Jenseits der Datenextraktion: Wie wandelt man unübersichtliche Dokumentdaten in strukturierte Tabellen um?

Niemand sagt jemals nein zu einem Tisch. Wenn Sie mit Zahlen und Daten arbeiten, wissen Sie, wie beruhigend eine gut strukturierte Tabelle sein kann. Es sind dieselben Informationen, aber irgendwie ergibt alles, wenn es in einer Tabelle dargestellt wird, einfach Sinn. Stellen Sie sich nun vor, wie viel Zeit Sie und Ihr Team sparen könnten, wenn die benötigten Daten bereits übersichtlich vor Ihren Augen formatiert wären.

Bisher können die meisten Technologien Daten aus vorhandenen Tabellen extrahieren. Was aber, wenn das Originaldokument nicht in herkömmlichen Tabellenformaten mit klar definierten Zeilen und Spalten vorliegt? Das ist der Punkt, an dem die Dinge interessant werden.

Jetzt können Sie sowohl tabellarische als auch nicht tabellarische Daten extrahieren und sie in benutzerdefinierte, strukturierte Tabellen umwandeln — ohne Excel-Formeln, ohne Codierung. Klingt zu schön um wahr zu sein? Glaub es. Und das Beste daran? Es behält eine hohe Genauigkeit bei, ohne die Datenqualität zu beeinträchtigen.

NLP-Vorherrschaft bei der Extraktion von Tabellendaten: Wenn maschinelles Lernen zu kurz kommt

Maschinelles Lernen (ML) arbeitet seit langem an der Datenextraktion und verarbeitet strukturierte und halbstrukturierte Dokumente mit Mustererkennung. Aber wenn Daten unvorhersehbar werden, hat ML Probleme, stolpert über neue Formate und muss ständig neu geschult werden. Das ist der Zeitpunkt, an dem NLP Verarbeitung natürlicher Sprache, betritt die Szene.

Im Gegensatz zu ML liest NLP nicht nur — es versteht den Kontext. Es befreit sich von starren Strukturen und extrahiert mühelos Daten aus komplexen und unstrukturierten Dokumenten. Keine Umschulung. Keine vordefinierten Formate. Nur intelligentere, schnellere und genauere Extraktion. Im Folgenden finden Sie eine schnelle Differenzierungstabelle zwischen ML und NLP.

Wussten Sie schon? Über 70% der Dokumente auf der Welt sind unstrukturiert.

So finden Sie das beste Tool zum Extrahieren von Tabellen für komplexe Dokumente

Es ist einfach, ein Datenextraktionstool zu finden. Finden Sie eines, das genau extrahiert Daten in Tabellen? Das ist die eigentliche Herausforderung. Hier erfahren Sie, worauf Sie bei der Auswahl des besten Tools für die Tabellenextraktion achten sollten, insbesondere für komplexe Dokumente.

1. ML-, KI- und NLP-basierte Systeme

Jahrelang war OCR (Optical Character Recognition) die bevorzugte Technologie für die Datenextraktion. Aber hier ist die Wahrheit: OCR allein reicht nicht aus. Es konvertiert Dokumente einfach in eine Textfolge, die auf vordefinierten Schlüssel-Wert-Paaren basiert, was deren Genauigkeit und Flexibilität einschränkt.

Eine Weiterentwicklung von OCR sind ML- und KI-gestützte OCR-Engines, die dem Extraktionsprozess eine zusätzliche Informationsebene hinzufügen. Die fortschrittlichste Lösung ist jedoch Intelligent Document Processing (IDP) — ein KI-gesteuertes System, das Daten selbst aus den komplexesten Dokumenten extrahiert.

Aber hier wird es knifflig: Das Extrahieren unordentlicher, unstrukturierter Daten in klare, strukturierte Tabellen würde den Rahmen von ML-basierten OCRs sprengen. Wenn Sie es mit komplexen Dokumenten zu tun haben, suchen Sie nach Tools mit Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

2. An realen Dokumenten geschult

Wie stellen Sie die Genauigkeit extrahierter Tabellen sicher? Es geht nicht nur darum, ein Tool auszuwählen — es geht darum, ein gut trainiertes Tool auszuwählen. Die besten Extraktionswerkzeuge werden anhand von Millionen von realen, branchenspezifischen Dokumenten trainiert, um deren Genauigkeit zu verfeinern. Stellen Sie bei der Bewertung von Anbietern sicher, dass deren System gründlich für Ihre Branche geschult wurde.

3. Extraktion von Tabellendaten ohne Vorlage

Sie möchten Daten in Tabellen — wir verstehen sie. Was aber, wenn Ihre Dokumente nicht in einem festen Format strukturiert sind? Viele herkömmliche Tools haben damit zu kämpfen und zwingen Sie, vordefinierte Vorlagen zu verwenden. Um diese Einschränkung zu umgehen, fragen Sie Ihren Anbieter, ob sein Tool die vorlagenfreie Datenextraktion unterstützt. Dadurch wird sichergestellt, dass es jedes Dokumentformat verarbeiten kann, egal wie unstrukturiert es ist.

4. Konfiguration benutzerdefinierter Regeln

Bei der Tabellenextraktion geht es nicht nur darum, Daten abzurufen, sondern auch darum, wie Sie sie strukturieren.

• Benötigen Sie bestimmte Zeilen und Spalten?
• Sollen bestimmte Spalten zusammengeführt oder getrennt werden?
• Möchten Sie die extrahierten Werte automatisch berechnen?

Je nach Branche benötigen Sie möglicherweise anpassbare Extraktionsregeln. Stellen Sie sicher, dass Ihr Tool benutzerdefinierte Tabellenkonfigurationen unterstützt, die genau Ihren Anforderungen entsprechen.

5. Branchenspezifisches Fachwissen

Die Genauigkeit hängt davon ab, wie gut eine Plattform Ihre Branche versteht. Ein generisches Tool reicht nicht aus, wenn es kritische Datenpunkte, branchenspezifischen Fachjargon und Compliance-Anforderungen nicht erkennt. Suchen Sie bei der Auswahl eines Anbieters nach einem engagierten Forschungs- und Entwicklungsteam, das auf Ihre Branche spezialisiert ist. Ein auf Ihrem Gebiet geschultes Tool liefert immer bessere und genauere Extraktionen.

Von der Theorie zur Realität: Die NLP-basierte Tabellendatenextraktion von Infrrd ist genau das Richtige!

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Jahrelang war die Umwandlung nicht tabellarischer Daten in strukturierte Tabellen nur ein theoretisches Konzept. Durch unsere branchenübergreifende Arbeit haben wir jedoch erkannt, dass Unternehmen heute mehr als nur Datenextraktion benötigen — sie benötigen Daten, die so formatiert sind, dass sie den spezifischen Anforderungen ihrer Branche entsprechen.

Als Kunden zum ersten Mal mit dieser Herausforderung an uns herantraten, bot kein Anbieter eine Lösung an. Auch heute noch erreichen KI-Anbieter kaum unser Maß an Genauigkeit und branchenspezifischen Anpassungen bei der Tabellenextraktion. Mit dem maßgeschneiderten KI-gestützten Extraktionsmodell von Infrrd können Unternehmen unstrukturierte Daten automatisch in maßgeschneiderte Tabellen umwandeln, ohne dass ein manuelles Eingreifen erforderlich ist.

Schauen wir uns zum Beispiel Versicherungsdokumente an. Hier erhalten Sie einen kleinen Einblick, wie unsere Plattform komplexe, unstrukturierte Daten nahtlos und präzise in strukturierte Tabellen umwandelt.

Schrittweise Extraktion von Infrarottabellen-Daten

Schritt 1: Dokument hochladen

Wir beginnen mit dem Hochladen von Dokumenten mit mehreren Richtlinien, in denen Daten in einer implizite Tabelle formatieren. Wir nennen es eine implizite Tabelle, weil die Daten nicht in einem traditionellen Tabellenformat mit Zeilen und Spalten strukturiert sind. Als Nächstes laden wir dieses Dokument auf die Plattform für die Extraktion von Versicherungsdokumenten von Infrrd hoch.

Schritt 2: Konfiguration der Magic Table Rule für die tabellarische Datenextraktion

Passen Sie die Zeilen und Spalten der Daten, die Sie extrahieren möchten, in ein strukturiertes Tabellenformat an. Auf vielen anderen Plattformen wird dieser Schritt als separater Anpassungsprozess betrachtet — ein Prozess, der oft kostspielig und zeitaufwändig ist und je nach Komplexität des Dokuments manchmal Tage oder sogar Wochen in Anspruch nimmt. Hier zeigen wir Ihnen jedoch, wie dies innerhalb der Plattform erfolgt, ohne jegliche Codierung oder komplexe Anpassungen.

Klicken Sie auf die Option Magic Table Configurator, und von dort aus können Sie mit der Definition der Tabellendetails beginnen, z. B. den Tabellennamen, die Spaltenüberschriften (z. B. Versicherungsnummern, Versicherungsnamen, Versicherungsarten, Gültigkeitsdaten usw.).

Schritt 3: Alternative Titel

Unter dem Magische Konfiguration Abschnitt, es gibt eine Option zum Hinzufügen alternative Namen für Tabellen, Felder oder Werte. Dies verbessert die Extraktionsgenauigkeit und ermöglicht es dem System, über feste Vorlagen hinauszugehen, indem es verschiedene Feldnamen versteht.

Beispielsweise verwenden verschiedene Unternehmen unterschiedliche Begriffe für denselben Wert. Nehmen Policennummer als Beispiel: Einige Unternehmen nennen es „Richtlinie“, während andere es „Versicherungsnummer“ nennen. Durch Hinzufügen alternativer Namen erhöhen Sie die Genauigkeit der Extraktion.

Schritt 4: Benutzerdefinierte Hinweise

Zusätzlich können Sie bereitstellen benutzerdefinierte Hinweise um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit des Systems zu verbessern. Sie können zum Beispiel:

• Definieren Sie die erwartete Struktur einer Policennummer.
• Geben Sie Einstellungen für die Datumsformatierung an (z. B. die Konvertierung von in Worten geschriebenen Daten in ein standardisiertes numerisches Format).

Die zentrale Idee ist, dass Sie die extrahierten Daten an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen und standardisieren können.

Schritt 5: Datenextraktion der kontextuellen Tabelle

Klicken Sie auf Jetzt testen. Innerhalb von Sekunden werden die extrahierten Daten in einer gut strukturierten Tabelle mit den von Ihnen angegebenen Zeilen und Spalten angezeigt.

Für Geschäftsleute — insbesondere Dateneingabeteams — ist diese Funktion ein entscheidender Faktor. Es extrahiert nicht nur Daten, sondern organisiert auch unübersichtliche, unstrukturierte und unvorhersehbare Informationen in übersichtlichen, gut strukturierten Tabellen, ohne auf IT-Support oder Excel-Tabellen angewiesen zu sein. Und das Beste daran: Benutzer können alles in nur wenigen Sekunden selbst konfigurieren, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Schritt 6: Anpassungen der Tabellendaten nach der Extraktion

Was ist, wenn Sie nach der Extraktion Zeilen oder Spalten hinzufügen oder entfernen müssen? Das ist auch möglich! Sie können Ihre Tabelle ganz einfach direkt im System mit neuen Parametern aktualisieren — auch hier, ohne eine einzige Codezeile schreiben zu müssen.

Die zentrale Idee ist maximale Flexibilität — Sie können Daten so extrahieren und organisieren, dass sie perfekt zu Ihren Geschäftsanforderungen passen. Voilà! So einfach ist das.

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