Was ist Datenextraktion?

Datenextraktion bezeichnet den Prozess der systematischen Gewinnung relevanter Informationen aus strukturierten, semi-strukturierten oder unstrukturierten Datenquellen. Diese Quellen können Dokumente, E-Mails, PDFs, Datenbanken, Formulare oder auch gescannte Belege sein. Ziel der Datenextraktion ist es, die enthaltenen Informationen maschinenlesbar zu machen, um sie automatisiert weiterverarbeiten zu können – z. B. in automatisierten Workflows.

In der Automatisierung von Unternehmensprozessen ist Datenextraktion eine unverzichtbare Grundlage, die z. B. automatisierte Rechnungsverarbeitung, E-Mail-Verarbeitung oder Kundenservice-Automatisierung ermöglicht.

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Warum ist Datenextraktion so wichtig?

Viele Geschäftsprozesse müssen heute digital ablaufen, um die enormen Mengen an Daten zu bewältigen und Kunden zufriedenzustellen. Das führt dazu, dass Unternehmen täglich mit einer großen Menge an Informationen aus verschiedensten Kanälen konfrontiert sind: Papierdokumente, E-Mails, Online-Formulare, Chatverläufe, Scans oder PDFs. Die Informationen liegen zwar meist schon digital vor (Papierdokumente werden z.B. eingescannt), sind aber trotzdem nicht strukturiert – das heißt, sie sind für automatisierte Systeme zunächst nicht direkt nutzbar. Mitarbeiter müssen die Inhalte manuell prüfen, interpretieren und in Systeme übertragen – ein zeitaufwendiger und fehleranfälliger Prozess. Hier kommt die automatisierte Datenextraktion ins Spiel. Sie ermöglicht es, Informationen schnell, effizient und nahezu fehlerfrei nutzbar zu machen, damit diese im weiteren Prozess automatisiert verarbeitet werden können.

In welchen Bereichen kommt Datenextraktion zum Einsatz?

Datenextraktion kommt in unterschiedlichsten Branchen und Anwendungsfällen zum Einsatz. Überall dort, wo es im Unternehmen eingehende Daten gibt, die automatisiert verarbeitet werden sollen, bringt Datenextraktion den Prozess zum Laufen:

  • Posteingangsbearbeitung: Automatische Extraktion von Daten (z.B. Kundendaten, Details zu Anliegen, …) aus Briefen, E-Mails, Anhängen und Formularen.

  • Rechnungsverarbeitung: Nicht alle Rechnungen gehen in strukturierten Formaten ein (E-Rechnungen). In PDF-Rechnungen müssen beispielsweise Beträge, IBANs, und Rechnungsnummern ausgelesen werden, damit der Prüf- und Freigabeprozess effizient ablaufen kann.

  • Kundenservice: Strukturierung von Serviceanfragen für intelligente Verteilung an zuständige Teams oder Systeme.

  • Versicherungsprozesse: Kunden senden z.B. Schadensdaten in unstrukturierten Anhängen (Formulare, Beschreibungen, Bilder, …). Auch diese müssen strukturiert aufbereitet werden.

  • E-Government & Verwaltung: Anträge, Bürgerformulare und EGVP-Nachrichten – all diese Kommunikation enthält wichtige Daten, die extrahiert werden müssen.

Welche Arten von Daten können extrahiert werden?

Datenextraktion kann auf verschiedenste Informationsarten angewendet werden:

Datentyp Beispiele
Strukturierte Daten Datenbanken, Tabellen
Semi-strukturierte Daten XML-, JSON- oder CSV-Dateien, E-Mails mit Feldern
Unstrukturierte Daten PDFs, Scans, Briefe, Freitextfelder, Verträge

 

Besonders herausfordernd ist die Extraktion aus unstrukturierten Quellen, da hier keine klaren Layouts oder vordefinierten Felder vorhanden sind.

Technologien & Methoden der Datenextraktion

Die Datenextraktion hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt. Klassische Verfahren wurden durch moderne, KI-gestützte Ansätze ergänzt:

OCR (Optical Character Recognition)

Optische Zeichenerkennung dient der Umwandlung von gescannten Dokumenten in maschinenlesbaren Text. OCR bildet die Basis vieler Extraktionsprozesse.

Regelbasierte Extraktion

Nutzen von vordefinierten Regeln (z. B. „Wenn IBAN, dann 22-stellige Ziffernfolge“). Effektiv, aber nicht lernfähig.

Template-basierte Extraktion

Mit dieser Technologie können Daten aus stark standardisierten Dokumenten (z. B. Formulare, Rechnungen in einheitlichem Layout, …) extrahiert werden.

Sobald sich an der Struktur der Dokumente etwas ändert, muss das System angepasst werden. Außerdem werden zusätzliche unstrukturierte Daten (z.B. handschriftliche Bemerkungen außerhalb der Formularfelder) grundsätzlich nicht erkannt.

KI-basierte Extraktion

Mit neuen KI-Technologien, insbesondere Large Language Models (LLMs) können auch unstrukturierte Daten ohne Vorbereitung extrahiert werden. Das bedeutet, dass beispielsweise die Struktur eines Formulars und eventuelle Abweichungen keine Rolle mehr spielen - die relevanten Informationen werden trotzdem mit hoher Genauigkeit erkannt. Entscheidend hierfür ist die Fähigkeit von LLMs kontextbasiert zu arbeiten, also ähnlich wie ein Mensch Dokumente zu verstehen und selbstständig zu erkennen, welche Daten an welchen Stellen des Dokuments zu finden sind.

Vorteile von intelligenter Datenextraktion

Der Einsatz intelligenter Datenextraktion – insbesondere auf Basis von KI-Technologien – bietet Unternehmen eine Vielzahl konkreter Vorteile. Im Vergleich zu manueller Extraktion ermöglicht die intelligente Datenextraktion eine deutlich höhere Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit:

  • Zeitersparnis: Automatisierte Extraktion reduziert die Bearbeitungszeiten erheblich. Informationen aus E-Mails, Formularen oder PDFs stehen nahezu in Echtzeit zur Weiterverarbeitung zur Verfügung. So können Anfragen schneller bearbeitet und Fristen eingehalten werden.

  • Kosteneffizienz: Mitarbeiter können ihre wertvolle Arbeitszeit für komplexere Aufgaben nutzen. Zudem sinken Fehlerquoten, wodurch Nachbearbeitungen oder Korrekturläufe vermieden werden können.

  • Hohe Genauigkeit und Qualität: Intelligente Datenextraktion bedeutet niedrige Fehlerquoten. Bei sehr unstrukturierten Dokumenten kann das mithilfe von KI-Technologien erreicht werden.

  • Skalierbarkeit: Moderne Plattformen lassen sich flexibel auf neue Prozesse und steigende Dokumentenvolumen anpassen.

  • Mehr Transparenz und Kontrolle: Über Dashboards und Monitoring-Tools (wie z. B. NOVO BI Board) können Sie den Extraktionsprozess in Echtzeit überwachen, auswerten und optimieren.

Wie macht Datenextraktion automatisierte Prozesse möglich?

Nach der automatisierten Datenextraktion liegen die Daten also nicht nur digital vor, sondern auch in strukturierter Form. Wie geht es jetzt weiter? Der größte Vorteil von strukturierten Daten ist, dass diese in einen automatisierten Workflow überführt werden können. Als nächstes können die Daten…

  1. klassifiziert (z. B. nach Anliegen, Abteilung),
  2. an die Fachsysteme weitergeleitet,
  3. bearbeitet (z. B. Ablage, Belegerfassung, …),
  4. und an die Zielsysteme überführt werden.

Mit modernen Low-Code-Plattformen lassen sich solche Workflows einfach per Drag-and-Drop konfigurieren, ohne dass weitere IT-Kenntnisse erforderlich sind.

Die Wahl der passenden Software: Lösungen von inovoo

Damit also die Vorteile der intelligenten Datenextraktion optimal genutzt werden können, braucht es eine Plattform, die die strukturierten Daten in einen automatisierten Verarbeitungsprozess leitet. NOVO CxP (Communication Exchange Platform) von inovoo ist eine moderne Lösung, die genau das bietet. Sie transformiert unstrukturierte Daten in klar aufbereitete, digitale Informationen, die direkt für die automatisierte Weiterverarbeitung genutzt werden können.

  • E-Mails, eingescannte Dokumente, Formulare und diverse andere Datenquellen lösen automatisch intelligente Workflows aus.

  • Die Plattform verarbeitet Inhalte unabhängig von Format, Sprache, Struktur oder Komplexität.

  • Alle Verarbeitungsschritte erfolgen durchgängig automatisiert – vom Eingang der Daten bis zur Übergabe in Ihre Zielsysteme.

NOVO CxP schafft zudem eine aufgeräumte Systemlandschaft, in der das Potenzial der intelligenten Datenextraktion voll ausgeschöpft wird. Businessanwendungen und IT-Systeme wie ERP, CRM, CMS oder Datenbanken sind nicht mehr Silos, sondern werden durch die Integration von NOVO CxP direkt und nahtlos angebunden:

Grafik, die einen strukturierten Prozess zeigt, mit vier Business-Anwendungen und vier IT-Systemen, die an die zentrale Plattform NOVO CxP angebunden sind.

Prozessautomatisierung mit NOVO CxP: intelligent, verknüpft, nachvollziehbar

Für besonders komplexe und unterschiedlich strukturierte Dokumente empfehlen wir die clevere KI-Lösung NOVO AI Studio auf LLM-Basis. Damit können Sie die Leistungsfähigkeit von LLMs direkt in Ihre Prozesse bringen und aus jedem Dokument, egal wie unstrukturiert und ohne vorheriges Antrainieren direkt alle Daten extrahieren.

Intelligente Datenextraktion ist der Schlüssel zu optimierten Prozessen

Intelligente Datenextraktion ist entscheidender Bestandteil von jedem Prozess, in dem unstrukturierte Daten verarbeitet werden sollen. Wer Informationen nicht nur digital vorliegen hat, sondern auch automatisiert analysieren und verarbeiten kann, spart Kosten, beschleunigt Abläufe und steigert die Servicequalität. Mit modernen Lösungen wie NOVO AI Studio und NOVO CxP bietet inovoo Unternehmen die Möglichkeit, Datenextraktion intelligent und skalierbar umzusetzen – ob im Kundenservice, in der Verwaltung oder im Inputmanagement großer Organisationen.

Autor:

Leon KIimau | Werkstudent Marketing | inovoo

Kontakt: info@inovoo.com