Durch Datenerfassung wird ein Stapel von Rechnungen, Quittungen und Formularen zu sauberen Daten, die Ihre Systeme nutzen können, ohne dass jemand auch nur eine Zeile abtippen muss. Manuell durchgeführt, kostet dies Stunden und lädt zu Tippfehlern ein. Richtig umgesetzt, müssen Sie nie wieder darüber nachdenken.
Im Folgenden: was Datenerfassung bedeutet, die Methoden dahinter, der fünfstufige Prozess und wie man das Ganze so automatisiert, dass es ohne Sie abläuft.
Was ist Datenerfassung?
Datenerfassung ist der Prozess der Extraktion von Informationen aus jeder Art von Dokument oder E-Mail und deren Transformation in ein für Computer lesbares Format. Dokumente gibt es in jeder erdenklichen Form: Rechnungen, Quittungen, Fragebögen, Videos und Bilder. Die manuelle Erfassung dieser Daten erfordert Zeit, Mühe und Personal. Aus diesem Grund setzen Unternehmen auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um diese Aufgabe zu automatisieren.
Eine kurze Klarstellung, da der Begriff auf drei Arten verwendet wird. In diesem Leitfaden bedeutet Datenerfassung das Lesen von Geschäftsdokumenten und die Umwandlung ihrer Inhalte in strukturierte Daten. Das unterscheidet sich von Change Data Capture, einer Datenbank-Engineering-Technik zur Verfolgung von Änderungen auf Zeilenebene, und von der physischen oder Felderfassung, bei der Barcodes und RFID-Tags verwendet werden, um reale Objekte zu protokollieren. Wenn Sie hier sind, um Informationen aus Dokumenten zu gewinnen, sind Sie am richtigen Ort.
Die Nachfrage lässt nicht nach. Der globale Markt für automatische Identifikation und Datenerfassung wurde im Jahr 2024 auf 69,8 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2030 136,9 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 11,7 Prozent entspricht.
Methoden der Datenerfassung
Datenerfassungsmethoden lassen sich auf eine Handvoll etablierter Technologien zurückführen, die jeweils für eine andere Art von Dokument entwickelt wurden. Die manuelle Erfassung, bei der eine Person liest und abtippt, existiert zwar noch, ist jedoch langsam und fehleranfällig. Daher greifen Teams bei steigendem Volumen auf die unten aufgeführten Methoden zurück.
OCR
Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist ein Verfahren, das verwendet wird, um Daten aus Bildern, PDFs und gescannten Dokumenten zu lesen. Es macht die manuelle Dateneingabe überflüssig, was in dem Moment von Bedeutung ist, in dem ein Unternehmen Quittungen oder Bilder in großen Mengen verarbeiten muss.
OCR ist älter, als die meisten Menschen annehmen. Es wurde erstmals 1975 eingesetzt, als Ray Kurzweil eine Lesemaschine für Sehbehinderte baute. Fünfzig Jahre später treibt es unbemerkt Ihre Bank, Ihr Krankenhaus und Ihre Versicherung an und extrahiert Daten aus Schecks, Röntgenberichten und Patientenakten.
Beispiele für OCR-Software sind Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate und Abbyy FineReader.
ICR
Die intelligente Zeichenerkennung (ICR) ist eine fortschrittliche Form der OCR, die für das Lesen von Handschriften entwickelt wurde. Sie erkennt verschiedene Stile und Schriftarten von handgeschriebenen Texten, was die Genauigkeit der erfassten Daten verbessert. Um dies zu erreichen, kombiniert ICR eine Merkmalsanalyse mit einer pixelbasierten Verarbeitung, um Linien, Schnittpunkte und geschlossene Schleifen zu identifizieren.
ICR kommt überall dort zum Einsatz, wo Handschrift vorkommt:
- Kontoauszüge
- Arbeitszeitnachweise
- Rechnungen
- Gebührenabrechnungen
- Kundenumfragen
OMR
Die optische Markierungserkennung (OMR), auch bekannt als optisches Markierungslesen, sammelt Informationen aus Prüfungsbögen, Bewertungsbögen, Umfragen und anderen strukturierten Formularen. Die Software scannt ein Dokument und unterscheidet markierte Kästchen von nicht markierten. Schulen und Marktforschungsunternehmen verlassen sich darauf, um Tausende von Blättern auszuwerten, ohne dass auch nur eine einzige Person mit einem Stift die Seite durchgehen muss.
Barcodes
Die Barcode-Technologie ist die Methode, der Sie jeden Tag begegnen, aufgedruckt auf fast jedes Produkt, das Sie kaufen. Sie kennen sie an den schwarzen und weißen parallelen Linien, die Zahlen und Daten codieren, die ein Scanner im Handumdrehen liest.
Barcodes identifizieren Produkte und verfolgen Pakete mithilfe von Software, weshalb sie Supermärkte, den internationalen Versand und die Zahlungsverfolgung auf Rechnungen steuern.
QR-Code
QR-Codes sind zweidimensionale Barcodes, die mehr Informationen enthalten und mit jedem Smartphone gelesen werden können. Sie gibt es in zwei Varianten, statisch und dynamisch, und können auf eine Website, ein soziales Profil, ein WLAN-Passwort oder eine E-Mail-Adresse verweisen. Restaurants haben sie eingeführt, um die gedruckte Speisekarte endgültig in den Ruhestand zu schicken.
Web Scraping
Web Scraping, manchmal auch Data Scraping genannt, verwendet Bots oder Crawler, um Inhalte von Websites abzurufen. Residential Proxies helfen diesen Bots, eine Erkennung zu vermeiden, und das gescrapte HTML wird dann in eine Datenbank geschrieben.
Stimmaufnahme
Alexa, Siri und Google Assistant sind allesamt Stimmaufnahme-Technologien. Sie verwenden Spracherkennung, um gesprochene Wörter in Daten umzuwandeln, die ein Computer verarbeiten kann. Bitten Sie einen um das Wetter von morgen und Sie haben gerade Daten lautstark erfasst.
Automatisierte Datenerfassung mit KI (IDP)
Die automatisierte Datenerfassung, auch bekannt als intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP), nutzt KI, um ein Dokument zu lesen, die für Sie wichtigen Felder zu finden und diese als strukturierte Daten zurückzugeben, ohne dass eine Vorlage erstellt werden muss. Dies ist die moderne Methode, und sie ist skalierbar. Im Gegensatz zur reinen OCR, die nur ein Bild in Text umwandelt, versteht die intelligente Dokumentenverarbeitung das Layout. So kann sie Rechnungsnummer, Datum und Einzelposten aus tausend verschiedenen Anbieterformaten extrahieren.
Tools wie Parseur nutzen zwei KI-Engines unter der Haube: eine Text-KI-Engine für E-Mails und Textdokumente sowie eine Vision-KI-Engine für PDFs, Scans und Bilder. Sie beschreiben die Felder einmalig, die KI erfasst sie aus jedem folgenden Dokument, ein optionaler menschlicher Überprüfungsschritt fängt alles Kritische ab, und die sauberen Daten landen in Ihrer Tabellenkalkulation, Ihrem CRM, ERP, API oder einem nachgeschalteten KI-Agenten. Das ist Datenerfassung ohne Vorlagenpflege und ohne Abtippen.
Der Datenerfassungsprozess
Der Datenerfassungsprozess verläuft in fünf Schritten, vom Import eines Dokuments bis zur Bereitstellung der fertigen Daten.
- Dokumente importieren
Bevor etwas erfasst werden kann, muss das Dokument eintreffen. Die meiste Datenerfassungssoftware akzeptiert Dateien in jedem Format, in dem sie vorliegen, wie PDF, JPEG oder XML, egal ob sie gescannt, per E-Mail gesendet oder hochgeladen wurden.
- Verarbeitung in ein lesbares Format
Sobald importiert, verwandelt die Software den Inhalt in ein maschinenlesbares Format. Wenn es sich bei der Datei um ein Bild von geringer Qualität handelt, wird es zunächst bereinigt und die Auflösung geschärft, damit der darunter liegende Text gelesen werden kann.
- Datenvalidierung
Als Nächstes werden die erfassten Daten anhand vordefinierter Regeln überprüft. Dabei werden verschwommene Zeichen oder fehlende Felder markiert, bevor etwas weitergeleitet wird. Die Daten in diesem Stadium richtig zu haben, verhindert, dass ein kleiner Fehler später zu einem teuren wird.
- Dokumentenklassifizierung
Dokumente werden dann automatisch nach Typ sortiert und indexiert, sodass Bestellungen, Quittungen und Verträge jeweils im richtigen Bereich landen. Diese Klassifizierung durch maschinelles Lernen erspart Ihrem Team das manuelle Sortieren eines Stapels, der nie aufhört zu wachsen.
- Datenextraktion und -bereitstellung
Schließlich folgt die Datenextraktion selbst, bei der die spezifischen Felder und Metadaten, die Sie benötigen, herausgezogen und weitergeleitet werden. Die erfassten Daten werden auf ein Laufwerk, in einen Ordner oder an eine verbundene App übertragen, bereit, um die automatisierten Workflows zu speisen, die auf der anderen Seite warten.
Datenerfassung vs. Dateneingabe vs. Datensammlung
Datenerfassung, Dateneingabe und Datensammlung (Data Collection) sind drei verschiedene Dinge, die oft miteinander verschmelzen. Dateneingabe ist eine Person, die manuell Informationen in ein System tippt, während Datenerfassung diesen Lese- und Konvertierungsschritt automatisiert, damit es niemand tun muss. Datensammlung ist der weiter gefasste Akt des Sammelns von Informationen aus jeder Quelle, und Datenerfassung ist der spezifische Teil, der das Gesammelte in strukturierte, maschinenlesbare Daten verwandelt. Einfach ausgedrückt: Sie sammeln die Dokumente, die Erfassung zieht die Daten heraus, und die Eingabe ist die langsame manuelle Version, die durch die Erfassung ersetzt wird.
Vorteile der Datenerfassung
Automatisierte Datenerfassung zahlt sich auf fünf Arten aus, die sich schnell bemerkbar machen: Effizienz, Genauigkeit, geringere Kosten, bessere Sicherheit und zufriedenere Mitarbeiter.
- Dateneffizienz
Da Daten schnell und genau erfasst werden, beschleunigen sich interne Prozesse und Kunden warten weniger. Durch deutlich weniger manuelle Arbeit läuft Ihre Dokumentenverarbeitung durchgängig schneller ab.
- Datengenauigkeit
Bei der manuellen Verarbeitung schleichen sich immer Fehler ein, sei es ein fehlendes Feld oder eine vertippte Zahl. Eine Datenerfassungslösung führt einen Validierungsschritt durch, der jeden Datensatz überprüft. So kann sichergestellt werden, dass eine Rechnung mit den Lieferantendaten in Ihrer Datenbank übereinstimmt, bevor sie jemand zu Gesicht bekommt.
- Kosten senken
Der Papierkram summiert sich. Laut AI Multiple kostet die Ablage eines einzigen Dokuments etwa 20 US-Dollar, und die Reproduktion eines verlorenen Dokuments kostet 220 US-Dollar. Automatisierte Datenerfassung eliminiert diese unnötigen Ausgaben, und das Papier, das Sie nicht mehr drucken, ist ein Bonus für den Planeten.
- Verbesserte Sicherheit
Digitalisierte Dokumente befinden sich in einem sicheren Online-Speicher, wobei der Zugriff auf die Personen beschränkt ist, die ihn benötigen. Dies macht Verlust und Betrug weitaus unwahrscheinlicher als bei einem papierbasierten Aktenschrank. Bessere Sichtbarkeit jedes Dokuments bedeutet, dass verdächtige Aktivitäten früher und nicht erst Monate später entdeckt werden.
- Zeitersparnis
Dokumente manuell durchzugehen, ist langsam, und noch langsamer wird es, wenn jemand anhält, um einen Fehler zu beheben. Ein automatisiertes Dokumentenerfassungssystem schließt diese Verzögerung aus und gibt Ihrem Unternehmen Raum für Wachstum und Skalierung.
- Glücklichere, gesündere Mitarbeiter
Augenbelastung, Stress und Muskelprobleme werden alle mit manueller Dateneingabe in Verbindung gebracht, und die Monotonie zermürbt die Menschen. Übergeben Sie diese Arbeit einer Software, und Ihr Team kann seine Zeit mit Kunden, Partnern und den Teilen der Arbeit verbringen, die tatsächlich einen Menschen erfordern.
Wie man die Datenerfassung mit Parseur automatisiert
Parseur ist ein KI-Tool zur Datenerfassung, das strukturierte Daten automatisch aus Ihren Dokumenten zieht, ohne dass eine Vorlage erforderlich ist und ohne dass Code geschrieben werden muss. Es ist für Personen konzipiert, die in Dokumenten ertrinken, nicht für Ingenieure, sodass auch ein nicht-technischer Benutzer es an einem Nachmittag einrichten kann.
Senden Sie Ihre Dokumente per E-Mail oder Upload an Parseur, und seine KI-Engines erfassen die von Ihnen angeforderten Felder, von Rechnungen, Quittungen und E-Mails bis hin zu gescannten PDFs. Von dort aus fließen die sauberen Daten in Hunderte von verbundenen Anwendungen, Ihre Tabellenkalkulation, Ihr CRM oder Ihre Automatisierungsplattform, in dem Moment, in dem jedes Dokument eintrifft.
Das Ergebnis ist einfach: Ihre Dokumente werden in dem Moment erfasst, in dem sie landen, und Sie gewinnen die Stunden zurück, die Sie für die Dateneingabe aufgewendet haben. Das ist der ganze Sinn der Datenerfassung, und es ist das letzte Mal, dass Sie darüber nachdenken müssen.
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