2025 ist das Jahr der Super-Extraktoren - KI-Tools, die Dokumentendaten erfassen können.
Lassen Sie uns also einen Blick in die Zukunft werfen und "Die Crème de la Crème" (La creme de la creme) der Datenextraktionstools dieses Jahres enthüllen.
Arten von Datenextraktionsmethoden
Es gibt verschiedene Methoden der Datenextraktion. Hier sind einige davon:
Textextraktion
Textextraktion bezieht sich auf das Scannen und Abrufen bestimmter Wörter, Phrasen und Keywords aus verschiedenen Arten von Dokumenten wie Umfragen, Bestellungen und E-Mails von Leads. Sie brauchen nur die zu extrahierenden Daten anzugeben, und das Textextraktionstool erledigt die Arbeit automatisch.
KI-Datenextraktion
Einfach ausgedrückt bedeutet es, die Datenextraktion mit Hilfe von Tools der künstlichen Intelligenz durchzuführen. Einige KI-Tools bieten die Möglichkeit, Daten aus beliebigen Dokumenten sofort und ohne menschliches Zutun zu extrahieren.
Optische Zeichenerkennung (OCR)
OCR extrahiert und liest Daten aus Bildern oder gescannten Dokumenten, indem es mithilfe von Computer Vision Text innerhalb der Bilder Zeichen für Zeichen identifiziert. OCR ist ein komplexer Prozess, der viele Berechnungen erfordert, um Text korrekt zu identifizieren. Heutzutage können die besten OCR-Algorithmen sogar handgeschriebenen Text ziemlich zuverlässig erkennen.
Automatische Bildannotation
Diese als automatisches Bild-Tagging bekannte Methode der Datenkennzeichnung ist ein Prozess, bei dem verschiedenen Entitäten in einem Bild mithilfe von Computer Vision Metadaten zugewiesen werden, wie wir es für OCR beschrieben haben. Ein Beispiel für eine Bildannotation wäre die Identifizierung des Namens eines Tieres oder einer Blume in einem Bild.
Wie werden Daten extrahiert?
Der Extraktionsprozess hängt von der Art der Daten ab: unstrukturierte und strukturierte Daten.
1. Dokumenttyp identifizieren
Bei diesem Schritt wird die Art des empfangenen Dokuments identifiziert: Handelt es sich beispielsweise um eine E-Mail, ein Bild oder ein gescanntes PDF?
2. Datenextraktionsmethode auswählen
Sobald der Dokumenttyp identifiziert ist, muss ausgewählt werden, welche Datenextraktionstechnik (wie oben beschrieben) verwendet werden soll. Für textbasierte Dokumente wie E-Mails wird beispielsweise die Textextraktionsmethode verwendet, während für gescannte Rechnungen (Bilder) die OCR-Methode zum Einsatz kommt.
In einigen Fällen können Sie mehrere Methoden für dasselbe Dokument verwenden. Beispielsweise enthalten viele PDFs sowohl im Text kodierten Text als auch ein Bild. Sie können dann entscheiden, ob Sie direkt auf den Text zugreifen und seine Position im Dokument ermitteln oder OCR anwenden und den Text mit Computer Vision im Bild identifizieren möchten.
3. Daten extrahieren
Die Rohdaten werden dann extrahiert und nach einem bestimmten Schema strukturiert.
Warum ist Datenextraktion wichtig?
Irgendwann muss jedes Unternehmen Daten automatisch extrahieren, wenn es seine Prozesse optimieren möchte. Einige Datenextraktionstools werden sogar durch maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz unterstützt, um Dokumentenprozesse besser zu verstehen.
Wussten Sie, dass AT&T viele Rechnungsfehler hatte, die das Unternehmen Millionen von Dollar kosteten?
Ein automatisiertes Datenextraktionssystem hilft, diese Fehler zu reduzieren und die Genauigkeit und Präzision Ihrer Daten zu verbessern.
45 % der Arbeitsaktivitäten können mit bewährten Technologien automatisiert werden - McKinsey, 2015
Kosten- und Zeitersparnis
Laut einem 2019 im Harvard Business Review veröffentlichten Artikel müssen Berufstätige 15 Mal am Tag ihren Posteingang überprüfen und verschwenden Zeit mit dem Lesen irrelevanter E-Mails.
SaneBox behauptete, dass dies etwa 650 Stunden für unproduktive Arbeit seien.
Ein Datenextraktionstool automatisiert diesen Prozess nicht nur und spart Ihnen Zeit, sondern ermöglicht es Ihren Mitarbeitern auch, ihre Kreativität anderweitig einzusetzen.
Stellen Sie sich vor, Sie müssten jeden Monat eine Million Dokumente durcharbeiten. Die Einstellung zusätzlicher Mitarbeiter für diese Art von Arbeit kostet Sie mehr als die Investition in ein automatisiertes System.
Unternehmen verlieren jedes Jahr 140 Milliarden Dollar durch Zeit- und Ressourcenverschwendung, Doppelarbeit und verpasste Chancen aufgrund von nicht miteinander verbundenen Daten. ThinkAutomation, Global Market Statistics.
Steigerung der Unternehmenseffizienz
Daten liegen in unterschiedlichen Formaten und Layouts vor, und mit zunehmendem Wachstum Ihres Unternehmens kann es schwierig werden, Daten schnell zu sortieren und zu erfassen, wenn dies manuell geschieht. Datenextraktion kann Ihnen helfen, schneller auf diese Daten zuzugreifen und sie zu verarbeiten, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt.
Ein Beispiel ist die PDF-Datenextraktion, bei der die Datenextraktion ziemlich mühsam sein kann. Eine PDF-Datenextraktor-Software automatisiert diesen Prozess und erhöht die Unternehmenseffizienz.
Die besten Datenextraktionstools für 2025
Bei der Auswahl eines Tools müssen Faktoren wie die Komplexität der zu extrahierenden Daten, die Datenmenge, die erforderlichen technischen Fachkenntnisse und die unterstützten Ausgabeformate berücksichtigt werden. Hier sind einige der besten Datenextraktionstools, die Sie im Jahr 2025 in Betracht ziehen sollten.
Parseur
Parseur ist eine leistungsstarke KI- Datenextraktionssoftware, die automatisch Daten aus beliebigen Dokumenten wie E-Mails und PDFs extrahiert. Die extrahierten Daten können heruntergeladen, in Google Tabellen exportiert oder an eine beliebige Anwendung Ihrer Wahl gesendet werden.
Nanonets
Nanonets ist eine KI-Plattform, die es Unternehmen erleichtert, benutzerdefinierte Modelle zur Bild- und Dokumentenerkennung zu erstellen und bereitzustellen. Das Trainieren des benutzerdefinierten Modells ist jedoch zeitaufwändig, da für das Training mindestens 10 annotierte Dokumente erforderlich sind. Darüber hinaus können Sie im kostenlosen Plan nicht mehr als 5 Etiketten (d. h. Felder) erstellen.
Emailparser.com
Email Parser ist eine eigenständige Windows-Anwendung und eignet sich gut für diejenigen, die alle ihre Daten lokal speichern oder eine Verbindung zu Anwendungen in ihrem lokalen Netzwerk herstellen möchten. Das E-Mail-Parsing-Tool verwendet für die Arbeit Parsing-Regeln, deren Verwaltung manchmal etwas komplex sein kann.
PDF.ai
PDF.ai ist ein cooles Tool, mit dem Sie ein PDF hochladen und mit dem KI-Tool "chatten" können, um bestimmte Informationen in diesem Dokument zu finden. Die Funktionen sind jedoch begrenzt. Beispielsweise können Sie diese Daten nicht an andere Apps senden.
Google Tesseract
Tesseract ist eine kostenlose Open-Source-OCR, die Text aus Bildern extrahiert und mehr als 100 Sprachen unterstützen kann.
Parseur als KI-Datenextraktionstool
Die Hauptstärke von Parseur liegt in seinem KI-Parser, der 98 % der manuellen Dateneingabe automatisieren kann. Das Tolle daran ist, dass Sie das KI-Modell nicht trainieren oder komplexe KI-Tools erstellen müssen. Das KI-Datenextraktionstool ist bereits intelligent und kennt seine Aufgabe.
Ein leistungsstarkes Datenextraktionstool kann Ihnen helfen, Ihre Geschäftsprozesse zu automatisieren und so unzählige Arbeitsstunden zu sparen.
Beispiele für die Datenextraktion
Ob in der Immobilienbranche, im Bereich Lebensmittellieferung oder in anderen Branchen, Datenextraktion wird auf jeden Fall ein Wettbewerbsvorteil sein.
Wie der Umsatz von Barberitos mit Parseur um 30 % gesteigert wurde
Barberitos ist eine Fast-Casual-Burrito-Kette mit Hauptsitz in Athens, Georgia, die Restaurants im Südosten der USA betreibt.
Mit der Integration von Parseur als Dokumentenextraktionstool konnte Barberitos:
- Steigerung des Umsatzes
- Erfassung fehlerfreier Daten
- Extrahierte Daten automatisch an das POS-System exportieren
Lesen Sie hier die Erfolgsgeschichte: Kundenerfolgsgeschichte: Barberitos
Wie BuildYourBNB seine Datengenauigkeit verbessert hat
BuildYourBNB ist ein Unternehmensberatungs-Unternehmen, das Immobilien in Kurzzeitvermietungen mit über 10.000 Gästen verwaltet.
Mit Parseur an ihrer Seite konnten sie:
- Daten effektiver organisieren und kontrollieren
- Weniger Inkonsistenzen bei der Datenerfassung feststellen
- Extrahierte Daten in Airtable und Slack exportieren
Erfahren Sie hier mehr über die Erfolgsgeschichte: Kundenerfolgsgeschichte: BuildYourBNB
Es gibt weitere Beispiele, bei denen Parseur Daten effizient automatisiert und extrahiert hat, z. B. für Google Alerts und die Jobsuche.
Die Zukunft der Datenextraktion
Der globale Markt für Datenextraktion wird bis 2027 voraussichtlich 4,90 Milliarden US-Dollar erreichen.
Die Zukunft der Datenextraktion wird wahrscheinlich durch mehr Automatisierung, eine bessere Integration mit anderen Datentechnologien, einen stärkeren Fokus auf unstrukturierte Daten, einen verstärkten Einsatz von APIs und eine bessere Datenqualität gekennzeichnet sein.
Zweifellos ist die Datenextraktion eine solide Lösung, um manuelle Prozesse zu automatisieren und Unternehmen bei der Skalierung zu unterstützen. Das Wort „Datenextraktion“ mag technisch klingen, aber seien Sie versichert, dass Datenextraktionstools von selbst funktionieren.
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