Data capture is de manier waarop een stapel facturen, bonnetjes en formulieren schone data wordt die jouw systemen kunnen gebruiken, zonder dat iemand een regel hoeft over te typen. Handmatig gedaan kost het uren en leidt het tot typefouten. Goed gedaan denk je er nooit meer over na.
Hieronder: wat data capture betekent, de methoden erachter, het vijfstappenproces en hoe je het geheel kunt automatiseren zodat het zonder jou draait.
Wat is data capture?
Data capture is het proces waarbij informatie uit elk type document of e-mail wordt gehaald en wordt omgezet in een voor computers leesbaar formaat. Documenten zijn er in alle denkbare vormen: facturen, bonnetjes, vragenlijsten, video's en afbeeldingen. Het handmatig vastleggen van die data kost tijd, moeite en mensen. Daarom leunen bedrijven op machine learning en kunstmatige intelligentie om deze klus te automatiseren.
Een korte verduidelijking, want de term wordt op drie manieren gebruikt. In deze gids betekent data capture het lezen van zakelijke documenten en het omzetten van hun inhoud in gestructureerde data. Dat is iets anders dan Change Data Capture, een database-engineeringtechniek voor het bijhouden van wijzigingen op rijniveau, en fysieke of veldregistratie, die barcodes en RFID-tags gebruikt om objecten in de echte wereld te loggen. Als je hier bent om informatie uit documenten te halen, ben je op de juiste plek.
De vraag neemt niet af. De wereldwijde markt voor automatische identificatie en data capture werd gewaardeerd op $69,8 miljard in 2024 en zal naar verwachting $136,9 miljard bereiken tegen 2030, een samengestelde jaarlijkse groeisnelheid van 11,7 procent.
Methoden voor data capture
Methoden voor data capture vallen uiteen in een handvol gevestigde technologieën, elk gebouwd voor een ander soort document. Handmatige registratie, waarbij een persoon leest en overtypt, bestaat nog steeds, maar is traag en foutgevoelig. De onderstaande methoden zijn dus waar teams daadwerkelijk naar grijpen als het volume groeit.
OCR
Optical character recognition (OCR) is een techniek die wordt gebruikt om data te lezen uit afbeeldingen, PDF's en gescande documenten. Het maakt handmatige gegevensinvoer overbodig, wat van belang is zodra een bedrijf bonnetjes of afbeeldingen in bulk moet verwerken.
OCR is ouder dan de meeste mensen denken. Het werd voor het eerst in 1975 in gebruik genomen, toen Ray Kurzweil een leesmachine bouwde voor slechtzienden. Vijftig jaar later drijft het in stilte jouw bank, jouw ziekenhuis en jouw verzekeraar aan, waarbij het data haalt uit cheques, röntgenrapporten en patiëntendossiers.
Voorbeelden van OCR-software zijn Parseur, Tesseract, Adobe Acrobat Pro, OmniPage Ultimate en Abbyy FineReader.
ICR
Intelligent character recognition (ICR) is een geavanceerde vorm van OCR die gebouwd is om handschrift te lezen. Het herkent verschillende stijlen en lettertypen van handgeschreven tekst, wat de nauwkeurigheid van de vastgelegde data verbetert. Om dat voor elkaar te krijgen, combineert ICR feature-analyse met pixelgebaseerde verwerking om lijnen, kruispunten en gesloten lussen te identificeren.
ICR duikt op overal waar handschrift te vinden is:
- Bankafschriften
- Urenstaten
- Facturen
- Rekeningen
- Klantenenquêtes
OMR
Optical mark recognition (OMR), ook wel optisch markeren genoemd, verzamelt informatie uit examens, cijferlijsten, enquêtes en andere gestructureerde formulieren. De software scant een document en onderscheidt gemarkeerde vakjes van ongemarkeerde. Scholen en marktonderzoeksbureaus vertrouwen erop om duizenden formulieren na te kijken zonder dat één persoon met een pen over de pagina hoeft te gaan.
Barcodes
Barcodetechnologie is de methode die je elke dag tegenkomt, gedrukt op bijna elk product dat je koopt. Je herkent het aan de zwart-witte parallelle lijnen, die getallen en data coderen die een scanner in een oogwenk leest.
Barcodes identificeren producten en volgen pakketten via software. Daarom draaien supermarkten, internationale verzendingen en het volgen van betalingen op facturen erop.
QR Code
QR-codes zijn 2D-barcodes die meer informatie kunnen bevatten en eenvoudig met elke smartphone kunnen worden gelezen. Er bestaan statische en dynamische QR-codes, die kunnen linken naar een website, een sociaal profiel, een wifi-wachtwoord of een e-mailadres. Veel restaurants gebruiken ze om de geprinte menukaart voorgoed af te danken.
Web scraping
Web scraping, soms ook data scraping genoemd, maakt gebruik van bots of crawlers om content van websites te halen. Residentiële proxies helpen deze bots om detectie te vermijden, waarna de geschraapte HTML naar een database wordt geschreven.
Voice capture
Alexa, Siri en Google Assistant zijn allemaal voice capture technologieën. Ze gebruiken spraakherkenning om gesproken woorden om te zetten in data die een computer kan verwerken. Vraag een van hen naar het weer van morgen en je hebt zojuist hardop data vastgelegd.
Automated data capture with AI (IDP)
Geautomatiseerde data capture, ook wel intelligent document processing (IDP) genoemd, gebruikt AI om een document te lezen, de velden te vinden die jij belangrijk vindt, en deze als gestructureerde data terug te geven zonder dat er een template gebouwd hoeft te worden. Dit is de moderne methode, en het is degene die schaalbaar is. In tegenstelling tot alleen OCR, dat stopt bij het omzetten van een afbeelding naar tekst, begrijpt intelligent document processing de lay-out, zodat het factuurnummer, de datum en de regelitems uit duizend verschillende formaten van leveranciers kunnen worden gehaald.
Tools zoals Parseur draaien twee AI-engines onder de motorkap: een Text AI-engine voor e-mails en tekstdocumenten, en een Vision AI-engine voor PDF's, scans en afbeeldingen. Je beschrijft de velden één keer, de AI legt ze vast uit elk document dat volgt, een optionele menselijke controlestap vangt kritieke zaken op en de schone data belandt in jouw spreadsheet, CRM, ERP, API of een AI-agent verderop in het proces. Dat is data capture zonder het onderhoud van templates en zonder het typen.
Het data capture proces
Het data capture proces verloopt in vijf stappen, van het importeren van een document tot het afleveren van de voltooide data.
- Documenten importeren
Voordat er iets kan worden vastgelegd, moet het document eerst binnenkomen. De meeste data capture software accepteert bestanden in elk formaat dat ze binnenkomen, zoals PDF, JPEG of XML, of ze nu zijn gescand, gemaild of geüpload.
- Verwerking naar een leesbaar formaat
Na het importeren zet de software de inhoud om in een machineleesbaar formaat. Als het bestand een afbeelding van lage kwaliteit is, wordt deze eerst opgeschoond, waarbij de resolutie wordt verscherpt zodat de onderliggende tekst kan worden gelezen.
- Datavalidatie
Vervolgens wordt de vastgelegde data gecontroleerd aan de hand van vooraf gedefinieerde regels, waarbij vage tekens of ontbrekende velden worden gemarkeerd voordat er iets verder gaat. De data in deze fase goed krijgen is wat voorkomt dat een kleine fout stroomafwaarts een dure fout wordt.
- Documentclassificatie
Documenten worden vervolgens automatisch gesorteerd en geïndexeerd op type, zodat inkooporders, bonnetjes en contracten elk in de juiste map belanden. Deze machine learning-classificatie bespaart jouw team het handmatig sorteren van een stapel die nooit stopt met groeien.
- Gegevensextractie en aflevering
Tot slot komt de data-extractie zelf, waarbij de specifieke velden en metadata die je nodig hebt eruit worden gehaald en doorgestuurd. De vastgelegde data verhuist naar een schijf, een map of een gekoppelde app, klaar om de geautomatiseerde workflows te voeden die aan de andere kant wachten.
Data capture vs gegevensinvoer vs dataverzameling
Data capture, data entry (gegevensinvoer) en data collection (dataverzameling) zijn drie verschillende dingen die mensen vaak door elkaar halen. Data entry is een persoon die handmatig informatie in een systeem typt, terwijl data capture dat lees- en conversiestapje automatiseert zodat niemand dat hoeft te doen. Data collection is de bredere handeling van het verzamelen van informatie uit willekeurige bronnen, en data capture is het specifieke deel dat wat je hebt verzameld, omzet in gestructureerde, machineleesbare data. Simpel gezegd: je verzamelt de documenten, capture haalt de data eruit, en entry is de trage handmatige versie die capture vervangt.
Voordelen van data capture
Geautomatiseerde data capture betaalt zich op vijf manieren uit die snel zichtbaar zijn: efficiëntie, nauwkeurigheid, lagere kosten, betere beveiliging en gelukkigere werknemers.
- Data-efficiëntie
Omdat data snel en nauwkeurig wordt vastgelegd, versnellen interne processen en wachten klanten minder. Met veel minder handmatig werk verloopt jouw documentverwerking end-to-end sneller.
- Data-nauwkeurigheid
Handmatige verwerking zorgt altijd voor fouten, of het nu een ontbrekend veld is of een typefout. Een data capture oplossing voert een validatiestap uit die elk record controleert, zodat het kan verifiëren of een factuur overeenkomt met de data van de leverancier in jouw database voordat iemand het ziet.
- Kosten verlagen
Het papierwerk telt op. Volgens AI Multiple kost het indienen van een enkel document ongeveer $20, en het reproduceren van een verloren document kost $220. Geautomatiseerde data capture wist die onnodige uitgaven uit, en het papier dat je stopt met printen is een bonus voor de planeet.
- Verbeterde beveiliging
Gedigitaliseerde documenten staan in veilige online opslag met beperkte toegang tot de mensen die het nodig hebben, wat verlies en fraude veel minder waarschijnlijk maakt dan bij een papieren archiefkast. Meer overzicht over elk document betekent dat verdachte activiteiten sneller worden opgemerkt, niet maanden later.
- Tijdbesparing
Handmatig documenten doornemen is traag, en nog trager wanneer iemand stopt om een fout te herstellen. Een geautomatiseerd document capture systeem snijdt die vertraging eruit, wat jouw bedrijf de ruimte geeft om te groeien en op te schalen.
- Gelukkigere, gezondere werknemers
Vermoeide ogen, stress en spierproblemen zijn allemaal gekoppeld aan handmatig gegevensinvoerwerk, en de eentonigheid put mensen uit. Geef dat werk aan software en jouw team kan de uren besteden aan klanten, partners en de onderdelen van het werk die echt een mens nodig hebben.
Hoe je data capture kunt automatiseren met Parseur
Parseur is een AI data capture tool die automatisch gestructureerde data uit jouw documenten haalt, zonder dat er een template of code nodig is. Het is gebouwd voor mensen die verdrinken in documenten, niet voor engineers, dus een niet-technische gebruiker kan het in een middag instellen.
Stuur jouw documenten naar Parseur via e-mail of upload, en de AI-engines leggen de velden vast waar je om hebt gevraagd, van facturen, bonnetjes en e-mails tot gescande PDF's. Vanaf daar stroomt de schone data naar honderden gekoppelde applicaties, jouw spreadsheet, jouw CRM of jouw automatiseringsplatform, op het moment dat elk document binnenkomt.
Het resultaat is simpel: jouw documenten worden vastgelegd zodra ze binnenkomen, en jij krijgt de uren terug die je aan gegevensinvoer besteedde. Dat is het hele punt van data capture, en het is de laatste keer dat je erover na hoeft te denken.
Laatst bijgewerkt op
