Das Extrahieren von Daten aus Tabellen ist nicht ganz so einfach, wie es sein sollte.
Wenn Sie nachlesen, wie falsch die Rolling Stones lagen, wenn es darum geht Extrahieren von Daten aus Tabellen, du weißt es schon!
Automatisieren der Datenextraktion —auch wenn es darum geht komplexe Tabellen und Charts—ist nicht so hart wie du denkst.
Wenn Sie sich einige gezielte, kritische Fragen stellen... und beantworten... können Sie herausfinden, ob Automatisierung alles sein kann, wofür sie geknackt wird. Der Schlüssel liegt natürlich darin, die richtigen Fragen zu stellen...
Also, was sind sie? Lass uns eintauchen.
FRAGE 1: Machst du Brauchen um Daten aus Tabellen zu extrahieren?
Die erste Frage ist immer ein Doozy... richtig?
Heutzutage ist Zeit für jeden kostbar.
Das ist der Kern dieser Frage.
Wenn Sie keinen spezifischen Bedarf für die Daten identifiziert haben, die oft in Tabellen gefangen sind, müssen Sie keine Automatisierung anstreben!
Wenn es keinen bestehenden Prozess gibt, der auf Daten in Tabellen und Diagrammen beruht oder diese anderweitig verwendet, ist keine Automatisierung erforderlich.
Aber wenn Sie WIRKLICH einen Bedarf haben... wenn Sie Prozesse haben, die diese Art von Informationen verwenden?
Lesen Sie weiter.
Die Beantwortung der restlichen Fragen kann den Weg zur Automatisierung (und all ihre Vorteile) klarer machen.
FRAGE 2: Wenn Sie die Datenextraktion aus Tabellen automatisieren könnten, was könnte das für Ihr Unternehmen tun?
Bei dieser Frage geht es darum, die Möglichkeiten zu erkennen.
Bevor Sie darauf antworten, sollten Sie das Datenvolumen berücksichtigen, das Sie in Tabellen gespeichert haben.
Automatisierung spart Zeit — manchmal eine Menge davon! Aber wenn das Volumen nicht da ist, dann die Automatisierung von Datenextraktion macht vielleicht keinen Sinn.
Das heißt, wenn Sie Tausende von Dokumenten verarbeiten (und für manche sogar Zehntausende... oder mehr!), dann könnte Automatisierung bedeuten, dass Sie messbare, ungenutzte Vorteile haben, die nur darauf warten, entdeckt zu werden.
Um diese Frage zu beantworten, erstellen Sie eine Liste dessen, was möglich wäre, wenn Sie all diese Datenextraktionsarbeiten automatisieren könnten.
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Berücksichtigen Sie bei der Erstellung Ihrer Liste die vollen Auswirkungen dessen, was Automatisierung für Ihr Unternehmen bedeuten könnte.
Das heißt, tiefer graben.
Zum Beispiel...
Das ist mehr als Zeitersparnis...
... es ist eine Fähigkeit, sich strategischer auf Aktivitäten zu konzentrieren als auf das Scraping von Daten.
- Was sind die Ergebnisse dieser Aktivitäten?
- Was würden diese Ergebnisse für Ihre Mitarbeiter bedeuten?
- Was würden diese Ergebnisse für Ihr Unternehmen bedeuten?
Es ist mehr als eine erhöhte Genauigkeit...
... es sind qualitativ hochwertigere Daten, die zu einem erhöhten Vertrauen in die Zahlen führen.
- Was würde eine nahezu hundertprozentige Genauigkeit für Ihr Unternehmen bedeuten?
- Wie könnten Sie daraus eine Marketing- oder Verkaufsbotschaft machen?
- Was könnte mehr Genauigkeit für das Kundenvertrauen bedeuten?
Es sind mehr als niedrigere Kosten...
...Es ermöglicht Fachkräften, sich auf das zu konzentrieren, was sie am besten können, anstatt mühsame, eintönige und tödliche langweilige manuelle Datenextraktionsarbeiten.
- Wo könnten Sie den Fokus auf Ihre Belegschaft verlagern, die derzeit mit der Datenextraktion beschäftigt sind?
- Was würde dieser Wandel für die Moral bedeuten?
- Wie könnte sich das auf Ihre allgemeine Geschäftsleistung auswirken?
FRAGE 3: In welchen Funktionsbereichen oder Prozessen könnten die genauen Daten aus diesen Tabellen und Diagrammen verwendet werden? Wie könnte Ihr Unternehmen davon profitieren?
Berücksichtigen Sie alle Funktionsbereiche und/oder bestehenden Prozesse, die von genaueren, extrahierten Daten profitieren könnten.
Liste sie auf. (Wirklich! Ich warte auf dich!)
Brauchen Sie Hilfe?
Denken Sie an all die Leute, die entweder die Daten bereits konsumieren...
Denken Sie an all die Menschen, die diese Daten verwenden könnten, um fundiertere Entscheidungen zu treffen.
Und denken Sie an dieses Zitat eines führenden Versicherers, um das Bild zu vermitteln:
„Wenn wir vollständige Informationen extrahieren könnten, könnten wir dem Rest des Unternehmens Einblicke als Service anbieten. Das bedeutet, andere nachgelagerte Prozesse automatisieren zu können.
Für uns lesen Menschen in verschiedenen BUs am Ende jeden Tag dasselbe Material, nur um ihre Prozesse ausführen zu können. Wenn wir ALLE Daten extrahieren könnten, könnten wir eine Menge an Kosteneinsparungen erzielen... und auch unsere Markteinführungszeit erhöhen.“
Sobald Sie Ihre Liste erstellt haben, werden Sie eine bessere Vorstellung davon haben, wie groß die Auswirkungen eines schnelleren Zugriffs auf genauere Daten für Ihr Unternehmen sein können.
FRAGE 4: Haben Sie versucht, Tabellendaten aus PDFs zu extrahieren, aber festgestellt, dass Sie immer auf Hindernisse stoßen?
Vielleicht hast du es mit OCR versucht.
OCR hat nicht funktioniert.
Vielleicht haben Sie Cloud-Tools von Amazon oder Google ausprobiert.
Cloud-Tools von Amazon oder Google funktionierten nicht.
Vielleicht hast du [FÜLLE HIER AUS, WAS DU VERSUCHT HAST] versucht.
[FÜLLE AUS, WAS DU HIER VERSUCHT HAST] hat nicht funktioniert.
Die Sache ist, viele Leute versuchen das... und viele Leute scheitern.
Aber das Scheitern, das so viele Erfahrungen machen, muss nicht die Norm sein.
FRAGE: 5: Haben Sie aufgrund dieser Hindernisse festgestellt, dass das Extrahieren von Daten aus Tabellen nicht ohne manuellen Aufwand möglich ist?
Haben Sie festgestellt, dass die Automatisierung dieser Art von Daten einfach nicht möglich ist?
Wenn ja, wäre das schade.
Weil Sie die Datenextraktion automatisieren KÖNNEN, egal wie komplex Ihre Dokumente werden können.
Denken Sie zum Beispiel an diesen großen Versicherer (Sie wissen es vielleicht).
Der große Versicherer (Sie wissen vielleicht) verwendete ein manuelles Verfahren, um Daten aus Dokumenten zu extrahieren, die Tabellen sowie andere Bilder, Fotos, Schriften... sogar handgeschriebene Abschnitte enthielten.
Ihr Prozess? Die vollständige Fertigstellung dauerte vier Wochen.
Sie hatten die Hoffnung auf Automatisieren der Datenextraktion. Es war eine riesige Straßensperre... bis sie gelernt haben, sie zu entfernen.
Nachdem sie die Datenblockade beseitigt und diesen Teil ihres Prozesses automatisiert und nicht manuell durchgeführt hatten, verkürzte der große Versicherer (Sie wissen vielleicht) die Bearbeitungszeit um 75%
Was ist mehr? Auf diese Weise erhöhten sie die Kapazität um 60%, sodass sie mehr Anträge bearbeiten konnten...das ist... mehr Geschäfte machen.
Was würden 60% mehr Kapazität für Ihr Unternehmen bedeuten?
Die Beantwortung dieser kritischen Fragen ist der erste Schritt, um dies herauszufinden.
Wenn Sie die Möglichkeiten mit jemandem erkunden möchten, der dort war... oder einfach nur Unterstützung benötigen, um alles herauszufinden, ist es verfügbar.
Lesen Sie mehr darüber, wie andere mit ihren Problemen umgegangen sind Herausforderungen bei der Datenextraktion frontal und gedieh.
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Halten Sie schließlich Ausschau nach weiteren hilfreichen Inhalten wie diesem... bald. 😃
Häufig gestellte Fragen
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung besteht aus einer Reihe von Richtlinien und Kriterien, anhand derer die Richtigkeit, Einhaltung und Vollständigkeit eines Hypothekendarlehens überprüft und verifiziert werden, bevor Mittel ausgezahlt werden. Sie stellt sicher, dass das Darlehen den regulatorischen Anforderungen und internen Standards entspricht, wodurch das Risiko von Fehlern und Betrug verringert wird.
Ja, IDP kann Dokumenten-Workflows vollständig automatisieren, vom Scannen über die Datenextraktion und Validierung bis hin zur Integration mit anderen Geschäftssystemen.
Eine QC-Checkliste vor der Finanzierung ist hilfreich, da sie sicherstellt, dass ein Hypothekendarlehen vor der Finanzierung alle regulatorischen und internen Anforderungen erfüllt. Das frühzeitige Erkennen von Fehlern, Inkonsistenzen oder Compliance-Problemen reduziert das Risiko von Kreditmängeln, Betrug und potenziellen rechtlichen Problemen. Dieser proaktive Ansatz verbessert die Kreditqualität, minimiert kostspielige Verzögerungen und stärkt das Vertrauen der Anleger.
Durch die Optimierung der Dokumentenverarbeitung und die Reduzierung manueller Eingriffe senkt maschinelles Lernen in IDP die Betriebskosten und verbessert die Gesamteffizienz.
IDP aktualisiert seine Modelle für maschinelles Lernen kontinuierlich, indem es Benutzerinteraktionen und Ergebnisse der Dokumentenverarbeitung analysiert, was zu kontinuierlichen Verbesserungen der Genauigkeit und Effizienz führt.
IDP nutzt maschinelles Lernen, um die Genauigkeit der Datenextraktion ständig zu verbessern, Fehler zu reduzieren und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.
