2025 ist das Jahr der Super-Extraktoren – KI-Tools, die Dokumentendaten erfassen und extrahieren können.
Lassen Sie uns also einen Blick in die Zukunft werfen, während wir "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 Schlüsselwörter aus verschiedenen Arten von Dokumenten wie Umfragen, Bestellungen und E-Mails von Leads. Sie müssen nur die zu extrahierenden Daten angeben, und das Textextraktions-Tool 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 genau zu erkennen. 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 festgestellt, um welche Art von Dokument es sich handelt: Ist es zum Beispiel eine E-Mail, ein Bild oder ein gescanntes PDF?
2. Datenextraktionsmethode auswählen
Sobald der Dokumenttyp identifiziert wurde, ist es an der Zeit, die entsprechende Datenextraktionstechnik (wie oben beschrieben) auszuwählen. Für textbasierte Dokumente wie E-Mails wird zum Beispiel die Textextraktionsmethode verwendet, während für gescannte Rechnungen (Bilder) die OCR-Methode zum Einsatz kommt.
In manchen Fällen können Sie mehrere Methoden für dasselbe Dokument anwenden. Viele PDFs enthalten beispielsweise 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 bestimmen oder OCR anwenden und den Text per Computer Vision im Bild identifizieren.
3. Daten extrahieren
Die Rohdaten werden dann extrahiert und nach einem bestimmten Schema strukturiert.
Warum ist Datenextraktion wichtig?
Früher oder später muss jedes Unternehmen Daten automatisch extrahieren, wenn es seine Prozesse optimieren möchte. Einige Datenextraktionstools werden sogar von maschinellem Lernen und künstlicher 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 dabei, 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
Einem Artikel im Harvard Business Review von 2019 zufolge prüfen Berufstätige 15 Mal am Tag ihr Postfach und verschwenden Zeit mit irrelevanten E-Mails.
SaneBox schätzte, dass dies rund 650 Stunden in unproduktiver Arbeit entspricht.
Ein Datenextraktionstool automatisiert diesen Prozess nicht nur und spart Ihnen Zeit, sondern ermöglicht es Ihren Mitarbeitenden auch, ihre Kreativität anderswo einzusetzen.
Stellen Sie sich vor, Sie hätten jeden Monat eine Million Dokumente zu verarbeiten. Die Einstellung zusätzlicher Mitarbeiter für diese Arbeit würde mehr kosten als die Investition in ein automatisiertes System.
Organisationen verlieren jährlich 140 Milliarden Dollar durch Zeit- und Ressourcenverschwendung, doppelte Arbeitsleistung und verpasste Chancen infolge nicht miteinander verbundener Daten. ThinkAutomation, Global Market Statistics.
Steigerung der Unternehmenseffizienz
Daten liegen in verschiedenen Formaten und Layouts vor. Wenn Ihr Unternehmen wächst, wird es immer schwieriger, Daten schnell und effizient zu sortieren und zu erfassen, wenn dies manuell geschieht. Datenextraktion ermöglicht Ihnen einen schnelleren Zugriff auf diese Daten und deren Verarbeitung, was wiederum zu einer besseren Entscheidungsfindung beiträgt.
Ein Beispiel ist die PDF-Datenextraktion, bei der die Extraktion von Daten recht mühsam sein kann. Eine PDF-Datenextraktor-Software automatisiert diesen Prozess und erhöht die Effizienz Ihres Unternehmens.
Die besten Datenextraktionstools für 2025
Bei der Auswahl eines Tools ist es wichtig, Faktoren wie die Komplexität der zu extrahierenden Daten, das Datenvolumen, das erforderliche technische Know-how und die unterstützten Ausgabeformate zu berücksichtigen. Hier sind einige der besten Datenextraktionstools, die Sie 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 Labels (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 Parsing-Regeln, deren Verwaltung manchmal etwas komplex sein kann.
PDF.ai
PDF.ai ist ein innovatives Tool, mit dem Sie eine PDF-Datei hochladen und mit dem KI-Tool „chatten“ können, um bestimmte Informationen in diesem Dokument zu finden. Die Funktionen sind jedoch begrenzt – zum Beispiel 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 größte Stärke von Parseur liegt in seinem KI-Parser, der 98 % der manuellen Dateneingabe automatisieren kann. Das Beste daran ist, dass Sie das KI-Modell nicht trainieren oder komplexe KI-Tools erstellen müssen. Das KI-Datenextraktionstool ist bereits „wissend“ und kennt seinen Job.
Ein leistungsstarkes Datenextraktionstool kann Ihnen helfen, Ihre Geschäftsprozesse zu automatisieren und somit unzählige Arbeitsstunden einzusparen.
Beispiele für die Datenextraktion
Egal ob in der Immobilienbranche, im Bereich Lebensmittellieferung oder in anderen Branchen – Datenextraktion wird definitiv 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, GA, die Restaurants im Südosten der USA betreibt.
Mit der Integration von Parseur als Dokumentenextraktionstool konnte Barberitos:
- den Umsatz steigern
- fehlerfreie Daten erfassen
- extrahierte Daten automatisch an ihr POS-System exportieren
Lesen Sie hier die Erfolgsgeschichte: Kundenerfolg Barberitos
Wie BuildYourBNB seine Datengenauigkeit verbessert hat
BuildYourBNB ist ein Managementberatungsunternehmen, das Immobilien in der kurzfristigen Immobilienvermietung mit über 10.000 Gästen managt.
Mit Parseur an ihrer Seite konnten sie:
- Daten effektiver organisieren und kontrollieren
- weniger Inkonsistenzen bei der Datenerfassung feststellen
- extrahierte Daten an Airtable und Slack exportieren
Lesen Sie hier die Erfolgsgeschichte: Kundenerfolg BuildYourBNB
Es gibt weitere Beispiele, bei denen Parseur Daten effizient automatisiert und extrahiert hat, wie z. B. für Google Alerts und die Jobsuche.
Die Zukunft der Datenextraktion
Der globale Markt für Datenextraktion wird voraussichtlich bis 2027 4,90 Milliarden US-Dollar erreichen.
Die Zukunft der Datenextraktion wird voraussichtlich von noch mehr Automatisierung, besserer Integration mit anderen Datentechnologien, einem stärkeren Fokus auf unstrukturierte Daten, einem erhöhten Einsatz von APIs und einer höheren Datenqualität geprägt sein.
Zweifellos ist Datenextraktion eine solide Lösung, um manuelle Prozesse zu automatisieren und Unternehmen beim Wachstum zu unterstützen. Das Wort „Datenextraktion“ klingt möglicherweise technisch, aber Sie können sicher sein, dass die Datenextraktionstools eigenständig arbeiten.
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