Sie haben alle möglichen Daten für Ihr Unternehmen gesammelt, aber jetzt sind sie gefangen! Sie liegen in Ihren Social-Media-Konten, POS-Systemen, gesperrten PDFs, Kontaktlisten und anderen Datenbanken.

Wie können Sie diese Daten also zeitnah in Ihre Analyseplattform einspeisen? So wichtig es auch ist, Datenquellen zu kombinieren, noch wichtiger ist, wie schnell und präzise Sie Daten daraus extrahieren können, damit diese für die Analyse bereitstehen.

Wusstest du das 68 % der Geschäftsdaten wird überhaupt nicht genutzt? Einer der Hauptgründe dafür ist, dass die benötigten Daten nie extrahiert werden, was die Bedeutung der Datenextraktion in jeder datengesteuerten Organisation unterstreicht. Wenn Sie diesen ersten Schritt richtig machen, können Sie eine solide Grundlage für den Rest Ihres Datenpipeline.

Was ist Datenextraktion?

Datenextraktion ist der Prozess des Abrufens oder Ziehens von Daten aus verschiedenen Quellen und deren Konvertierung in ein nutzbares und aussagekräftiges Format für weitere Analysen, Berichte oder Speicherung. Es ist einer der wichtigsten Schritte bei Datenmanagement, sodass Sie Daten in Datenbanken, Anwendungen oder Datenanalyseplattformen stromabwärts.

Die Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, darunter Datenbanken, Tabellenkalkulationen, Websites, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), Protokolldateien, Sensordaten und mehr. Diese Quellen können strukturiert (in Tabellen oder Datensätzen organisiert) oder unstrukturiert (Text- oder nicht tabellarische Daten) sein.

Die Datenextraktion dient auch als erster Schritt in den Prozessen Extrahieren, Transformieren, Laden (ELT) und Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL), auf die sich Unternehmen bei der Datenaufbereitung, Analyse und Business Intelligence (BI) verlassen.

Die Datenextraktion ist relativ einfach, wenn es sich um strukturierte Daten handelt, wie tabellarische Daten in Excel-Dateien oder relationalen Datenbanken. Es ist jedoch besser, spezialisierte Datenextraktionssoftware beim Umgang mit unstrukturierten Datenquellen wie PDFs, E-Mails, Bildern und Videos.

Die Bedeutung der Datenextraktion

Wie bereits erwähnt, ist die Extraktion der erste Schritt in ETL- und ELT-Prozessen, die wiederum für Datenintegrationsstrategien von entscheidender Bedeutung sind. Sehen wir uns einige weitere Gründe an, warum die Datenextraktion für alle datenbezogenen Aktivitäten wichtig ist:

Es verbessert die Datenzugänglichkeit

Die Datenextraktion begegnet einer großen Herausforderung durch Verbesserung der Datenzugänglichkeit, was zu mehr Befugnissen für Benutzer führt, die Daten nutzen können, ohne auf IT-Ressourcen angewiesen zu sein. Jede Organisation arbeitet mit unterschiedlichen Datenquellen und alle Daten liegen in unterschiedlichen Formaten vor. Bei der Datenextraktion werden alle Daten zusammengeführt, in ein standardisiertes Format konvertiert und dann in einer zentralen Quelle abgelegt, damit jeder sie bei Bedarf verwenden kann.

Es gewährleistet eine effektive Datennutzung

Die Datenextraktion ist ein wichtiger erster Schritt bei der Datenintegration und -verwaltung und bildet die Grundlage für Datenanalyse, Datentransformation und effektive Datennutzung. Organisationen können Informationen in einem einheitlichen, zentralen System zur weiteren Verarbeitung konsolidieren, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, APIs oder unstrukturierten Formaten wie PDFs und Webseiten extrahieren.

Es verbessert die Entscheidungsfindung

Eine genaue und effiziente Datenextraktion gewährleistet den zeitnahen Zugriff auf zuverlässige Informationen und bietet Entscheidungsträgern eine einheitliche Sicht auf ihre Betriebsabläufe. Dies ist entscheidend für die strategische Planung, die Erkennung von Trends und die Verbesserung der Leistung. Ohne eine genaue und effiziente Datenextraktion würden nachgelagerten Prozessen wie Analyse-, Berichts- und Business Intelligence-Plattformen (BI) zuverlässige Eingaben fehlen, was zu suboptimalen Ergebnissen führen würde.

Es ermöglicht eine nahtlose Integration

Die Datenextraktion ermöglicht eine nahtlose Integration zwischen Plattformen und Systemen, überbrückt die Lücke zwischen Altsystemen und modernen Lösungen und gewährleistet gleichzeitig die Interoperabilität und Konsistenz der Daten. In Enterprise Resource Planning (ERP)- oder Customer Relationship Management (CRM)-Systemen beispielsweise sorgt eine effektive Datenextraktion dafür, dass alle relevanten Informationen synchronisiert werden, wodurch Redundanzen und Fehler reduziert werden.

Datenextraktion in Aktion: Beispiele aus der Praxis

Ciena x Astera: Wie ein Netzwerkunternehmen die Datenextraktion automatisiert hat

Ciena Corporation, ein Pionier der Netzwerkbranche, erhält Bestellungen im PDF-Format und hatte mit Verzögerungen bei der Auftragserfüllung zu kämpfen, da die Transkription und Überprüfung der Bestelldetails manuell durchgeführt werden musste. Um die Datenextraktion zu automatisieren und Zeit zu sparen, bewertete Ciena verschiedene Lösungen und fand Astera die beste Lösung zu sein. Ciena erfüllt nun Kundenwünsche 15x schnellerer und können Bestellungen in nur 2 Мinuten statt mehrerer Stunden.

Garnet Enterprises x Astera: Wie ein Hardware-Lieferant die Datenextraktion automatisiert

Granatunternehmen, ein in Australien ansässiger Groß- und Einzelhändler für Hardware, verließ sich auf die manuelle Dateneingabe, einen zeit- und arbeitsintensiven Prozess. Der manuelle Prozess beschränkte auch die Möglichkeit, Berichte zu erstellen. In Astera, Garnet fand eine Tool zur PDF-Datenextraktion das war nicht nur kosteneffizient, sondern auch effektiv. Mit AsteraGarnet Enterprises konnte durch die Automatisierung des gesamten Datenextraktionsprozesses Zeit und Kosten erheblich reduzieren.

Kläger x Astera: Wie eine Risikomanagement-Plattform den Zeitaufwand für die manuelle Dateneingabe verkürzt

Antragsteller ist eine Plattform zur Risikominderung und zum Vorfallmanagement, die vor der Herausforderung stand, Daten aus Antragsformularen im PDF-Format manuell zu extrahieren und in einen Bericht im Excel-Format umzuwandeln, um eine zentrale Ansicht des Fortschritts der Ansprüche zu erhalten. Mit Asterakonnte Aclaimant die Datenextraktionsfunktionen erheblich verkürzen und bis zu 50 % Zeit bei der Datenextraktion und Berichtserstellung einsparen.

Wie funktioniert die Datenextraktion?

Identifizieren von Datenquellen

Der Datenextraktionsprozess beginnt mit der Identifizierung der Datenquellen. Sie müssen sich darüber im Klaren sein, welche Daten Sie benötigen und wo sich Ihre Daten befinden. Dies können Dokumente, Datenbanken oder Social-Media-Apps sein.

Sobald Sie Ihre Datenquellen identifiziert haben, müssen Sie für jede Quelle die entsprechende Methode auswählen. Für Bilder benötigen Sie möglicherweise OCR; für Websites benötigen Sie möglicherweise Web-Scraping-Software, und so weiter und so fort.

Quellverbindung

Anschließend müssen Sie eine Verbindung zu ausgewählten Datenquellen herstellen. Die Verbindungsmethode kann je nach Quelltyp variieren. Für Datenbanken können Sie eine Datenbankverbindungszeichenfolge, einen Benutzernamen und ein Kennwort verwenden. Für webbasierte Quellen müssen Sie möglicherweise APIs verwenden. Einige Datenextraktionssoftwarelösungen bieten eine Komplettlösung mit verschiedenen integrierten Konnektoren, sodass Sie gleichzeitig eine Verbindung zu allen Quellen herstellen können.

Abfrage oder Abruf

Sie können SQL-Abfragen verwenden, um bestimmte Daten aus Tabellen für Datenbanken abzurufen. Dokumente erfordern möglicherweise eine Textextraktion mithilfe von OCR oder bestimmten Dokumentparsern. Die meisten Tools zur Datenextraktion sind jetzt KI-gestützt und codefrei, was bedeutet, dass Sie lediglich per Drag & Drop einen Konnektor ziehen und eine Verbindung zu einer beliebigen Datenquelle herstellen müssen, ohne umfangreiche SQL-Abfragen oder Programmiersprachen erlernen zu müssen.

Datentransformation und -laden

Sobald die Daten extrahiert sind, entsprechen sie häufig nicht dem vom Endziel oder sogar für die Analyse benötigten Format. Sie könnten beispielsweise Daten in XML oder JSON haben und diese für die Analyse in Excel konvertieren müssen. Es könnte mehrere Szenarien geben, weshalb Datenumwandlung notwendig.

Zu den häufigsten Transformationsaufgaben gehören:

• Bereinigen Sie Daten, um Duplikate zu entfernen, fehlende Werte zu behandeln und Fehler zu korrigieren.
• Normalisieren von Daten durch Konvertieren von Datumsformaten oder Standardisieren von Maßeinheiten.
• Anreicherung von Daten durch Hinzufügen externer Informationen oder berechneter Felder.

Die transformierten Daten werden dann in ein Ziel eingespeist, das je nach Zweck der Daten variiert.

Die Rolle der Datenextraktion bei ETL und Data Warehousing

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden), ist eine umfassende Datenintegration Prozess, der das Extrahieren von Daten aus Quellsystemen, das Umwandeln in ein geeignetes Format und das Laden in ein Ziel (z. B. Data Warehouse). Dabei spielt die Datenextraktion eine entscheidende Rolle ETL-Pipelines.

Eine effiziente und genaue Datenextraktion ist unerlässlich für die Aufrechterhaltung Datenintegrität und sicherzustellen, dass die nachgelagerten ETL-Phasen die extrahierten Informationen effektiv verarbeiten und für Berichte, Analysen und andere datengesteuerte Aktivitäten nutzen können.

Organisationen in praktisch allen Branchen nutzen den ETL-Prozess zur Datenintegration für Zwecke wie Reporting, BI und Analyse. Obwohl die Extraktion der erste Schritt ist, ist sie auch der wichtigste, da sie die Grundlage für eine nahtlose und effektive Datenintegration legt.

Ein Gesundheitsunternehmen muss beispielsweise verschiedene Arten von Daten aus verschiedenen lokalen und Cloud-Quellen abrufen, um seine Abläufe zu optimieren. Eine genaue Datenextraktion ermöglicht die Konsolidierung und Integration aller Patientendaten aus verschiedenen Quellen.

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Datenextraktion vs. Data Mining

Datenextraktion und Data Mining werden oft synonym verwendet, sind aber unterschiedliche Konzepte. Wie bereits erwähnt, werden bei der Datenextraktion Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt und für die Analyse oder Speicherung in einer strukturierten Datenbank vorbereitet. Data Mining hingegen ist der Prozess der Entdeckung von Mustern, Trends, Erkenntnissen oder wertvollem Wissen aus einem Datensatz.

Dabei geht es um die Anwendung verschiedener statistischer, maschineller Lern- und Datenanalysetechniken um nützliche Informationen aus Daten zu extrahieren. Das Hauptziel des Data Mining besteht darin, verborgene Muster oder Beziehungen in Daten aufzudecken und diese dann für die Entscheidungsfindung oder prädiktive Modellierung zu verwenden.

Welche Techniken gibt es zur Datenextraktion?

Es gibt verschiedene Techniken zur Datenextraktion. Welche Technik für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist, hängt jedoch von Ihrem speziellen Anwendungsfall ab. Hier sind einige der wichtigsten Methoden:

Web Scraping 

Web Scraping wird verwendet, um Daten aus verschiedenen Online-Quellen zu sammeln, beispielsweise E-Commerce-Websites, Nachrichtenseiten und Social-Media-Plattformen. Web-Scraping-Software greift auf Webseiten zu, analysiert HTML- oder XML-Inhalte und extrahiert bestimmte Datenelemente.

API-basierte Extraktion

Viele Webdienste stellen APIs bereit, die es Entwicklern ermöglichen, Daten aus Apps in einem strukturierten Format abzurufen. Bei der API-basierten Extraktion werden HTTP-Anfragen an diese APIs gesendet und anschließend Daten abgerufen. Es handelt sich um eine zuverlässige und strukturierte Möglichkeit, Daten aus Online-Quellen wie Social-Media-Plattformen, Wetterdiensten oder Finanzdatenanbietern zu extrahieren.

Textextraktion (Natural Language Processing – NLP)

Bei Textextraktionstechniken wird häufig Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zum Extrahieren von Informationen aus unstrukturierten Textdaten wie Dokumenten, E-Mails oder Social-Media-Posts. Zu den NLP-Techniken gehören Named Entity Recognition (NER) zum Extrahieren von Entitäten wie Namen, Daten und Orten, Stimmungsanalyse und Textklassifizierung zum Extrahieren von Erkenntnissen aus Text.

OCR

Die optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt gedruckten oder handgeschriebenen Text aus Dokumenten, Bildern oder gescannten Seiten in maschinenlesbare und bearbeitbare Textdaten um. Eine OCR-Software analysiert verarbeitete Bilder, um Textinhalte zu erkennen und in maschinenlesbare Zeichen umzuwandeln. OCR-Engines verwenden verschiedene Techniken zur Identifizierung von Gefühlen, darunter Mustererkennung, Merkmalsextraktion und Algorithmen für maschinelles Lernen.

Dokumentanalyse 

Beim Dokumentparsing extrahiert ein Computerprogramm oder -system strukturierte Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten Dokumenten. Diese Dokumente können in verschiedenen Formaten vorliegen, beispielsweise als PDF, Word-Datei, HTML-Seite, E-Mail oder handschriftliche Notizen. Das Parsing-System identifiziert die Struktur des Dokuments. Anschließend extrahiert es die relevanten Datenelemente, darunter Namen, Adressen, Daten, Rechnungsnummern und Produktbeschreibungen, basierend auf bestimmten Schlüsselwörtern, regulären Ausdrücken oder anderen Mustervergleichsmethoden.

KI-gestützte Datenextraktion

KI-Datenextraktion bezieht sich auf die Verwendung von KI-Technologien zum Extrahieren von Daten aus verschiedenen Datenquellen. Die KI-Datenextraktion ist besonders nützlich, um Daten aus unstrukturierten Daten zu extrahieren, egal ob sie in Form von Text, Bildern oder anderen nicht tabellarischen Formaten vorliegen. Während sich die genaue Verwendung von KI-Technologien zwischen Datenextraktionslösungen unterscheidet, Technologien wie maschinelles Lernen (ML), große Sprachmodelle (LLMs) und Abruf-erweiterte Generation (RAG) werden typischerweise genutzt, um manuelle Aufgaben zu automatisieren, die Genauigkeit zu verbessern und die Gesamteffizienz zu steigern.

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Datenextraktionstypen

Sobald Sie Ihre Datenquellen eingerichtet und entschieden haben, welche Technik(en) funktionieren, müssen Sie ein System einrichten, damit Ihre Datenextraktion funktioniert. Sie können zwischen manueller Datenextraktion, vollständiger Datenextraktion oder inkrementeller Datenextraktion wählen. Sehen wir uns die Vor- und Nachteile jeder Art der Datenextraktion an:

Volle Extraktion:

Bei der vollständigen Extraktion bzw. beim vollständigen Laden oder Aktualisieren werden alle Daten in einem einzigen Vorgang aus einem Quellsystem extrahiert. Sie können diese Technik verwenden, wenn sich die Quelldaten nicht häufig ändern und eine vollständige und aktuelle Kopie der Daten unerlässlich ist. Die vollständige Datenextraktion kann jedoch ressourcenintensiv sein, insbesondere bei großen Datensätzen, da alle Daten abgerufen werden, unabhängig davon, ob sich die Daten seit der vorherigen Extraktion geändert haben. Dies ist häufig die beste Wahl als erster Schritt in Data Warehousing- oder Datenmigrationsprojekten.

Inkrementelle Extraktion:

Inkrementelle Extraktion, auch Delta-Extraktion oder genannt Datenerfassung ändern (CDC)wird verwendet, um nur die Daten zu extrahieren, die sich seit der letzten Extraktion geändert haben. Es ist die beste Wahl, wenn es um häufig wechselnde Datenquellen wie Transaktionsdatenbanken geht. Außerdem ist es effizienter als die vollständige Extraktion, da es die Menge der übertragenen und verarbeiteten Daten reduziert. Zu den gängigen Methoden zur inkrementellen Extraktion gehören zeitstempelbasiertes Tracking, Versionsnummern oder die Verwendung von Flags zum Markieren aktualisierter Datensätze.

Manuelle Extraktion:

In der Vergangenheit extrahierten die meisten Organisationen ihre Daten manuell. Manche kopieren und fügen Daten aus Dokumenten, Tabellenkalkulationen oder Webseiten immer noch in eine andere Anwendung oder Datenbank ein. Die manuelle Extraktion ist jedoch zeitaufwändig, fehleranfällig und zwangsläufig ungeeignet für umfangreiche Datenextraktionsaufgaben. Dennoch kann sie für gelegentliche oder Ad-hoc-Datenabrufe hilfreich sein, wenn eine Automatisierung schwierig ist.

Häufige Herausforderungen bei der Datenextraktion

Man könnte meinen, dass die Datenextraktion mit den Fortschritten in der Technologie einfacher geworden wäre. Unternehmen benötigen jedoch weiterhin Hilfe bei den Herausforderungen der Datenextraktion. Hier sind einige häufige Herausforderungen, die Sie bei der Implementierung von Datenextraktionsprozessen berücksichtigen sollten:

Vielfalt der Datenquellen

Wussten Sie, dass ein Unternehmen durchschnittlich Daten aus 400 Quellen bezieht? Alle diese Quellen haben ein unterschiedliches Format, eine andere Struktur und eine andere Zugriffsmethode, was es schwierig macht, Daten zu extrahieren, und das auch noch rechtzeitig. In Bezug auf eine Umfrage durchgeführt von IDG, Diese Explosion an Datenquellen schafft eine komplexe Umgebung, die Projekte ins Stocken bringt. Tatsächlich gaben 32 % der Befragten an, dass sie Hilfe bei der Verbindung zu den Datenquellen benötigen.

Datenvolumen

64 % der Organisationen verwalten heute mindestens ein Petabyte an Daten, wobei bis zu 41 % der Organisationen bis zu 500 Petabyte an Daten verwalten. Es ist also nicht nur die Vielfalt der Datenquellen, die eine Herausforderung darstellt, sondern auch das Datenvolumen.

Das Verschieben großer Datenmengen von Quellsystemen in ein zentrales Repository kann Zeit in Anspruch nehmen, vor allem wenn die Netzwerkbandbreite der Organisation begrenzt ist. Darüber hinaus birgt die Verwaltung großer Datenmengen auch potenzielle Probleme bei der Datenverwaltung.

Datenkomplexität

Wir haben über große Datenmengen und eine Vielzahl von Datenquellen gesprochen, aber damit ist noch nicht Schluss – Daten sind heute komplexer denn je. Die Zeiten, in denen sie einfach in zwei Tabellen in Excel gespeichert wurden, sind vorbei. Heute finden Sie hierarchische Daten, JSON-Dateien, Bilder, PDFs usw. Darüber hinaus sind alle diese Daten miteinander verbunden.

In sozialen Netzwerkdaten sind beispielsweise Personen durch verschiedene Arten von Beziehungen miteinander verbunden, beispielsweise Freundschaften, Follows, Likes und Kommentare. Diese Beziehungen bilden ein Netz miteinander verbundener Datenpunkte. Stellen Sie sich nun vor, Sie extrahieren diese Datenpunkte und fügen sie dann in ein Schema ein.

Fehlerbehandlung und -überwachung

Fehlerbehandlung und -überwachung sind entscheidende Aspekte der Datenextraktion, da sie die Zuverlässigkeit und Qualität der extrahierten Daten sicherstellen. Bei der Echtzeit-Datenextraktion ist dies noch wichtiger, da die Daten eine sofortige Fehlererkennung und -behandlung erfordern.

Skalierbarkeit

Viele Unternehmen benötigen eine Datenextraktion und -analyse in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Da die Datenströme kontinuierlich sind, müssen die Systeme mit der Geschwindigkeit der Datenaufnahme Schritt halten, weshalb Skalierbarkeit unerlässlich ist. Beim Aufbau Ihrer Infrastruktur müssen Sie sicherstellen, dass diese jedem wachsenden Datenvolumen gewachsen ist.

Automatisierung durch KI: Das Gebot der Stunde

Angesichts der zunehmenden Komplexität der Daten besteht die Lösung von Herausforderungen bei der Datenextraktion in der Verwendung eines Datenextraktionswerkzeug die die meisten Aufgaben automatisieren können. Hier kommt KI ins Spiel. Hier sind einige der Vorteile der Verwendung eines KI-gestützten Datenextraktionstools gegenüber der manuellen Datenextraktion:

1. Behandeln Sie mehrere Datenquellen: Datenextraktionstools verfügen über integrierte Konnektoren, die die gleichzeitige Verbindung mit allen Datenquellen erleichtern. Darüber hinaus sind die heutigen Tools mit KI-Funktionen ausgestattet, die Extrahieren Sie Daten aus unstrukturierten Dokumenten innerhalb von Sekunden.
2. KI-gestützte OCR: OCR wird zwar schon seit geraumer Zeit verwendet, doch durch die Kombination mit KI können moderne Datenextraktionstools nicht nur die Effizienz steigern, sondern auch die Genauigkeit erheblich verbessern, unabhängig von Dateityp oder -format.
3. Skalierbarkeit: Das Beste an Datenextraktionstools ist, dass sie skalierbar sind und große Datenmengen effizient verarbeiten können, ohne dass zusätzliche Ressourcen erforderlich sind. Sie können Daten stapelweise oder kontinuierlich extrahieren und verarbeiten, um den Anforderungen von Unternehmen mit wachsenden Datenanforderungen gerecht zu werden.
4. Datenqualität: Viele Datenextraktionstools enthalten Datenqualität Funktionen wie Datenvalidierung und Reinigung, die dabei helfen, Fehler oder Inkonsistenzen in den extrahierten Daten zu identifizieren und zu korrigieren.
5. Automation: Datenextraktionstools können so geplant werden, dass sie in bestimmten Intervallen ausgeführt oder durch bestimmte Ereignisse ausgelöst werden, wodurch die Notwendigkeit manueller Eingriffe verringert und sichergestellt wird, dass die Daten konsistent aktualisiert werden.
6. KI-Mapping: Mit KI-Datenmapping, moderne Datenextraktionslösungen wie Astera kann Unternehmen dabei helfen, Daten präzise und mühelos zu extrahieren und zuzuordnen.

Nahtlose Extraktion wertvoller Daten mit Astera

Die Datenextraktion ist der grundlegende Schritt des gesamten Datenmanagementzyklus. Mit dem technologischen Fortschritt und der zunehmenden Komplexität und Menge der Datenquellen entwickelt sich auch der Bereich der Datenextraktion weiter.

Daher ist es wichtig, über neue Tools und bewährte Methoden der Branche auf dem Laufenden zu bleiben.

Das ist wo Astera kommt mit seinem No-Code KI-gestützte Datenextraktionslösung, sodass Sie mühelos Daten extrahieren können, ohne a) Stunden mit sich wiederholenden Aufgaben zu verbringen, b) Programmierkenntnisse zu benötigen und c) die Extraktionsaufgaben bei jedem Eintreffen eines neuen Dokuments zu wiederholen.

AsteraDie KI-Technologie der nächsten Generation ermöglicht bis zu 90% schneller Datenextraktion, 8 mal schneller Dokumentenverarbeitung und eine 97% Ermäßigung bei Extraktionsfehlern.

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