Was ist Datenextraktion?
Datenextraktion ist der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Dokumenten gesammelt, transformiert und in einem strukturierten Format gespeichert werden. Dieser Prozess ermöglicht es, nützliche Informationen aus unstrukturierten Datenquellen zu gewinnen und sie in einer Weise zu organisieren, die für die weitere Verarbeitung oder Analyse geeignet ist.
Welche Arten von Datenextraktion gibt es?
In diesem Abschnitt werden wir die beiden gängigen Arten der Datenextraktion untersuchen und ihre Anwendungsbereiche beleuchten.
Altmodische Template Lösungen
Eine altmodische Template-Lösung für die Datenextraktion basiert auf vordefinierten Vorlagen oder Regeln. Diese Lösungen erfordern, dass bestimmte Muster oder Formatvorgaben in den Datenquellen vorhanden sind, damit die Extraktion erfolgen kann. Das bedeutet, dass Nutzer manuell Vorlagen erstellen und pflegen müssen, was zeitaufwändig sein kann. Diese Lösungen sind in der Regel weniger flexibel und eignen sich am besten für gut strukturierte Dokumente mit konsistentem Format.
Die Haupttechnologie, die sich hinter Template-Lösungen verbirgt, ist OCR (Optical Character Recognition), eine Technologie, die ursprünglich entwickelt wurde, um geschriebene Zeichen in Sprache für Blinde zu übersetzen und später für die Erkennung von schwarzem Text auf weißem Hintergrund verwendet wurde. Diese Technologie präsentiert jedoch einige Herausforderungen. Je vielfältiger die Dokumentenvielfalt ist, desto größer ist die Schwierigkeit. Da der herkömmliche OCR-Engine mit Vorlagen unterrichtet wird, kann sie nicht mit einer breiten Palette von Dokumenten mithalten.
Ein Szenario, in dem diese Lösung gut funktionieren könnte, ist, wenn ein Unternehmen eine begrenzte Anzahl von 5-10 festen Lieferanten hat und sich die Struktur ihrer Rechnungen und Dokumente nur selten ändert. In solchen Fällen könnte man vorgefertigte Vorlagen für diese Lieferanten erstellen und ein automatisiertes Programm verwenden, um die benötigten Informationen zu extrahieren.
Das Problem bei dieser Lösung ist, dass häufig Industrieunternehmen mit vielen verschiedenen Lieferanten zusammenarbeiten, und es oft zu Lieferantenwechseln kommt. In solchen Umgebungen wird die Anpassung an die sich ändernden Prozesse und Dokumentenstrukturen zu einer Herausforderung.
Dies liegt daran, dass die Erstellung und Aktualisierung von Vorlagen für jeden neuen Lieferanten oder jede Änderung zeitaufwändig sein kann. Daher könnte die Nutzung altmodischer Template-Lösungen in solchen komplexen Geschäftsumgebungen ineffizient werden.
Moderne Machine Learning Lösungen
Im Gegensatz dazu setzen moderne Machine-Learning-Lösungen auf fortschrittliche Algorithmen und künstliche Intelligenz. Diese Lösungen sind in der Lage, Daten aus unterschiedlichsten Quellen und in verschiedenen Formaten zu extrahieren, ohne auf vordefinierte Vorlagen angewiesen zu sein. Machine-Learning-Modelle werden trainiert, Muster und Strukturen in den Daten selbst zu erkennen, was eine hohe Flexibilität und Anpassungsfähigkeit ermöglicht.
Moderne Machine-Learning-Lösungen bieten eine hohe Genauigkeit bei der Datenextraktion, reduzieren den manuellen Arbeitsaufwand erheblich und minimieren Fehler. Sie sind skalierbar und flexibel, was sie zur idealen Wahl für Unternehmen macht, die in dynamischen Geschäftsumgebungen operieren. Diese innovativen Lösungen revolutionieren die Art und Weise, wie Datenextraktion durchgeführt wird, und ermöglichen Unternehmen, ihre Prozesse effizienter und effektiver zu gestalten.
Wie funktioniert Datenextraktion mit Templates?
Datenextraktion mit Templates basiert auf vordefinierten Vorlagen oder Regeln. Hierbei müssen bestimmte Muster oder Formatvorgaben in den Datenquellen vorhanden sein, damit die Extraktion erfolgen kann. Nutzer erstellen und pflegen manuell Vorlagen, um die benötigten Informationen zu extrahieren
Wie funktioniert Datenextraktion mit Machine Learning?
Die Datenextraktion mit maschinellem Lernen revolutioniert die Art und Weise, wie wir automatisch wertvolle Informationen aus verschiedenen Datenquellen gewinnen. Der Prozess beginnt mit der sorgfältigen Aufbereitung der Daten, gefolgt vom Training eines Modells, das Muster und Beziehungen erkennt. Dieses Modell wird überprüft und validiert, um seine Genauigkeit sicherzustellen.
Nach erfolgreicher Überprüfung wird das Modell eingesetzt, um automatisch Informationen aus neuen Datenquellen zu extrahieren. Der fortlaufende Prozess der Nutzung und Optimierung stellt sicher, dass das Modell effizient und effektiv bleibt und sich ständig an neue Anforderungen anpasst.
Was ist der Unterschied zwischen Datenextraktion mit ML und Templates?
Machine Learning (ML) revolutioniert die Datenextraktion durch die Fähigkeit, Muster zu erkennen, sich anzupassen und automatisch zu verbessern, ohne dass explizit programmiert werden muss.
Im Vergleich zur Verwendung herkömmlicher Templates für die Datenextraktion, die starr und nicht anpassungsfähig sind, bietet ML eine dynamische, effiziente und präzisere Lösung, um wertvolle Informationen aus einer Vielzahl von Datenquellen zu extrahieren.
| Eigenschaften | Template-Lösung | Machine-Learning Lösung |
| Bearbeitungszeit | 2-5 Minuten pro Dokumentseite | 30 Sekunden pro Dokumentseite |
| Genauigkeit | 60-80 Prozent | Nahezu 100 Prozent |
| Menschliche Intervention | Erforderlich für die Datenaufbereitung | Nur für die Datenauswertung |
| Dateninterpretation | Nein, nicht möglich | Ja, möglich |
| Selbstlernfähigkeit | Nein, nicht möglich | Ja, möglich |
| Verarbeitung unterschiedlicher Layouts und komplexer Dokumente | Nein, nicht möglich | Ja, möglich |
Wann sollte man Machine Learning für Datenextraktion verwenden?
Machine Learning für die Datenextraktion ist eine leistungsstarke Technologie, die in vielfältigen Situationen ihre Stärken ausspielt. Besonders dann, wenn es darum geht, große Datenmengen zu bewältigen, komplexe Datenstrukturen zu durchdringen und höchste Genauigkeitsansprüche zu erfüllen, erweist sich diese Technologie als äußerst nützlich.
Der Einsatz von Machine Learning zur Datenextraktion bietet dabei nicht nur die Möglichkeit zur Anpassung an sich verändernde Anforderungen, sondern auch eine kontinuierliche Verbesserung der Extraktionsergebnisse. Dies ermöglicht eine effiziente und präzise Verarbeitung von Daten in diversen Anwendungsfeldern.
