Unstrukturierte und halbstrukturierte Dokumenttypen: Was Sie wissen sollten, bevor Sie die Datenextraktion automatisieren!

‍Sind Sie es leid, Stapel komplexer, unstrukturierter Dokumente manuell zu sortieren? Suchen Sie nicht weiter. In diesem Blogbeitrag bieten wir einen umfassenden Überblick über verschiedene Dokumenttypen und die beste Plattform zur Automatisierung der Datenextraktion für Ihre Dokumente.

Entdecken Sie die Vorteile der Verwendung automatisierter Dokumentenextraktionssoftware und wie diese Ihre Geschäftsprozesse revolutionieren kann. Egal, ob Sie im Gesundheitswesen tätig sind oder mit vertraulichen Dokumenten zu tun haben, wir haben alles für Sie. Lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren Dokumenttypen und wie sie mithilfe modernster Technologien klassifiziert werden können.

Wenn du anfängst, nach einem zu suchen intelligente Dokumentenverarbeitung (IDP) Plattform für Ihr Unternehmen. Eine der ersten Fragen, die Anbieter Ihnen stellen, ist, was Art von Dokumenten hast du? Sie erwarten, dass Sie eine Antwort aus einer der drei Optionen geben — strukturiert, unstrukturiert oder halbstrukturiert. Es gibt jedoch keine eindeutige Antwort darauf, welche Art von Dokumenten in welche Kategorie fallen. Schauen wir uns das genauer an..

Strukturierte oder unstrukturierte Daten: Warum ist es wichtig, Ihren Dokumenttyp zu verstehen?

Bevor wir anfangen, über Dokumente zu sprechen, lohnt es sich, darüber zu sprechen, woher dieses Gespräch gekommen ist. In der Vergangenheit speicherten und verarbeiteten Transaktionssysteme Daten, die sich in Datenbanken befanden. Die meisten dieser Daten haben eine klare Struktur — jedes Datenelement hat einen Typ, eine definierte Länge und in einigen Fällen mögliche Werte. Bisher befanden sich diese Daten in sauber strukturierten Tabellen als Zeilen und Spalten innerhalb einer Datenbank. So sahen diese Daten aus:

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Im Laufe der Zeit begannen Systeme, mit langen Textdaten umzugehen, die aus langen Zeichenketten getippter Zeichen bestanden. Dies wurde langsam durch Bilder, Videos, Tabellen, Audiodateien und alle anderen Arten von Multimedia-Inhalten ergänzt. Diese Daten wurden zusammenfassend als unstrukturierte Daten bezeichnet, da sie kein festes Format hatten.

Wenn Sie Dokumente aus dieser Perspektive betrachten, können alle Dokumente zusammen der Kategorie unstrukturierte Daten zugeordnet werden. Dies ist der erste Punkt, der Verwirrung stiftet. Unstrukturierte Daten und strukturierte Daten lassen sich nicht strukturierten Dokumenten und unstrukturierten Dokumenten zuordnen.

Alle Dokumentdateien sind unstrukturierte Daten! Innerhalb dieser Dokumente können Sie sie jedoch anhand ihres Aussehens weiter in drei Kategorien einteilen:

• Strukturierte Dokumente
• Halbstrukturierte Dokumente
• Unstrukturierte Dokumente

Strukturierte Dokumentdateien

Dies sind die Dokumente, die ein festes Format haben, ähnlich wie ihre Verwandten mit strukturierten Daten. In der Regel handelt es sich dabei um Formulare, Einzahlungsscheine oder Stromrechnungen eines Anbieters. Solange Sie nur mit einem Anbieter zu tun haben, haben Sie es mit strukturierten Dokumenten zu tun. Die Daten in diesen Dokumenten haben feste Orte — das Datum befindet sich immer an einer Stelle, der Name der Person nimmt einen festen Ort ein usw.

Hier ist ein Beispiel dafür, wie ein strukturiertes Dokument aussieht:

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Die Technologien, die Ihnen beim Extrahieren von Daten aus diesen Dokumenttypen helfen können, sind ziemlich einfach. Sie können eine Vorlage verwenden, die OCR verwendet und dann zu einer bestimmten Koordinate im Dokument wechselt, um Werte für verschiedene Felder abzurufen.

Wichtige Überlegungen zu strukturierten Dokumentdateitypen

Eine große Herausforderung bei strukturierten Dokumenttypen besteht darin, dass Sie für jeden Anbieter eine Vorlage erstellen müssen. Wenn Sie Stromrechnungen bearbeiten, müssen Sie für jede Variante der Rechnung eine Vorlage erstellen. Dies ist am Anfang kein großes Problem, wenn die Anzahl der Varianten geringer ist. Aber wenn die Variationen zunehmen, wird es mehr als eine Vollzeitbeschäftigung, ständig Vorlagen für jeden neuen Anbieter zu erstellen.

„Unstrukturierte Daten sind eine Fundgrube an Erkenntnissen, die Unternehmen dabei helfen können, die Kundenstimmung zu verstehen, Trends zu verfolgen und neue Probleme zu erkennen.“ - Forbes

Das zweite Problem besteht darin, dass die Vorlagen in den Dokumentdateien variieren. Die Anbieter können das Layout des Dokumenttyps neu gestalten oder ihre Software zur Dokumentenerstellung aktualisieren und versehentlich damit beginnen, völlig neue Dokumentformate zu versenden, die die Vorlage beschädigen. Leider stellen Sie erst fest, dass sich die Vorlage geändert hat, wenn Ihre Datenextraktion nicht mehr funktioniert. Dann müssen Sie Überstunden machen, um diese Dateivorlagen zu korrigieren und sie wieder zum Laufen zu bringen.

Halbstrukturierte Dokumenttypen

Einige Dokumente haben einen festen Datensatz, aber kein festes Format für diese Daten. In einigen Dokumenten erscheint das Datum in der oberen rechten Ecke, in einer anderen Variante befindet es sich in der Mitte des Dokuments, und in einer anderen finden Sie es in der unteren linken Ecke. Eine weitere zusätzliche Komplikation besteht darin, dass dieselben Daten mit unterschiedlichen Namen qualifiziert sind. In einer Variante kann ein Feld als „Bestellnummer“ bezeichnet werden, in einer anderen als „Bestellnummer“, und bei einigen anderen kann es als „Bestellnummer“, „Bestellnummer“ oder „Bestellnummer“ bezeichnet werden. Diese Varianten sind endlos und aufgrund dieser beiden Herausforderungen können Sie für diese Dokumente keine auf Vorlagen basierende Lösung verwenden.

Die Datenextraktion aus diesen Dokumenten erfordert robuste Algorithmen für maschinelles Lernen, die selbstständig lernen können. Sie benötigen außerdem einige Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um den Kontext der einzelnen Felder zu verstehen.

So sehen halbstrukturierte Dokumente aus:

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Wie Sie sehen können, enthalten diese Dokumente im Wesentlichen die gleiche Information, aber sie wird erfasst in einem völlig anderen Format.

Wichtige Überlegungen zu halbstrukturierten Dokumentdateitypen

Die Verarbeitung halbstrukturierter Dokumente erfordert einen probabilistischen Ansatz, der auf Algorithmen für maschinelles Lernen basiert. Andernfalls erhalten Sie bei einigen Dokumenttypen gute Ergebnisse und bei einer Vielzahl von Varianten weniger gute Ergebnisse. Sie benötigen außerdem Funktionen, mit denen Sie im Handumdrehen neue Datenpunkte hinzufügen können.

Unstrukturierte Dokumentdateien

Die dritte Kategorie von Dokumenten ist Dokumenten vorbehalten, die kein festes Layout oder feste Datenpunkte haben. Dabei handelt es sich um frei fließende, ausführliche Dokumente, die diesem Blogbeitrag ähneln und in denen beliebige Informationen an beliebiger Stelle oder in einem beliebigen Format präsentiert werden können.

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Die Datenverarbeitung für diese Art von Dokumenten erfordert ein erhebliches Maß an Konfiguration und Anpassung, damit die IDP-Plattform aus Ihren spezifischen Dokumenten lernen kann. Das würde beinhalten maschinelles Lernen Schulung, benutzerdefinierte Vorverarbeitungspipeline, computergestützte Erkennung für visuelle Komponenten wie Diagramme, komplexe Tabellen und Grafiken.

Wichtige Überlegungen zu unstrukturierten Dokumentdateitypen

Die Verarbeitung unstrukturierter Dokumente erfordert eine Menge Vorabinvestitionen. Es wäre ratsam, den ROI für diese Implementierungen zu berechnen, bevor Sie zu weit gehen. Sie benötigen entweder eine beträchtliche Menge an Dokumenten oder einen Geschäftswert für unstrukturierte Dokumente. Zweitens dauert die Markteinführung in der Regel länger, da diese Implementierung einen erheblichen Anpassungsaufwand erfordert. Sie können zwischen 6 Monaten und einem Jahr für die Implementierung dieser Art von Lösung aufwenden. Der Schlüssel zum Erfolg besteht darin, dieses Problem in mehrere Phasen aufzuteilen und für jede Phase messbare Erfolgskriterien festzulegen.

Zusammengefasst: Warum ist das Verständnis von Dokumenten wichtig?

Ein Großteil der hochwertigen Dokumente ist gemäß IDC entweder halbstrukturiert oder unstrukturiert. OCR und manuelle Korrekturen bieten in der Regel eine ausreichende Rendite für eine einfache, strukturierte Dokumentenverarbeitung. Für die Verarbeitung unstrukturierterer Daten sind jedoch sehr umfassende Technologiefunktionen erforderlich. Es gibt eine Reihe von Anbietern und Lösungen für strukturierte Dokumente, die bei der Datenextraktion ziemlich gute Arbeit leisten. Wenn Sie jedoch zu halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumenten übergehen, schrumpft die Anbieterlandschaft erheblich.

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Die Komplikationen von Varianten, die eine vorlagenfreie Extraktion erfordern, erschweren den meisten IDP-Plattformen die Ausführung. Den meisten Unternehmen bleibt die einzige Möglichkeit, einen Systemintegrator (SI) mit der maßgeschneiderten Implementierung dieser Lösungen zu beauftragen. Die Implementierung dieser Lösungen nimmt in der Regel sehr viel Zeit in Anspruch und ist oft nicht in der Lage, Genauigkeit und Geschwindigkeit zu liefern. Eine umfassende, auf maschinellem Lernen und KI basierende IDP-Plattform wie Infrrd bietet Ihnen die Vorhersagbarkeit und hohe Genauigkeit, die bei der Datenextraktion für halbstrukturierte und unstrukturierte Dokumente erforderlich sind.

Häufig gestellte Fragen zu Dokumenttypen

Handelt es sich bei einer Textdatei um unstrukturierte Daten?

Eine Textdatei ist eine Art von Computerdatei, die normalerweise zum Speichern von für Menschen lesbaren Daten verwendet wird. Beispiele für Textdateien sind Textverarbeitungsdokumente, Webseiten und Konfigurationsdateien. Obwohl Textdateien im Allgemeinen als unstrukturierte Daten betrachtet werden, können sie manchmal Strukturen enthalten, z. B. wenn sie zum Speichern tabellarischer Daten verwendet werden.

Welche Datenbanken unterstützen halbstrukturierte und unstrukturierte Daten?

Mit einem NoSQL-Datenbankverwaltungssystem können Sie sowohl unstrukturierte als auch halbstrukturierte Daten speichern und verarbeiten, was mit einem relationalen Datenbankverwaltungssystem nicht möglich ist.

Welche Art von Daten kann nicht in der Datenbank gespeichert werden?

Daten, die unstrukturiert sind, können nicht in herkömmlichen relationalen Datenbanken gespeichert werden, da ihre Anordnung nicht mit einem vordefinierten Datenmodell oder Schema übereinstimmt.

Können halbstrukturierte Daten strukturiert gespeichert werden?

Im Allgemeinen können halbstrukturierte Daten als strukturierte Daten gespeichert werden, wenn sie klar definiert sind und die Beziehungen zwischen Datenpunkten klar sind. Andernfalls kann es schwieriger sein, halbstrukturierte Daten als strukturierte Daten zu speichern, und es kann effizienter sein, sie als unstrukturierte Daten zu speichern. Halbstrukturierte Daten können in DBMS gespeichert werden.

Können wir SQL für unstrukturierte Daten verwenden?

SQL ist ein leistungsstarkes Tool zur Verwaltung und Bearbeitung von Daten, das jedoch für die Verwendung mit strukturierten Daten konzipiert wurde. Unstrukturierte Daten wie Text, Bilder und Videos passen nicht genau in die Zeilen und Spalten einer relationalen Datenbank. Daher ist SQL nicht das beste Tool für die Arbeit mit unstrukturierten Daten.

Kann OCR-Software die Handschrift auf einem Dokument genau erkennen?

OCR-Software ist hauptsächlich für das Erkennen und Konvertieren von gedrucktem oder maschinengeschriebenem Text konzipiert. Es wurde zwar verbessert, aber die genaue Erkennung handgeschriebener Texte bleibt aufgrund von Variationen in Stil und Lesbarkeit eine Herausforderung. Für bessere Ergebnisse ist möglicherweise eine spezielle Handschrifterkennungssoftware oder eine manuelle Transkription erforderlich.

Wie kann die Klassifizierung von Dokumenten die Effizienz meiner Geschäftsprozesse verbessern?

Die Klassifizierung von Dokumenten kann die Effizienz Ihrer Geschäftsprozesse auf verschiedene Weise erheblich verbessern:

• Optimierte Organisation von Dokumenten
• Automatisierte Workflows für eine schnellere Bearbeitung
• Verbesserte Datenextraktion für effiziente Datenverarbeitung
• Verbesserte Compliance und Sicherheit durch genaue Klassifizierung
• Umsetzbare Erkenntnisse aus klassifizierten Daten für fundierte Entscheidungen
• Optimiertes Informationsmanagement für einfaches Abrufen und Zugänglichkeit
• Beschleunigte Geschäftsprozesse und reduzierter manueller Aufwand
• Kosteneinsparungen durch effizientes Dokumentenhandling
• Höhere Produktivität und Effizienz im Geschäftsbetrieb.

Sind Excel-Daten strukturiert oder unstrukturiert?

Der Blog gibt jedoch nicht ausdrücklich an, ob Excel als strukturierte oder unstrukturierte Daten betrachtet wird. Im Allgemeinen werden Excel-Daten jedoch als strukturierte Daten betrachtet, da sie in Zeilen und Spalten mit definierten Datentypen organisiert sind. Andererseits folgen unstrukturierte Daten, wie Textdaten in Dokumenten, keiner definierten Struktur und können schwieriger zu analysieren sein.

Was sind Beispiele für halbstrukturierte Daten?

Beispiele für halbstrukturierte Daten sind E-Mails, XML-Dateien, JSON-Dateien, Beiträge in sozialen Netzwerken und Protokolldateien. Diese Datentypen enthalten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Informationen, z. B. eine Mischung aus vordefinierten Feldern und Freiformtext.

Was sind Beispiele für unstrukturierte Daten?

Beispiele für unstrukturierte Daten sind Textdokumente, Bilder, Audio- und Videodateien, Social-Media-Feeds, Webseiten und E-Mails mit Freiformtext. Diese Art von Daten hat kein bestimmtes Format oder keine bestimmte Organisation und kann mit herkömmlichen Methoden schwierig zu verarbeiten und zu analysieren sein.

Was sind die Arten von Dokumenten?

Unstrukturierte Daten sind in jedem Dokument vorhanden! Je nachdem, wie sie aussehen, können Sie diese Dokumente jedoch weiter in drei Kategorien unterteilen:

• Strukturierte Dokumente
• Halbstrukturierte Dokumente
• Unstrukturierte Dokumente

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