Was ist Datenerfassung? Methoden, Prozesse & Vorteile

Die Grundlage für den Erfolg eines jeden Unternehmens ist seine Fähigkeit, die richtigen Daten korrekt zu erfassen. Bei Daten kann es sich um alles Mögliche handeln: Kundendaten, Produktdaten oder Datenanalysen zur Verbesserung. Es erübrigt sich zu sagen, dass Daten in jedem Unternehmen eine bedeutende Rolle spielen.

Für jedes Unternehmen ist es unerlässlich, immer auf dem neuesten Stand der Daten zu sein, und daher ist die schnelle und effektive Erfassung dieser Daten von entscheidender Bedeutung. Hier kommt die Datenerfassung ins Spiel, um diese Geschäftsprozesse zu beschleunigen.

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 liegen in verschiedenen Formaten vor, z. B. als Rechnungen, Quittungen, Fragebögen, Videos und Bilder. Die manuelle Erfassung von Daten erfordert Zeit, Mühe und Ressourcen. Aus diesem Grund gibt es Technologien, die auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basieren und die Unternehmen einsetzen können, um diesen Prozess zu automatisieren.

Eine aktuelle Pressemitteilung von Future Market Insights behauptet, dass der Markt für Enterprise Data Capture bis 2029 ein starkes Wachstum erfahren wird.

Methoden der Datenerfassung

Manuelle Datenerfassung ist nicht nur zeitaufwendig, sondern auch anfällig für menschliche Fehler. Die Automatisierung des Datenerfassungsprozesses ist eine der besten Möglichkeiten, Daten korrekt zu extrahieren. Es gibt viele Technologien, die an der Automatisierung der Datenerfassung beteiligt sind, aber die unten genannten werden am häufigsten verwendet.

"The future of scanning is intelligent capture" - TechReport, December 2021

OCR

Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist ein Verfahren, das verwendet wird, um Daten aus Bildern, PDFs und gescannten Dokumenten zu lesen. OCR macht die manuelle Dateneingabe überflüssig, insbesondere wenn ein Unternehmen große Mengen von Belegen oder Bildern verarbeiten muss.

Wussten Sie, dass OCR erstmals 1975 von Ray Kurzweil für sehbehinderte Menschen eingeführt wurde?

Die Branchen, in denen OCR besonders beliebt ist, sind das Bankwesen, das Gesundheitswesen und das Versicherungswesen. Bei Banken hilft OCR beispielsweise dabei, Daten von Schecks zu extrahieren, und in Krankenhäusern wird es für Röntgenberichte und Krankenakten verwendet.

Ein Screenshot eines OCR-Beispiels
Beispiel für OCR

Beispiele für OCR-Software sind Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate und Abbyy FineReader.

ICR

Die intelligente Zeichenerkennung (ICR) ist eine fortschrittliche OCR, mit der Daten aus verschiedenen Handschriften extrahiert werden können. Diese Software kann verschiedene Stile und Schriftarten von handgeschriebenen Texten erkennen und so die Genauigkeit der extrahierten Daten verbessern. Um diese Genauigkeit zu erreichen, verwendet ICR eine Merkmalsanalyse zusammen mit einer pixelbasierten Verarbeitung, um Linien, Linienschnittpunkte und geschlossene Schleifen zu erkennen.

Beispiele für den Einsatz von ICR:

  • Kontoauszüge
  • Arbeitszeitnachweise
  • Rechnungen
  • Quittungen
  • Kundenumfragen

Ein Screenshot von ICR
Quelle: Grooper, Februar 2021

OMR

Die optische Markierungserkennung (OMR), auch bekannt als optisches Markierungslesen, ist ein Verfahren zur Erfassung von Informationen auf Prüfungsbögen, Bewertungsbögen, Umfragen und anderen Papierdokumenten. Es handelt sich um eine auf Computern installierte Softwareanwendung, die die Dokumente scannt, indem sie zwischen markierten und nicht markierten Kästchen unterscheidet. OMR-Software ist in Bildungseinrichtungen und Marktforschungsunternehmen sehr hilfreich, da sie Zeit und manuelle Arbeit spart.

Barcodes

Ein Screenshot eines Barcodes
Beispiel für einen Barcode

Die Barcode-Technologie ist die am häufigsten verwendete Technologie, die auf Waren und Artikeln zu finden ist. Man erkennt sie an den schwarzen und weißen parallelen Linien. Barcodes helfen dabei, Produkte zu identifizieren und Pakete mithilfe von Computersoftware zu verfolgen.

Diese Streifen stellen eigentlich Daten und Zahlen dar, wodurch sie von einem Lesegerät leicht gelesen werden können. Barcodes werden in großem Umfang in Supermärkten, bei internationalen Bestellungen und sogar zur Verfolgung von Zahlungen auf Rechnungen verwendet.

Laut einer Pressemitteilung von Global Market Monitor vom November 2021 wird der globale Barcode-Markt bis 2027 ein deutliches Wachstum verzeichnen.

QR-Code

QR-Codes sind eine Art von zweidimensionalen (2D) Barcodes, die mehr Informationen enthalten und mit Smartphones gelesen werden können. Es gibt zwei Arten von QR-Codes: statische und dynamische. Sie können QR-Codes mit einer Website, einer Social-Media-Seite, WIFI-Passwörtern oder sogar E-Mail-Adressen verknüpfen. Restaurants verwenden QR-Codes sogar, um das Drucken von Speisekarten zu vermeiden und so von Papier wegzukommen.

Ein Screenshot eines QR-Codes
Beispiel für einen QR-Code

"The Future of QR Codes is More QR Codes, With Restaurants Continuing to Lead the Way" - PYMTS.COM

Web Scraping

Diese auch als Data Scraping bezeichnete Methode verwendet Web-Bots oder Web-Crawler, um Dateninhalte von Websites abzurufen. Residential Proxies, die helfen, eine Bot-Erkennung zu vermeiden, sind für effektives Web Scraping unerlässlich. Das HTML Web Scraping überträgt die Daten dann in eine Datenbank.

Stimmaufnahme

Alexa, Siri und Cortana sind Beispiele für Spracherkennungstechnologien, die Spracheingaben verwenden, um Daten zu erfassen und zu verarbeiten.

Der Datenerfassungsprozess

Der Prozess umfasst eine Reihe von Schritten, die für die Automatisierung der Datenerfassung implementiert werden. Im Folgenden haben wir die fünf wichtigsten Schritte skizziert:

Ein Screenshot einer Dateninfografik
Infografik: Datenerfassungsprozess

  • Dokumente importieren

Es erübrigt sich zu sagen, dass Dokumente zunächst gescannt werden müssen, damit der automatisierte Datenerfassungsprozess beginnen kann. Die meisten Datenerfassungsprogramme ermöglichen das Scannen von Dokumenten in verschiedenen Formaten wie PDF, JPEG und XML.

  • Verarbeitung und Erfassung von Dokumenten in lesbaren Formaten

Nach dem Import verarbeitet die Datenerfassungslösung den Text in ein maschinenlesbares Format. Wenn es sich beispielsweise um ein Bild handelt, verbessert die Software automatisch die Qualität des Bildes für eine bessere Auflösung.

  • Datenvalidierung

Im dritten Schritt werden die Dokumente validiert, indem sie auf vordefinierte Toleranzregeln wie unscharfe Zeichen oder fehlende Felder überprüft werden. Anschließend werden sie zur manuellen Prüfung und Verifizierung weitergeleitet. Dieser Schritt ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten von Anfang an korrekt sind und Fehler im weiteren Verlauf vermieden werden.

  • Dokumentenklassifizierung

Die Dokumente werden automatisch nach bestimmten Kriterien und Filtern sortiert und indexiert. So können beispielsweise Bestellungen, Rechnungen und Verträge unter einem bestimmten Dokumenttyp zusammengefasst werden. Diese intelligente Dokumentenklassifizierung mithilfe von maschinellem Lernen spart Zeit, und die Mitarbeiter müssen die Dokumente nicht mehr manuell sortieren.

  • Datenextraktion und -bereitstellung

Der Prozess wäre nicht vollständig ohne die Datenextraktion. Wichtige und spezifische Informationen werden dann unter Einsatz der oben genannten Technologien extrahiert. Auch Metadaten werden identifiziert. Die erfassten Dokumente werden dann auf ein bestimmtes Laufwerk oder in einen Ordner verschoben, wo Sie jederzeit darauf zugreifen können.

In dieser Phase werden automatisierte Workflows zwischen verschiedenen Anwendungen eingerichtet.

Vorteile der Datenerfassung

Die Integration eines automatisierten Datenerfassungswerkzeugs in Ihr Unternehmen führt zu außergewöhnlichen Ergebnissen. Mit der besten Technologie ausgestattet, verschafft es jedem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Unternehmen im digitalen Raum.

  • Dateneffizienz

Da Daten schnell und effizient erfasst werden, beschleunigt dies den internen Prozess, was wiederum die Kundenzufriedenheit erhöht. Es müssen weniger manuelle Arbeiten durchgeführt werden, wodurch sich die Leistung der Dokumentenverarbeitung verbessert.

  • Datengenauigkeit

Die manuelle Datenverarbeitung ist immer fehleranfällig, da Daten unvollständig oder fehlend sein können. Mit einer Lösung zur Dokumentendatenerfassung können Sie sicher sein, dass die Daten immer korrekt sind. Der Prozess umfasst einen Datenvalidierungsschritt, bei dem geprüft wird, ob Unstimmigkeiten vorliegen.

So kann die Software beispielsweise überprüfen, ob die Angaben auf einer bestimmten Rechnung mit den Daten aus den Lieferantenstammdaten übereinstimmen.

  • Kosten senken

Laut einem Artikel von AI Multiple, der im Februar 2021 veröffentlicht wurde, betragen die Kosten für die Ablage eines Dokuments 20 Dollar, und wenn Sie ein verlorenes Dokument reproduzieren müssen, belaufen sich die Kosten auf 220 Dollar. Eine Datenerfassungssoftware eliminiert das Risiko unnötiger betrieblicher Ausgaben und senkt so die Kosten.

Darüber hinaus tragen Sie durch die Reduzierung des Papierverbrauchs zu einer papierlosen Gesellschaft und einer besseren Umwelt bei!

  • Verbesserte Sicherheit

Da die Transparenz der Dokumente erhöht und die Prozesse verbessert werden, lassen sich betrügerische Handlungen leichter aufdecken. Darüber hinaus werden die Dokumente in einem sicheren Online-Speicher abgelegt, so dass im Vergleich zur herkömmlichen Ablage kein Datenverlust möglich ist. Der Zugriff auf diese Dokumente kann auch auf eine bestimmte Anzahl von Mitarbeitern innerhalb des Unternehmens beschränkt werden.

Da alle Dokumente digitalisiert und in einem Online-Repository gespeichert sind, wird außerdem weniger physischer Speicherplatz benötigt, wodurch sich der Platzbedarf in einem Büro reduziert.

  • Zeitersparnis

Die manuelle Bearbeitung von Dokumenten nimmt Zeit in Anspruch, und manchmal verzögert sich der Prozess, wenn Mitarbeiter Fehler finden. Ein automatisiertes Dokumentenerfassungssystem hilft, Zeit zu sparen und Prozesslatenzen zu reduzieren. Dies kann zu einem gesteigerten Wachstum und einer besseren Skalierbarkeit des Unternehmens führen.

  • Glückliche und zufriedene Mitarbeiter

Augenschäden, Stress und Muskelprobleme sind mit manueller Dateneingabe verbunden. Menschen, die im Bereich der Datenerfassung beschäftigt sind, leiden im Laufe der Zeit unter Müdigkeit und anderen gesundheitlichen Problemen. Es ist eine ermüdende Arbeit, die die Mitarbeiter demotiviert.

Durch die Integration einer Datenerfassungslösung in Ihr Unternehmen können sich die Mitarbeiter auf andere Aspekte konzentrieren, mehr lernen und sich in ihrem Karriereweg weiterentwickeln, wodurch die Produktivität gesteigert wird. Die Dokumentendatenerfassung hilft Ihnen, Ihre Geschäftsprozesse zu rationalisieren. So haben Sie mehr Zeit, sich auf die Beziehungen zu Ihren Kunden und Partnern zu konzentrieren.

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Häufig gestellte Fragen

Häufige Fragen zur Datenerfassung, den dahinterstehenden Technologien und wie man sie automatisiert.

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 können Rechnungen, Quittungen, Fragebögen, Bilder und Videos umfassen. Obwohl die Datenerfassung manuell erfolgen kann, automatisieren Unternehmen sie zunehmend mithilfe von Technologien, die auf maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz basieren, um Zeit zu sparen und Fehler zu reduzieren.

Die Datenerfassung ist der umfassendere Prozess des Importierens von Dokumenten und der Umwandlung ihrer Inhalte in ein maschinenlesbares Format, während die Datenextraktion der spezifische Schritt ist, bei dem gezielte Informationen aus diesen Inhalten herausgezogen werden. Die Datenextraktion erfolgt in der Regel gegen Ende des Datenerfassungsworkflows, nachdem Dokumente verarbeitet, validiert und klassifiziert wurden. In der Praxis überschneiden sich die beiden Begriffe, aber Extraktion bezieht sich im engeren Sinne auf die Identifizierung und den Abruf spezifischer Felder und Metadaten.

Die automatisierte Datenerfassung verbessert die Dateneffizienz, -genauigkeit und -sicherheit, senkt gleichzeitig die Kosten und spart Zeit. Durch den Wegfall der manuellen Dateneingabe werden interne Prozesse beschleunigt, das Risiko menschlicher Fehler verringert und die Mitarbeiter von sich wiederholenden Arbeiten befreit, die zu Ermüdung und Gesundheitsproblemen führen können. Digitalisierte Dokumente werden zudem sicher online gespeichert, was den physischen Speicherbedarf reduziert und die Aufdeckung von Betrug erleichtert.

Nein, die moderne KI-basierte Datenerfassung erfordert nicht für jedes Dokumentenlayout oder jeden Anbieter eine separate Vorlage. Parseur verwendet eine integrierte KI, um die gewünschten Felder aus jedem Layout zu extrahieren, sodass Sie nicht für jedes Format eine starre Vorlage einrichten müssen. Dies macht es möglich, Rechnungen, Quittungen und andere Dokumente mit unterschiedlicher Struktur ohne manuelle Konfiguration für jedes einzelne Dokument zu verarbeiten.

Datenerfassungssoftware verbessert die Sicherheit, indem Dokumente in einem kontrollierten Online-Repository mit eingeschränktem Zugriff gespeichert werden, wodurch Datenverlust und Betrug weniger wahrscheinlich sind als bei der herkömmlichen Papierablage. Parseur ist DSGVO-konform und arbeitet derzeit auf SOC 2 Type II hin, ist jedoch noch nicht SOC 2 zertifiziert. Diese Schutzmaßnahmen helfen Unternehmen, sensible Informationen während des gesamten Erfassungs- und Extraktionsprozesses zu schützen.

Zu den wichtigsten Methoden der Datenerfassung gehören die optische Zeichenerkennung (OCR), die intelligente Zeichenerkennung (ICR), die optische Markierungserkennung (OMR), Barcodes, QR-Codes, Web Scraping und Stimmaufnahme. OCR liest Text aus Bildern, PDFs und gescannten Dokumenten, während ICR handgeschriebenen Text verarbeitet. Jede Methode eignet sich für unterschiedliche Dokumententypen und Anwendungsfälle, vom Lesen von Prüfungsbögen mit OMR bis zur Verfolgung von Produkten mit Barcodes.

Der Datenerfassungsprozess umfasst im Allgemeinen fünf Schritte. Erstens werden Dokumente importiert oder in Formaten wie PDF, JPEG oder XML gescannt. Zweitens verarbeitet die Software den Inhalt in ein maschinenlesbares Format. Drittens werden die Daten anhand vordefinierter Regeln validiert, um Fehler zu erkennen. Viertens werden Dokumente klassifiziert und nach Typ sortiert. Schließlich werden die relevanten Daten extrahiert und an ein Ziel wie einen Ordner, ein Laufwerk oder eine angeschlossene Anwendung übermittelt.

Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist ein Verfahren, das verwendet wird, um Text aus Bildern, PDFs und gescannten Dokumenten zu lesen, wodurch die manuelle Dateneingabe überflüssig wird. OCR ist im Bank-, Gesundheits- und Versicherungswesen weit verbreitet, beispielsweise um Daten von Schecks zu extrahieren oder Röntgenberichte und Krankenakten zu digitalisieren. Beispiele für OCR-Software sind Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate und Abbyy FineReader.

Die automatisierte Datenerfassung ist deutlich genauer als die manuelle Dateneingabe, da sie menschliche Fehler beseitigt, die zu unvollständigen oder fehlenden Daten führen. Ein Validierungsschritt vergleicht die erfassten Daten mit vordefinierten Regeln, wie z. B. der Markierung verschwommener Zeichen oder fehlender Felder, bevor die Daten weitergeleitet werden. Bei Parseur ist die Validierung ein optionaler manueller Überprüfungsschritt, bei dem eine Person die Ergebnisse überprüfen und korrigieren kann, was eine zusätzliche Vertrauensschicht für kritische Dokumente bietet.