Laut dem MIT kann die datengestützte Entscheidungsfindung in Unternehmen die Produktivität um mindestens 6 % steigern. Doch nur 0,5 % der weltweiten Geschäftsdaten werden richtig genutzt und analysiert. Hier kommt die Datenextraktion ins Spiel. In diesem Beitrag wird erklärt, was Datenextraktion ist, was sie für Unternehmen leisten kann und wie man Daten mithilfe einer Datenextraktionssoftware effizient extrahiert.
Heute haben wir einen so offenen Zugang zu Daten wie noch nie zuvor. Unternehmen benötigen immer mehr Daten, um interne Prozesse zu verstehen, zu verbessern und um den Erfolg vorantreiben zu können. Da stellt sich die Frage: Wie kann man am meisten aus den vorhandenen Daten herausholen? Für viele ist das Konzept der Datenextraktion immer noch unklar - sie glauben, dass das Kopieren/Einfügen von PDFs ausreicht und die Ergebnisse liefert, welche man sich als Ziel gesetzt hat.
Was also ist Datenextraktion? Es handelt sich um den Prozess der Erfassung unstrukturierter Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Dokumente) und der Verarbeitung, Verfeinerung und Speicherung der Daten in einer Weise, die für ein Online-System leicht zugänglich und verständlich ist.
Bei der Datenextraktion sammelt in der Regel ein Mensch oder ein System relevante Daten aus verschiedenen Quellen und verarbeitet sie an einem anderen Ort. Häufig extrahieren wir unstrukturierte und halbstrukturierte Daten und wandeln sie in organisierte Daten um, die Maschinen leicht lesen können.
In der Regel gibt es vier Arten der Datenextraktion:
Der Mensch sieht sich ein Dokument an und gibt dann alle relevanten Daten manuell in eine Anwendung ein, wobei er sie noch einmal auf Fehler überprüfen muss.
Dieses System stützt sich auf strenge Regeln und Vorlagen, um Daten aus einer Quelle zu extrahieren.
Die Maschine erhält viele Quellen (z. B. Dokumente) und lernt mit der Zeit, wie sie daraus Daten extrahieren kann. Klingt großartig, erfordert aber einen hohen Aufwand für den Menschen, um es zu starten und zu pflegen.
Das System kombiniert KI-basiertes maschinelles Lernen und OCR, um schnell zu lernen, wie man Daten aus jedem Dokumenttyp in jeder Sprache extrahiert. Human-in-the-Loop" bedeutet, dass der Benutzer optional ändern kann, wie das System Daten aus seinen Dokumenten extrahiert.
Datenextraktion bedeutet mehr als nur das Sammeln von Daten in einer Tabellenkalkulation für die spätere Verwendung. Sie ermöglicht es den Unternehmen, weniger Zeit für die manuelle Dateneingabe aufzuwenden und unvermeidliche Fehler aufgrund der Ermüdung der Mitarbeiter zu machen.
Hier sind einige Beispiele:
Der Schlüssel zum Erfolg liegt für viele Unternehmen in der Beobachtung und Untersuchung der Aktivitäten ihrer Konkurrenten - aber es kostet wertvolle Zeit und Mühe, Unmengen von Webseiten zu durchforsten. Die Überwachung mehrerer Unternehmen kann jedoch für Teammitglieder sehr anstrengend sein.
Die Datenextraktion kann letztendlich dazu genutzt werden, Geschäftsentscheidungen und Wettbewerbsforschung zu unterstützen. Durch die Automatisierung dieser Prozesse auf den Websites von Konkurrenten können Sie sofort alle benötigten Informationen erhalten, ohne sie selbst suchen zu müssen.
Untersuchungen zeigen, dass Unternehmensdaten im Durchschnitt um 40 % pro Jahr wachsen - aber 20 % einer typischen Datenbank sind voller Informationen, die dringend geordnet werden müssen, was wir gerne als schmutzige Daten bezeichnen. Letztlich kann der Mangel an sauberen Daten den Erfolg eines Unternehmens beeinträchtigen, und egal, wie lange Datenwissenschaftler es versuchen, diese Daten zu organisieren, eine 100-prozentige Genauigkeit wird es nie geben.
Die Datenextraktion kann dazu beitragen, menschliche Fehler mit dem richtigen System auszuschließen, was zu genaueren Ergebnissen führt und die negativen Auswirkungen von schmutzigen Daten verringert.
Wie man so schön sagt: Zeit ist Geld. Mit einer zuverlässigen und effizienten Methode zur Extraktion von Daten aus Dokumenten können Unternehmen eine Menge Zeit sparen, da weniger Fehler erkannt und geändert werden müssen - was bedeutet, dass sich die Teammitglieder auf andere Aufgaben konzentrieren können, die den Umsatz steigern.
Wenn Prozesse reibungsloser und mit deutlich weniger Problemen ablaufen, kann dies auch bedeuten, dass die Kunden zufriedener damit sind, wie schnell ihr Service abgewickelt wird.
Datenextraktionssoftware ermöglicht es Unternehmen, unstrukturierte und halbstrukturierte Daten genau und effizient zu erfassen und sie in saubere und organisierte Daten umzuwandeln, die leicht maschinenlesbar sind.
Verstehen kann man den Prozess folgendermassen:
Dieses Bild zeigt ein Dokument, das von einem automatischen System analysiert wird, wobei verschiedene Arten von Datenpunkten extrahiert werden.
Dies ist der erste Schritt eines automatisierten Datenextraktionssystems. Bei der Datenerfassung werden Informationen aus einem Dokument extrahiert und in Daten umgewandelt, die maschinenlesbar sind. Mit Datenextraktionssoftware können Sie in Sekundenschnelle strukturierte Daten erhalten. Sie teilen dem System mit, wo in Ihren Dokumenten zu suchen ist und welche Art von Daten Sie extrahieren möchten, und schon kann es losgehen.
Das Bild zeigt verschiedene Dokumenttypen, die automatisiert werden.
Sobald Sie mit der Erfassung/Extraktion von Daten mithilfe eines automatisierten Systems begonnen haben, können Sie diesen Prozess durch den Einsatz von KI automatisieren. Dies ist möglich, wenn das System genügend Dokumente gesammelt hat, um auf intelligente Weise zu lernen, wie man Daten aus ihnen extrahiert, ohne dass ein Mensch die Ausgabe überprüfen muss.
Organisierte Dokumente können nun problemlos bearbeitet und an andere Teammitglieder weitergeleitet werden, ohne dass es zu Problemen kommt.
Teilen Sie strukturierte Daten innerhalb Ihres Unternehmens und treffen Sie schnellere Geschäftsentscheidungen. Teammitglieder können jetzt auf die strukturierten Daten in Dokumenten zugreifen, ohne sie suchen zu müssen. Mit dem richtigen System können Sie den Datenextraktionsprozess vollständig skalieren, um Ihre genauen Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
So schön es auch wäre, eine Software in Ihr System zu integrieren und sie sofort alle relevanten Daten extrahieren zu lassen - ähnlich wie ein Mensch muss auch sie erst lernen, wop welche Information zu finden ist.
Einige Softwaretypen erfordern in dieser Phase viel Aufwand, wie z. B. regelbasierte OCR und Standard-ML, während andere nur eine einfache Anleitung benötigen. Da die Welt mehr als eine Sprache hat, können einige Datenextraktionssoftwares effizient mit allen Daten in jeder Sprache arbeiten - aber dazu müssen Sie der Software Beispieldokumente in genau dieser Sprache zeigen.
Ein Mensch kann z. B. keine Sprache lernen, ohne dass ihm bereits einige Sätze/Wörter gezeigt werden
Aber wie extrahieren wir als Menschen die Daten genau mit dieser Art von Software? Nun, es ist oft ein einfacher Prozess, bei dem Sie nur Ihre Dokumente in die Software hochladen und bei einigen Gelegenheiten überprüfen müssen, ob die Datenausgabe durchweg korrekt ist.
Und das es dann bereits.
Sobald die extrahierten Daten an den Ort Ihrer Wahl, häufig ein "Data Warehouse" (zentrales Datenlager), gesendet wurden, können Sie sie problemlos über eine beliebige digitale Plattform analysieren und nutzen, ohne weitere Informationen manuell kopieren/einfügen zu müssen.