Unternehmen nutzen Daten aus verschiedenen Quellen zur Entwicklung von Strategien, zur Erstellung von Unternehmensmodellen, zur Erkennung von Trends und um sich generell Wettbewerbsvorteile zu verschaffen. Die unstrukturierten Daten enthalten eine Vielzahl an geschäftsrelevanten Informationen, doch gestaltet sich das Sammeln solcher Daten als aufwendig und die Analyse als äusserts zeitintensiv.
Mit Hilfe der automatisierten Datenextraktion lassen sich unstrukturierte Daten leicht in verwertbare Informationen umwandeln. Der Einsatz eines computergestützten Systems, das auf maschinellem Lernen basiert, könnte die richtige Wahl für Ihr Unternehmen sein. Hier sind einige Dinge, die Sie wissen sollten, bevor Sie in eine Software zur automatisierten Datenextraktion investieren:
Was Sie vor dem Kauf einer Datenextraktionssoftware wissen sollten
- Was ist Datenextraktionssoftware?
- Effizienter für grosse Mengen an Informationen
- Automatisierte Datenextraktion ist anpassbar
- Profitieren Sie von gemeinschaftlichen Modulen für maschinelles Lernen
- Sie ist einfach zu bedienen
Was ist eine Datenextraktionssoftware?
Der Zweck der Datenextraktion besteht darin, Informationen aus einer oder mehreren Quellen zur Verarbeitung zu sammeln. Die Daten werden dann üblicherweise in ein Data Warehouse, ein ERP-, CRM- oder RPA-System übertragen. Sie können diese Verfahren für gedruckte oder digitale Dokumente verwenden.
Effizienter für grosse Mengen an Informationen
Die manuelle Datenextraktion ist zeitaufwändig und eintönig. Da die Anzahl Dokumente jedes Jahr zunimmt, wird es immer schwieriger, alle geschäftsrelevanten Datenpunkte zu konsolidieren. Die manuelle Datenextraktion ist sehr zeitaufwändig, und die meisten Unternehmen suchen nach Möglichkeiten zur Automatisierung.
Die Ressourcen Ihres Unternehmens sind besser in einem System aufgehoben, welches relevante Daten schnell durchforsten und erfassen kann. Unstrukturierte Daten stellen eine Herausforderung dar, denn im Gegensatz zu strukturierten Datenquellen wissen Sie möglicherweise nicht genau, wo die relevanten Informationen zu finden sind. Dies gilt insbesondere für lange PDF-Dokumente und Berichte. Die automatisierte Datenextraktion sortiert die relevanten Daten aus grossen Informationsmengen in ein brauchbares Format.
Automatisierte Datenextrakion ist anpassbar
Die automatisierte Datenextraktion ermöglicht es Unternehmen, ihren Datenbedarf individuell zu gestalten. Sie können Ihrer Datenextraktionssoftware beibringen, die von Ihnen benötigten Daten zu extrahieren. Die leistungsstärksten Systeme basieren auf maschinellem Lernen oder künstlicher Intelligenz, da diese Systeme Dokumente genauso gut verstehen wie Menschen. Ihr Unternehmen kann Ihren automatischen Datenextraktionsdienst sogar in Echtzeit einrichten, um über eingehende Änderungen auf dem Laufenden zu bleiben.
Profitieren Sie von gemeinschaftlichen Modulen für maschinelles Lernen
Bei einigen Datenextraktionsdiensten müssen Sie ein maschinelles Lernmodul von Grund auf neu erstellen, während andere (z. B. Acodis) eine Kombination aus eigenen und gemeinschaftlichen Modulen verwenden. Gemeinschaftliche Module sind vortrainiert und lösen die meisten Herausforderungen bei der Datenextraktion von Anfang an.
Einfach in der Anwendung
Bei all dem Fachjargon könnte man meinen, dass eine Datenextraktionssoftware schwer einzurichten und zu benutzen ist. Wir bieten jedoch eine benutzerfreundliche Oberfläche, mit der Sie die benötigten Daten leicht finden und abrufen können.
Um ein automatisiertes Datenextraktionssystem zu benutzen, brauchen Sie keine Programmierkenntnisse. Einige Benutzeroberflächen sind sogar einfach zu bedienen, dass die Bedienung so gut wie selbsterklärend ist. Sie können einen Plan finden, welcher Ihren Bedürfnissen und Ihrem Komfortniveau entspricht.
Die Rationalisierung der Datenerfassung ist eine einfache, aber wirksame Methode zur Steigerung der Produktivität. Ein schnellerer Zugriff auf mehr Daten ermöglicht es Führungskräften, fundierte Pläne und Entscheidungen über Strategien und Verbesserungen schneller zu treffen.
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