Wie funktioniert Datenextraktion?
Datenextraktion erfolgt grundsätzlich in zwei Schritten:
- Texterkennung
- Herausfiltern der für den jeweiligen Zweck relevanten Informationen
Texterkennung erfordert bei vielen Dokumententypen, die in analoger Form vorliegen, zunächst eine Digitalisierung – zum Beispiel in Form von Scannen. Dadurch wird das Erkennen der semantischen Inhalte von Texten erst möglich. Zum Teil beinhalten auch Bilder Textelemente, die von der Software gelesen werden.
Das Problem beim zweiten Punkt ist vor allem, dass Textdokumente in der Regel über viele irrelevante Elemente verfügen. Das sind zum Beispiel Füllwörter. Software für Datenextraktion filtert die unnötigen Informationen heraus und liefert ausschließlich die benötigten Daten. Je nach Shopsystem oder Content Management System werden diese Informationen zur weiteren Verarbeitung genutzt.
Datenextraktion für Onlineshops
Insbesondere im Bereich der Produktdatenpflege für Onlineshops ist Datenextraktion ein effektives und kostengünstiges Verfahren. Anstatt für jeden Artikel händisch eine Beschreibung zu erstellen, können handfeste Daten aus bestehenden Informationsträgern gewonnen werden. Als Ausgangsmaterial dienen hierfür
- Textdateien in verschiedenen Formaten (.txt, .pdf, .docx usw.)
- Excel-Tabellen
- oder Bilder von Produkten
Je nach Content Management System oder Shopsystem ist für die Gewinnung von Daten mehr oder weniger Aufwand erforderlich. Dies hängt auch davon ab, welches Zielformat gewünscht ist. Bevorzugte Formate für die Daten zur endgültigen Verarbeitung sind XML, CSV und XML.
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Vorteile der Datenextraktion
Datenextraktion bietet für das Dokumentenmanagement und die Produktdatenpflege eine Reihe von Vorteilen. Diese liegen vor allem in der Beschleunigung von Arbeitsprozessen, einer einheitlichen Vorgehensweise und der Genauigkeit der Daten.
- Datenexploration ermöglicht das schnelle und sichere Herauslesen aussagekräftiger Informationen, die in unstrukturierten Dokumenten schwer auffindbar sind.
- Das System erlaubt mehr Kontrolle, weil die Daten anschließend in einem einheitlichen Format vorliegen.
- Fehler – zum Beispiel beim händischen Eingeben von Daten – werden von vornherein ausgeschlossen.
Der geringere Aufwand für manuelle Eingaben und Korrekturen spart viel Arbeitszeit und setzt dadurch erhebliche Ressourcen frei.
Mit Künstlicher Intelligenz relevante Daten herausfiltern
Viele fortgeschrittene Systeme für die Datenextraktion arbeiten mit Künstlicher Intelligenz (KI). Auf KI basierende Software lernt selbstständig die wesentlichen Merkmale im Ausgangsdokument zu erkennen. So können beispielsweise eingehende E-Mails nach Anliegen sortiert oder sogar vollautomatisch beantwortet werden.
Viele Unternehmen bieten die vollautomatische Datenextraktion mithilfe von KI als Dienstleistung an. Der Kunde sendet beispielsweise unformatierte Rechnungen ein, aus denen die KI-Software die wesentlichen Informationen herauszieht. Diese werden dann im jeweiligen Verrechnungssystem des Kunden eingesetzt. Hierfür wird das KI-System zunächst trainiert. Nach der Trainingsphase ist die Software in der Lage, die Daten eigenständig zu erkennen und verfügbar zu machen. Dann ist lediglich eine stichprobenartige Kontrolle notwendig.
Idealerweise versetzt Künstliche Intelligenz Maschinen in die Lage, Dokumente wie ein Mensch zu lesen – natürlich erheblich schneller.
Fazit
Datenextraktion ist ein wesentliches Element, wenn es um die schnelle, sichere und effiziente Auswertung von Daten aus den verschiedensten Ausgangsdokumenten geht. Insbesondere für Onlineshops, Content Management Systeme und das betriebliche Rechnungswesen eignet sich dieses Verfahren, um langwierige, schwierige und fehleranfällige Arbeitsschritte zu automatisieren.
