datenpunkte erhalten.

Obwohl angegeben wird, dass die Lösung vollständig ohne Code auskommt, berichten Benutzer auf Bewertungswebsites das Gegenteil: Ihr Team muss programmieren können, um die erforderlichen Daten zu erhalten.

Parseur

As Software zur KI-DatenextraktionParseur bietet eine Plattform, die die Textextraktion aus PDFs, E-Mails und einer begrenzten Anzahl anderer Quellen automatisiert. Es verwendet KI und OCR für PDFs sowie Textvorlagen für E-Mails und Dokumente.

Während Parseurs KI-Parsing-Engine mehrere Dokumenttypen unterstützt, ist ihre Effektivität auf etwa 100 Seiten beschränkt und von der Sprache abhängig. Darüber hinaus erfordert die OCR-Engine eine separate Vorlage, wenn sich das Dokumentlayout ändert.

Improvado

Improvado ermöglicht es Unternehmen, Marketing- und Verkaufsdaten zu extrahieren, um Entscheidungen zu treffen. Wie andere Datenextraktionstools bietet es eine benutzerfreundliche Oberfläche und unterstützt mehrere Integrationen, sodass verschiedene Teams auf Daten aus verschiedenen Quellen zugreifen und diese extrahieren können.

Laut Bewertungen von Geschäftsanwendern weist Improvado eine steile Lernkurve auf, insbesondere wenn Benutzer nicht über ausreichend Erfahrung mit Datenbanken und Datentransformation verfügen.

SAS-Datenverwaltung

Wie der Name schon sagt, ist SAS Data Management eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Daten zu verwalten, zu integrieren und zu transformieren. Wie bei AsteraBenutzer können mit SAS Data Management benutzerdefinierte Konnektoren erstellen, um die Datenquellen ihrer Wahl zu integrieren und Daten daraus zu extrahieren. Obwohl Dateiformate wie XML, CSV und JSON unterstützt werden, ist es eher für den Zugriff auf und das Abrufen von Daten aus Datenbanken geeignet.

Obwohl die Bandbreite der von SAS Data Management angebotenen Lösungen mit denen anderer Anbieter von Datenextraktionen vergleichbar ist, es ist viel teurerAuch die Tatsache, dass Benutzer in bestimmten Szenarien Code schreiben müssen, insbesondere wenn spezielle Kenntnisse erforderlich sind, hilft nicht weiter.

Docsumo

Docsumo ist eine Plattform zur Automatisierung des Dokumenten-Workflows, die KI nutzt, um Daten aus unstrukturierten Dokumenten zu extrahieren. Mit Docsumo können Benutzer Dokumente in verschiedenen Formaten wie PDF, TIFF usw. aufnehmen, klassifizieren und vorverarbeiten.

Die Implementierung von Docsumo hängt weitgehend von den verwendeten Dokumenttypen ab. Wie jedes andere Datenextraktionstool kann es einfache Dokumente problemlos verarbeiten. Bei Dokumenten mit wechselndem Layout erfordert das Tool jedoch Zeit und Aufwand, um die KI-Modelle so zu trainieren, dass sie Daten genau extrahieren.

Web Scraper

Web Scraper ist ein einfaches Datenextraktionstool zum Extrahieren von Informationen aus dynamischen Websites. Das Tool kann JavaScript-Websites verarbeiten und Sitemaps zum Anpassen von Daten verwenden. Benutzer können ihre Scraper erstellen, um Websites zu crawlen und zu scrapen und Daten in häufig verwendeten Formaten wie CSV, XLSX und JSON zu exportieren.

Nanonetze

Nanonetze ist ein weiteres KI-gestütztes Datenextraktionstool, das verschiedene Dokumente verarbeiten und Daten extrahieren kann. Wie AsteraNanonetze können unstrukturierte Dokumente wie Einkaufsaufträge, Gesundheitsformulare, Rechnungen, Frachtbriefe und Kontoauszüge verarbeiten und in strukturierte Informationen umwandeln.

Laut Bewertungswebsites wie G2 können Nanonets besonders teuer werden, insbesondere bei Szenarien mit geringem Volumen. Darüber hinaus kann ein Mangel an Transparenz in Bezug auf die Funktionsweise und Entscheidungsfindung der Modelle zu betrieblichen und vertrauensbezogenen Herausforderungen führen.

Docparser

Docparser ist eine Dokumentenparser-Software, mit der Benutzer Daten aus mehreren Dokumenttypen und -formaten extrahieren und an verschiedene Ziele laden können. Wie die meisten modernen Datenextraktionstools verwendet es KI, um die Extraktionszeiten zu beschleunigen und unstrukturierte Dokumente zu verarbeiten.

Obwohl Docparser eine visuelle Benutzeroberfläche bietet, können nicht-technische und geschäftliche Benutzer beim Erstellen von Datenanalyse-Workflows leicht von den Funktionen überfordert und verwirrt sein. Darüber hinaus sind die Kosten pro Dokument laut Benutzerbewertungen hoch.

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Funktionen, auf die Sie bei einer Datenextraktionslösung achten sollten

Die meisten unterschiedlichen Datenextraktionstools kombinieren zwar mehrere Funktionen oder überschneiden sich über verschiedene Kategorien hinweg, bieten jedoch nicht alle zusätzlichen Funktionen, Möglichkeiten und eine einheitliche Erfahrung, die ein einzelnes Umfassende Datenextraktionsplattform bieten kann. Daher ist es äußerst wichtig, bei der Entscheidung für ein Tool oder einen Anbieter immer die Geschäftsanforderungen im Vordergrund zu behalten.

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

Integrierte KI-Funktionen

Angesichts der Anzahl der Dokumente und der täglich produzierten Datenmenge sind KI-Funktionen zu einem Standardangebot moderner Datenextraktionslösungen geworden. Dazu gehören die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zum Verständnis des Dokumentkontexts, maschinelles Lernen (ML) zur Anpassung an unterschiedliche Dokumenttypen und intelligente Klassifizierung für unstrukturierte und halbstrukturierte Daten. Stellen Sie sicher, dass das von Ihnen ausgewählte Tool KI-fähig ist.

Benutzerfreundliche Oberfläche

Für Datenextraktionstools ist es wichtig, dass sie über eine intuitive Benutzeroberfläche verfügen, über die Geschäftsbenutzer problemlos die benötigten Datenpunkte abrufen und bei Bedarf ihre eigenen KI-Pipelines zum Extrahieren von Daten erstellen können.

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 Big-Data-Analysen

Der zeitnahe Zugriff auf Daten ist für optimale Entscheidungen und reibungslose Geschäftsabläufe unerlässlich. Viele Unternehmen sind auf die Batch-Datenextraktion angewiesen, bei der Daten je nach Anforderungen sequenziell verarbeitet werden.

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

Wiederverwendbare Vorlagen mit Datenextraktionssoftware

Die richtige Datenextraktionssoftware sollte es dem Benutzer ermöglichen, eine Extraktionslogik zu erstellen, die er auf jedes unstrukturierte Dokument mit demselben Layout anwenden kann. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, für jedes eingehende Dokument mit ähnlichem Layout eine neue Extraktionslogik zu erstellen.

Integrierte Datenqualitäts- und Bereinigungsfunktion

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.

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.

So geht es weiter: Optimieren Sie die Datenextraktion mit Astera

Moderne Probleme erfordern moderne Lösungen, was bedeutet, dass die einfache Datenerfassung nicht mehr ausreicht. Unternehmen benötigen intelligentere Lösungen zur Datenextraktion und Dokumentenverarbeitung, die KI-Funktionen in den Extraktionsworkflow integrieren, wie Astera.

Was wirklich setzt Astera ist seine End-to-End-Plattform, die viel mehr kann als nur Daten extrahieren. Mit Astera, Sie können:

• Kombinieren Sie mehrere Datenquellen, um die benötigten Daten zu extrahieren
• Automatische Generierung von Dokumentlayouts im Handumdrehen, auch für unstrukturierte Dokumente
• Transformieren Sie Daten, damit sie Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen und dem Zielformat entsprechen
• Optimieren Sie die Datenqualität, um sicherzustellen, dass nur fehlerfreie Daten Ihre Zielsysteme erreichen
• Laden Sie Daten an das Ziel Ihrer Wahl, ob vor Ort oder in der Cloud
• Automatisieren Sie die gesamte Datenextraktions- und Integrationspipeline

Wenn Sie unstrukturierte Daten erhalten, versuchen Astera und erfahren Sie, wie Sie die Datenextraktion aus all Ihren Datenquellen optimieren können.

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