Daten werden ständig generiert – von Kundenkäufen bis hin zu Bestandsaktualisierungen. Aber es reicht nicht, sie einfach nur zu sammeln. Der Schlüssel liegt darin, sie schnell und präzise zu erfassen und zu verarbeiten, um Erkenntnisse zu gewinnen. Da der AIDC-Markt voraussichtlich wachsen wird von 63.2 Milliarden USD im Jahr 2024 auf 165.8 Milliarden USD bis 2033erkennen Unternehmen die Bedeutung einer intelligenteren Datenerfassung. Mit den richtigen Tools können Unternehmen Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln, Abläufe verbessern und fundierte Entscheidungen treffen. 

Was ist Datenerfassung? 

Unter Datenerfassung versteht man den Prozess, bei dem Informationen aus verschiedenen Dokumenttypen (ob in Papierform oder digital) extrahiert und in ein maschinenlesbares Format für die geschäftliche Verwendung und Analyse umgewandelt werden. 

Traditionell war der Datenerfassungsprozess zeitaufwändig und fehleranfällig. Dateneingabespezialisten mussten den Stapel an Dokumenten durchsehen und die relevanten Informationen manuell in die Geschäftssysteme eingeben. 

Dank technologischer Fortschritte kann der Datenerfassungsprozess automatisiert werden. Technologien wie optische Zeichenerkennung (OCR), künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) extrahieren automatisch Informationen aus verschiedenen Dokumenttypen, wodurch der manuelle Aufwand reduziert und die Verarbeitungszeit beschleunigt wird. 

Methoden der Datenerfassung 

Die Datenerfassung umfasst verschiedene Methoden und Technologien, einige davon sind: 

1. Manuelle Dateneingabe 

Bei der manuellen Dateneingabe geben Einzelpersonen Daten direkt in ein System ein, normalerweise durch Übertragen von Informationen aus physischen Dokumenten oder Formularen. Diese Methode gewährleistet zwar Genauigkeit, wenn sie sorgfältig angewendet wird, ist jedoch zeitaufwändig und anfällig für menschliches Versagen. Sie eignet sich am besten für kleine oder einmalige Datenerfassungsaufgaben, bei denen keine Automatisierung erforderlich ist. 

2. Automatisierte Datenerfassung 

• OCR (Optische Zeichenerkennung)
  OCR ist eine Technologie, die automatisch Daten aus gescannten Dokumenten erfasst, indem sie gedruckten Text erkennt und in ein digitales Format umwandelt. Sie wird häufig verwendet, um Informationen aus Papierdokumenten wie Rechnungen, Quittungen und Formularen zu extrahieren, wodurch der Bedarf an manueller Eingabe reduziert und Geschwindigkeit und Genauigkeit verbessert werden.
• ICR (Intelligente Zeichenerkennung)
  ICR ist eine erweiterte Version von OCR, die für die Erkennung und Interpretation handgeschriebener Texte entwickelt wurde. Es kann verschiedene Handschriftstile verarbeiten und eignet sich ideal für die Erfassung von Daten aus handschriftlichen Formularen, Anträgen und Umfragen. ICR erhöht die Automatisierung, indem es komplexere, unstrukturierte Daten verarbeitet als OCR allein.
• IDP (Intelligente Dokumentenverarbeitung)
  IDP kombiniert OCR, ICR, maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung, um unstrukturierte und halbstrukturierte Dokumente zu verarbeiten. Es versteht den Kontext von Dokumenten wie Verträgen, Rechnungen und E-Mails und kategorisiert und extrahiert automatisch relevante Datenpunkte. IDP wird für komplexere Dokumente verwendet und verbessert die Automatisierung und Genauigkeit im Datenerfassungsprozess.

3. Web-Scraping 

Web Scraping ist eine automatisierte Methode zum Erfassen von Daten von Websites mithilfe von Software oder Skripten. Es ist besonders nützlich zum Extrahieren von Echtzeitdaten wie Produktlisten, Aktienkursen oder Nachrichtenaktualisierungen. Web Scraping ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen schnell aus Online-Quellen zu sammeln, um sie zu analysieren oder Trends zu überwachen. 

4. Barcode- und RFID-Scanning 

Barcode- und RFID-Scantechnologien werden verwendet, um Daten von physischen Objekten zu erfassen. Barcodes werden mit optischen Lesegeräten gescannt, während RFID-Tags Daten drahtlos übertragen. Diese Methoden werden häufig in der Bestandsverwaltung, der Anlagenverfolgung und im Einzelhandel eingesetzt, um Produktdetails schnell und genau zu erfassen und Prozesse zu optimieren. 

5. Mobile Datenerfassung 

Bei der mobilen Datenerfassung werden Smartphones oder Tablets verwendet, um Daten vor Ort zu erfassen. Dies ist besonders nützlich für Inspektionen, Umfragen oder Bestandsprüfungen, bei denen Benutzer Daten sofort erfassen und in zentrale Systeme hochladen können. Diese Methode gewährleistet eine Datenerfassung in Echtzeit und macht papierbasierte Formulare oder manuelle Eingaben überflüssig. 

Wie funktioniert die Datenerfassung? 

Der Datenerfassungsprozess umfasst eine Reihe von Schritten, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt und bereit für die Analyse sind. Hier finden Sie eine Übersicht über die Funktionsweise. 

1. Identifizieren von Datenquellen: Der Prozess beginnt mit der Identifizierung der Herkunft der Daten, z. B. physischer Dokumente, digitaler Dateien oder Online-Formulare. Jede Quelle wird sorgfältig ausgewertet, um die Art der Daten und die beste Methode zum Sammeln dieser Daten zu ermitteln. Durch die ordnungsgemäße Kategorisierung dieser Quellen wird sichergestellt, dass die richtigen Technologien und Tools zum effektiven Umgang mit ihnen eingesetzt werden. 
2. Daten sammeln: Im nächsten Schritt geht es darum, die Informationen zu sammeln. Dies kann das Scannen von Papierdokumenten, das Importieren digitaler Dateien oder das Erfassen von Eingaben aus Webformularen umfassen. Eine effiziente Datenerfassung stellt sicher, dass bei der Übertragung keine Daten verloren gehen und diese schnell zur Verarbeitung zur Verfügung stehen. 
3. Informationen extrahieren: In diesem Schritt werden relevante Informationen aus den Dokumenten extrahiert, um sicherzustellen, dass nur nützliche Informationen erhalten bleiben. Bei physischen Dokumenten konvertieren Technologien wie OCR Text in maschinenlesbare Daten, während strukturierte digitale Dateien direkt in das System übertragen werden. Dieser Prozess wandelt Rohdaten in aussagekräftige Erkenntnisse um, indem er sich auf kritische Datenpunkte konzentriert. 
4. Daten validieren: Das System validiert die extrahierten Daten, um ihre Genauigkeit und Konsistenz mit vorhandenen Datensätzen sicherzustellen. In diesem Schritt werden die Daten auf Unstimmigkeiten, fehlende Felder und falsche Einträge geprüft, indem die Daten mit vordefinierten Regeln oder externen Datenbanken verglichen werden. Die Datenvalidierung reduziert Fehler und stellt sicher, dass nur qualitativ hochwertige Daten in die nächste Phase gelangen. 
5. Daten strukturieren: Nach der Validierung werden die Daten organisiert und formatiert, um den spezifischen Systemanforderungen zu entsprechen. Dies kann die Standardisierung von Maßeinheiten, die Aufteilung von Informationen in diskrete Felder und die Sicherstellung der Kompatibilität mit anderen Datensystemen umfassen. Wenn Daten auf diese Weise strukturiert werden, können sie bei Bedarf einfacher gespeichert, abgerufen und analysiert werden. 
6. Daten speichern: Der letzte Schritt besteht darin, die strukturierten Daten sicher in einem zentralen Repository wie einer Datenbank oder einem Data Warehouse zu speichern. Da die Daten nun organisiert und validiert sind, sind sie für Analysen, Berichte oder die weitere Integration in andere Geschäftssysteme leicht zugänglich. Dieser Schritt stellt sicher, dass wertvolle Daten sicher aufbewahrt und für die zukünftige Verwendung bereit sind.

Vorteile der automatisierten Datenerfassung 

Die automatisierte Datenerfassung ist die Zukunft der Dokumentendatenextraktion. Es handelt sich um einen hochgradig skalierbaren und leicht zu verwaltenden Prozess. Außerdem verkürzt sich die Zeit bis zur Erkenntnisgewinnung, sodass Unternehmen rasch Entscheidungen treffen können. Unternehmen, die diese Methode anwenden, können mehrere Vorteile nutzen: 

• Verbesserte Genauigkeit: Einer der größten Vorteile der Automatisierung besteht darin, dass menschliche Fehler vermieden werden. Bei der manuellen Dateneingabe kommt es häufig zu Fehlern wie fehlenden Zahlen oder falschen Eingaben. Bei der Automatisierung können Sie sich jedoch darauf verlassen, dass die Daten jedes Mal korrekt erfasst werden. Das bedeutet, dass Unternehmen von Anfang an mit qualitativ hochwertigen, zuverlässigen Daten arbeiten, was später zu besseren Entscheidungen führt. 

• Kosteneinsparungen: Durch die Automatisierung der Datenerfassung lässt sich Zeit sparen und die Arbeitskosten werden deutlich gesenkt. Da weniger Fehler behoben werden müssen, vermeiden Unternehmen kostspielige Korrekturen, was den gesamten Prozess auf lange Sicht wesentlich kostengünstiger macht. 

• Informierte Entscheidungsfindung: Dank der automatischen Datenerfassung müssen Unternehmen nicht mehr stunden- oder tagelang auf die Datenerfassung warten. Alle Daten sind sofort verfügbar, präzise und sofort einsatzbereit. So können Führungskräfte schnellere und fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage der aktuellsten Informationen treffen und Unternehmen so einen Wettbewerbsvorteil in einem schnelllebigen Markt verschaffen. 

• Zentraler Zugriff: Durch Automatisierung werden alle Daten an einem Ort zusammengeführt, sodass sie jederzeit leicht zugänglich sind, wenn jemand in einer Organisation sie benötigt. Kein Durchsuchen von Dateien oder Suchen nach verstreuten Dokumenten mehr – alles wird digitalisiert und so gespeichert, das organisiert und leicht abrufbar ist. Dieser zentrale Zugriff fördert die Zusammenarbeit und hilft Teams, effizienter zusammenzuarbeiten. 

Branchen, die die automatische Datenerfassung nutzen 

Die automatisierte Datenerfassung wird in vielen Branchen zu einem wichtigen Werkzeug, das Unternehmen dabei hilft, Prozesse zu optimieren, Fehler zu reduzieren und die Effizienz zu verbessern. Sehen wir uns genauer an, wie einige wichtige Branchen die automatisierte Datenerfassung nutzen:

1. Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen trägt die automatisierte Datenerfassung dazu bei, Abläufe zu verbessern und eine präzise Patientenversorgung sicherzustellen. Sie reduziert das Fehlerrisiko und stellt sicher, dass wichtige Daten schnell und korrekt erfasst werden: 

• Formulare digitalisieren: Patientenaufnahmeformulare, Rezepte und Krankenakten werden automatisch verarbeitet, wodurch die manuelle Dateneingabe und Fehler reduziert werden. 

• Elektronische Gesundheitsakten (EHR): Wichtige Patienteninformationen werden in EHR-Systemen automatisch aktualisiert, sodass sichergestellt wird, dass die Gesundheitsdienstleister über die aktuellsten Daten verfügen. 

• Bearbeitung medizinischer Ansprüche: Versicherungsdokumente werden automatisch erfasst, was die Bearbeitung von Schadensmeldungen beschleunigt und den Leistungserbringern schneller Erstattungen zukommen lässt. 

2. Finanzdienstleistungen

Die Finanzdienstleistungsbranche nutzt die automatisierte Datenerfassung, um den Kundenservice zu verbessern, Prozesse zu beschleunigen und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten. Diese Technologie hilft, Zeit zu sparen und sorgt für Genauigkeit: 

• Kredit- und Hypothekenabwicklung: Daten aus Kreditanträgen und Belegen werden automatisch erfasst und geprüft, was die Genehmigung beschleunigt und Verzögerungen reduziert. 

• Versicherungsansprüche: Die automatische Datenextraktion aus Versicherungsdokumenten und Ansprüchen beschleunigt deren Bearbeitung und führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit. 

• Kundenbindung: Durch das automatische Scannen und Organisieren von behördlichen Dokumenten wird die Einhaltung von Vorschriften sichergestellt, das Fehlerrisiko verringert und Zeit gespart. 

3. Einzelhandel und E-Commerce

Einzelhändler und E-Commerce-Unternehmen nutzen die automatische Datenerfassung, um das Kundenerlebnis zu verbessern und die Bestands- und Auftragsverwaltung zu optimieren: 

• Bestandsverwaltung: Barcodes, RFID und OCR helfen bei der Echtzeitverfolgung von Produkten, vermeiden Lagerfehler und sorgen für gut gefüllte Regale. 

• Kundenbestellungen: Kundeninformationen werden beim Bezahlvorgang automatisch erfasst, was den Vorgang beschleunigt und die Anzahl der Bestellfehler verringert. 

• PIM: Produktdetails werden automatisch von den Lieferanten abgerufen, wodurch der Bedarf an manuellen Aktualisierungen reduziert wird und die Produktinformationen konsistent bleiben. 

Vereinfachen Sie die Datenerfassung durch Astera 

Automatisierung ist für Unternehmen unerlässlich, die Informationen aus einer Vielzahl von Dokumentformaten erfassen möchten, egal ob strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert. Daher setzen Unternehmen zunehmend auf automatisierte Datenerfassungslösungen, um die Datengenauigkeit zu verbessern und ihre Abläufe zu optimieren. 

Astera ist eine führende Lösung, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Datenprozesse zu optimieren. Mit seinen fortschrittlichen automatisierten Dokumentverarbeitungsfunktionen Astera nutzt KI, um Daten aus einer Vielzahl von Dokumenttypen zu erfassen, darunter PDFs und gescannte Bilder. Es nutzt Optische Zeichenerkennung (OCR) mit einem Intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) Technologien zur Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte, verwertbare Informationen, sodass Unternehmen problemlos fundierte Entscheidungen treffen können. 

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