Mann hält Tablet datenextraktion

Datenextraktion von PDF zu Excel

Janina Horn

In Ihrem Arbeitsalltag müssen Sie regelmäßig die Datenextraktion von Daten aus PDF-Dateien zu Excel durchführen? Je nachdem, aus wie vielen PDF-Dateien Sie Daten extrahieren und in Excel eingeben müssen, kann dieser Vorgang viel Zeit in Anspruch nehmen. Doch wie optimiert man die Datenextraktion von PDF zu Excel schnell und effizient?

Die smartere Methode ist es, eine der insgesamt 5 Methoden anzuwenden, die Sie in diesem Artikel kennenlernen. Damit wird der Prozess der Datenextraktion optimiert und mit einer Software sogar automatisiert.

Außerdem erfahren Sie in diesem Artikel alles, was Sie zum Thema Datenextraktion und ihren Anwendungsmöglichkeiten wissen müssen.

datenextraktion definition

Datenextraktion – Definition

Datenextraktion bezeichnet den Prozess der systematischen Gewinnung von Informationen aus unterschiedlichen Datenquellen, wie beispielsweise:

  • Textdokumenten
  • Tabellen
  • Datenbanken

Dieser Vorgang hat das Ziel, spezifische Daten zu isolieren und für weitere Analysen oder Verarbeitungen zugänglich zu machen. 

Datenextraktion ist entscheidend, um relevante Informationen aus großen Datensätzen zu filtern und in einem strukturierten Format zu präsentieren. 

Hierbei werden oft automatisierte Technologien wie Optical Character Recognition (OCR) oder spezialisierte Softwarelösungen eingesetzt, um Effizienz und Genauigkeit zu gewährleisten. 

Die extrahierten Daten können anschließend in verschiedenen Kontexten, wie Business-Intelligence-Analysen oder maschinellem Lernen, genutzt werden.

Datenextraktion und ETL im Datenmanagementprozess

Datenextraktion (Extract), Transformation (Transform) und Laden (Load) – kurz ETL – sind drei wesentliche Schritte im Datenmanagementprozess:

  1. Datenextraktion (Extract): Hierbei werden Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und isoliert. Diese Quellen können vielfältig sein, wie zum Beispiel Datenbanken, Log-Dateien, Textdokumente oder externe APIs. Das Ziel ist, die benötigten Daten für die weitere Verarbeitung zu extrahieren.
  2. Transformation (Transform): In diesem Schritt werden die extrahierten Daten bereinigt, umgewandelt und strukturiert, um den Anforderungen des Zielsystems oder der Analyse gerecht zu werden. Typische Transformationen umfassen Datenaufbereitung, Berechnungen, Aggregationen oder das Vereinheitlichen von Datenformaten.
  3. Laden (Load): Die transformierten Daten werden schließlich in die Zielsysteme geladen, sei es eine Datenbank, ein Data Warehouse oder ein anderes Speichermedium. Der Ladevorgang kann je nach Bedarf periodisch oder in Echtzeit erfolgen.

Datenextraktion vs Data Mining

Datenextraktion und Data Mining sind zwei wesentliche Konzepte im Bereich der Datenverarbeitung. 

Datenextraktion bezeichnet den Prozess des Abrufens von Informationen aus verschiedenen Quellen oder Systemen, sei es manuell durch Kopieren und Einfügen oder automatisiert durch den Einsatz von Software oder Skripten. 

Das Hauptziel der Datenextraktion besteht darin, relevante Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln und für weitere Verarbeitungsschritte verfügbar zu machen. 

Im Gegensatz dazu bezieht sich Data Mining auf den analytischen Prozess der Entdeckung von bisher unbekannten, jedoch potenziell nützlichen Informationen oder Mustern in großen Datenmengen. 

Data Mining verwendet fortgeschrittene statistische und mathematische Algorithmen, um Muster zu identifizieren, die Entscheidungsgrundlagen und Erkenntnisse liefern können. 

Während Datenextraktion den ersten Schritt darstellt, um Daten verfügbar zu machen, fokussiert sich Data Mining darauf, verborgene Zusammenhänge und Trends in diesen Daten zu identifizieren, um Mehrwert zu generieren.

Anleitung – So funktioniert die Datenextraktion

Im Folgenden sehen Sie, wie Siedie Datenextraktion Schritt für Schritt durchführen können:

Schritt 1: Quellendaten identifizieren

Bestimmen Sie die Quellen, aus denen Sie Daten extrahieren möchten. Dies könnten PDFs, Webseiten, Datenbanken oder andere Dateiformate sein.

Schritt 2: Wählen Sie die Extraktionsmethode

Wählen Sie die geeignete Methode für Ihre Datenextraktion. Dies kann manuelles Copy-Paste sein, die Verwendung von PDF-Konvertern, spezialisierten Werkzeugen für Tabellendaten oder automatisierte Lösungen wie OCR-Software.

Schritt 3: Manuelle Datenextraktion (falls zutreffend)

Wenn Sie die manuelle Methode wählen, öffnen Sie die Quelldatei, wählen Sie die relevanten Daten aus und kopieren Sie sie. Fügen Sie dann die Daten in die Zielanwendung, z. B. eine Excel-Tabelle, ein.

Schritt 4: Automatisierte Datenextraktion (falls zutreffend)

Bei der Verwendung automatisierter Methoden installieren Sie die entsprechende Software oder verwenden Sie Online-Tools. Laden Sie die Quelldaten hoch und starten Sie den Extraktionsprozess. Stellen Sie sicher, dass die extrahierten Daten korrekt sind.

Schritt 5: Überprüfen und Validieren der Ergebnisse

Überprüfen Sie die extrahierten Daten, um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind. Validieren Sie die Ergebnisse, insbesondere bei automatisierten Methoden, um Fehler zu minimieren.

Schritt 6: Weiterverarbeitung und Analyse

Nach erfolgreicher Extraktion können Sie die Daten weiterverarbeiten oder analysieren. Dies könnte das Importieren in eine Datenbank, die Nutzung in Business-Intelligence-Tools oder die Integration in andere Anwendungen umfassen.

Schritt 7: Feedback und Optimierung (falls zutreffend)

Wenn Sie eine automatisierte Lösung verwenden, sammeln Sie Feedback und optimieren Sie gegebenenfalls die Extraktionsparameter, um die Genauigkeit und Effizienz zu verbessern.

Schritt 8: Speichern und Verwalten der extrahierten Daten

Speichern Sie die extrahierten Daten sicher und verwalten Sie sie entsprechend. Dies kann die Einrichtung eines Datenbankmanagementsystems oder das Ablegen in geeigneten Dateiformaten umfassen.

Durch das systematische Befolgen dieser Schritte können Sie den Datenextraktionsprozess erfolgreich durchführen, unabhängig von der gewählten Methode.

datenextraktion use cases

Use Cases – hier ist die Datenextraktion besonders relevant

Unternehmen – Automatisierte Rechnungsbearbeitung

Probleme:

In einem Unternehmen, das große Mengen an Rechnungen erhält, ist die manuelle Erfassung und Verarbeitung zeitaufwändig und fehleranfällig. Die unterschiedlichen Formate und Strukturen der Rechnungen erschweren eine effiziente Verarbeitung.

Lösung:

Durch den Einsatz von Datenextraktion werden OCR-Technologien verwendet, um automatisch Informationen von Rechnungen zu extrahieren. 

Die Software extrahiert automatisch Rechnungsdaten wie Beträge, Datumsangaben und Kundeninformationen, wodurch die Verarbeitungszeit erheblich verkürzt und Fehler minimiert werden.

Versicherung – Schadensfallbearbeitung

Probleme:

In der Versicherungsbranche müssen Schadensfälle effizient und genau bearbeitet werden. Die Informationen zu Schäden liegen jedoch häufig in unterschiedlichen Formaten vor, von E-Mails und Bildern bis hin zu handschriftlichen Berichten.

Lösung:

Durch den Einsatz von Datenextraktionstechnologien extrahieren Versicherungen automatisch relevante Daten aus verschiedenen Formaten. 

Dies umfasst Schadensberichte, Bilder und Arztberichte. Die Extraktion ermöglicht eine schnellere Bearbeitung von Schadensfällen, wodurch die Kundenzufriedenheit steigt und die Bearbeitungskosten sinken.

Verwaltung – Aktenverwaltung in öffentlichen Institutionen

Probleme:

In öffentlichen Verwaltungen müssen enorme Mengen an Dokumenten und Akten effizient organisiert und durchsucht werden. Manuelle Methoden sind oft langsam und führen zu Verzögerungen bei Anfragen.

Lösung:

Die Implementierung von Datenextraktionstechnologien ermöglicht es Verwaltungen, Informationen aus Papierdokumenten und digitalen Akten zu extrahieren. 

Zum Beispiel kann die Software automatisch relevante Daten aus Bauanträgen erfassen. Dies beschleunigt die Aktenverwaltung erheblich und ermöglicht es, auf Anfragen schneller zu reagieren.

Vorteile und Herausforderungen bei der Datenextraktion für Unternehmen

AspektVorteileHerausforderungen
Effizienz– Beschleunigte Datenverarbeitung– Implementierungsaufwand für neue Systeme
– Reduzierung von manuellen Fehlern– Schulungsbedarf für Mitarbeiter
– Automatisierung wiederkehrender Aufgaben
Genauigkeit– Präzise Extraktion von Daten– Herausforderungen bei unterschiedlichen Datenformaten
– Minimierung von Fehlern durch automatisierte Prozesse– Notwendigkeit regelmäßiger Aktualisierung und Überwachung
Kosteneffizienz– Einsparungen durch Reduzierung von Arbeitsstunden– Anfangsinvestitionen in die Technologie können hoch sein
– Verringerung von Bearbeitungskosten– Mögliche Widerstände bei der Umstellung auf automatisierte Prozesse
Flexibilität und Skalierbarkeit– Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Datenquellen– Integration in bestehende Systeme kann komplex sein
– Skalierbarkeit für große Datenvolumina– Datenschutz- und Compliance-Herausforderungen

Erklärung – Verschiedene Arten von Daten

Es gibt verschiedene Arten von Daten, die je nach ihrer Struktur und Natur unterschieden werden können. Hier sind einige der grundlegenden Arten von Daten:

Strukturierte Daten:

  • Definition: Strukturierte Daten sind gut organisiert und folgen einem klaren Schema oder einer Tabelle, was die Speicherung, Verarbeitung und Analyse erleichtert.
  • Beispiel: Eine Excel-Tabelle mit Spalten wie „Name“, „Alter“ und „Adresse“ repräsentiert strukturierte Daten.

Unstrukturierte Daten:

  • Definition: Unstrukturierte Daten haben keine vordefinierte Datenstruktur und sind nicht einfach in Tabellen oder Schemata zu organisieren.
  • Beispiel: Textdokumente, Videos, Bilder und Audioaufnahmen sind häufig unstrukturierte Daten.

Semi-strukturierte Daten:

  • Definition: Semi-strukturierte Daten haben eine gewisse Organisation, aber im Gegensatz zu strukturierten Daten folgen sie keinem festen Schema.
  • Beispiel: JSON- oder XML-Daten, die Feld-Wert-Paare enthalten, sind semi-strukturierte Daten.

Quasi-strukturierte Daten:

  • Definition: Quasi-strukturierte Daten liegen zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten und können Teile von Struktur und Freiformtext enthalten.
  • Beispiel: HTML-Dokumente sind quasi-strukturierte Daten, da sie Tags für Struktur verwenden, aber auch freien Text enthalten können.

Art der Datenextraktionslösung

Es gibt verschiedene Arten von Datenextraktionslösungen, die auf unterschiedlichen Technologien und Ansätzen basieren. 

Diese können in logische und physische Extraktionsmethoden unterteilt werden:

Logische Datenextraktionslösungen

  • Parsing-Tools: Diese Lösungen analysieren die Struktur von Datenquellen und extrahieren Informationen, indem sie den logischen Aufbau interpretieren. Sie sind besonders effektiv bei strukturierten und semi-strukturierten Daten.
  • Optical Character Recognition (OCR): OCR-Tools werden verwendet, um Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten zu extrahieren. Sie wandeln physische Dokumente in maschinenlesbaren Text um.
  • Regular Expressions (Regex): Regex ist eine mächtige Technik zur Mustererkennung und kann verwendet werden, um bestimmte Muster oder Strukturen in Textdaten zu identifizieren und zu extrahieren.

Physische Datenextraktionslösungen

  • ETL (Extract, Transform, Load): ETL-Tools sind physische Datenextraktionslösungen, die in großen Unternehmen verwendet werden. Sie erfassen Daten aus verschiedenen Quellen, transformieren sie in das gewünschte Format und laden sie dann in eine Ziel-Datenbank oder ein Data Warehouse.
  • API-basierte Lösungen: Durch die Verwendung von APIs können Daten direkt aus Anwendungen oder Systemen extrahiert werden. Dies ermöglicht eine automatisierte und programmgesteuerte Datenextraktion.
  • Web Scraping: Diese Methode extrahiert Daten direkt von Websites. Ein Skript durchsucht automatisch Webseiten, identifiziert relevante Informationen und extrahiert sie.
  • Direkter Datenbankzugriff: In einigen Fällen kann die Datenextraktion direkt aus Datenbanken erfolgen, indem SQL-Abfragen verwendet werden, um spezifische Datensätze abzurufen.

Die Wahl der geeigneten Lösung hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die Art der Daten, die Extraktionsanforderungen und die Integration in bestehende Systeme. Oft werden auch Hybridlösungen verwendet, die mehrere dieser Ansätze kombinieren, um eine umfassende Datenextraktion zu ermöglichen.

Kategorien der Datenextraktionslösung 

Die Datenextraktionslösungen lassen sich in verschiedene Kategorien einteilen, je nach den spezifischen Anforderungen und Technologien, die für die Extraktion von Daten verwendet werden. 

Dies sind einige häufige Kategorien von Datenextraktionslösungen:

  1. Textbasierte Extraktion:

    OCR (Optical Character Recognition): Extrahiert Text aus Bildern oder gescannten Dokumenten.
    Regex (Regular Expressions): Identifiziert und extrahiert Textmuster aus unstrukturierten Daten.

  2. Tabellen- und Strukturierte Datenextraktion:

    Tabellenextraktionswerkzeuge: Spezialisierte Tools zur Extraktion von Daten aus Tabellen in Dokumenten oder Webseiten.
    Parsing-Tools: Interpretieren die logische Struktur von Dokumenten und extrahieren strukturierte Daten.

  3. Webbasierte Datenextraktion:

    Web Scraping: Extrahiert Daten direkt von Websites, oft für die Sammlung von Informationen aus dem Internet.

  4. Datenbankbezogene Extraktion:

    ETL (Extract, Transform, Load): Extrahiert Daten aus verschiedenen Quellen, transformiert sie und lädt sie in Datenbanken oder Data Warehouses.
    API-basierte Extraktion: Verwendet APIs, um Daten direkt aus Anwendungen oder Systemen zu extrahieren.

  5. Bild- und Multimedia-Extraktion:

    Bild- und Audioerkennung: Extrahiert Informationen aus Bildern oder Audiodateien.

  6. Automatisierte Formularerkennung:

    Automatisierte Formularerkennungstools: Identifizieren und extrahieren Daten aus Formularen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Informationen.

  7. Datenextraktion aus Dokumenten:

    Dokumentenmanagement-Tools: Extrahieren relevante Daten aus verschiedenen Dokumententypen, wie PDFs, Word-Dokumenten, usw.

  8. E-Mail-Datenextraktion:

    E-Mail-Parsing-Tools: Extrahieren strukturierter Daten aus E-Mails, wie z.B. Rechnungsinformationen.

Die Auswahl der richtigen Kategorie hängt von den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens oder Projekts ab. Oft werden auch mehrere Lösungen kombiniert, um eine umfassende Datenextraktion für verschiedene Arten von Informationen zu ermöglichen.

4 Wege, Daten aus PDFs zu extrahieren und in Excel einzufügen

Wollen Sie nun die Möglichkeitend er Datenextraktion konkret nutzen, um Daten aus PDFs zu extrahieren und in Excel einzufügen, gibt es die folgenden 4 einfachen Möglichkeiten – aber Achtung, auch für anspruchsvollere Dokumente haben wir weiter unten eine Lösung!

  • Copy und Paste
  • PDF Konverter
  • Direkter Import in Excel
  • Werkzeuge zur Extraktion von PDF-Tabellen
datenextraktion copy paste

Copy + Paste

Die einfachste Methode ist Copy & Paste. Sie wählen den Text in der geöffneten Datei aus, kopieren diesen und fügen ihn in die Excel-Tabelle ein. 

Das funktioniert gut, wenn Sie nur ein paar Texte von PDF- in Excel-Dateien kopieren müssen. Je mehr Vorgänge Sie allerdings durchführen müssen, desto fehleranfälliger und ineffizienter wird der Prozess und eine andere Methode eignet sich besser für Sie.

Copy + Paste mit Microsoft Word

Wollen Sie eine Tabelle von PDF zu Excel kopieren, ist es mit einem einfachen Copy & Paste Vorgang nicht möglich, die Struktur zu übernehmen. In einem solchen Fall müssen Sie die PDF-Datei zunächst in Word öffnen und sie dann in Excel kopieren/einfügen.

Um diese Methode anwenden zu können, müssen Sie Microsoft Word 2013 oder eine neuere Version verwenden. Dann müssen Sie die folgenden Schritte ausführen:

  1. Öffnen Sie die PDF-Datei mit Microsoft Word
  2. Kopieren Sie den Inhalt aus der Microsoft Word-Datei und fügen Sie ihn in ein Excel-Tabellenblatt ein.

Diese Methode liefert zwar vernünftige Ergebnisse, kann aber keine komplexen Elemente verarbeiten, wie z. B. komplizierte Tabellen mit Zeilenabständen. Außerdem ist es nicht möglich, Daten in großen Mengen zu extrahieren, da Sie jede PDF-Datei einzeln öffnen müssen.

datenextraktion pdf

PDF Konverter

PDF Konverter eignen sich vor allem dann für Sie, wenn Sie regelmäßig aus ca. 5 PDF Dateien Daten in Excel einfügen müssen. Diese Methode ist effizienter als das einfache Copy & Paste, eignet sich aber nicht für große Datenmengen.

Der Prozess ist ganz einfach: Sie wählen das PDF Dokument aus, aus dem Sie die Informationen extrahieren wollen, laden es bei einer PDF Konverter-Seite hoch und konvertieren es in eine Excel-Datei oder in ein anderes gewünschtes Format.

Je nach Konverter können Sie sogar in der PDF-Datei Text und Bilder bearbeiten und diese dann zu Excel exportieren.

Gute Konverter sind zum Beispiel Adobe Acrobat, PDFelement oder Cometdocs.

Nachteil: Ein PDF Konverter arbeitet nur mit korrekten PDF Dokumenten. Einen gescannten und als PDF abgespeicherten handschriftlichen Text können Sie deshalb z. B. nicht konvertieren.

datenextraktion pdf tables

Werkzeuge zur Extraktion von PDF-Tabellen

Müssen Sie vor allem Daten aus PDF-Tabellen extrahieren, sind Extraktions-Tools, wie z. B. Tabula, PdfTables oder Docparser besser geeignet.

Sie ziehen einfach eine Box um die gewünschte Tabelle herum und können deren Inhalt dann in eine Excel- oder andere Datei umwandeln.

Auch diese Tools funktionieren allerdings nur bei “Original PDFs” und nicht bei gescannten handschriftlichen Texten.

Darüber hinaus benötigen Sie in einigen Fällen internes Wissen, um ein Tabellenextraktionswerkzeug so abzustimmen, dass es für Ihren speziellen Anwendungsfall funktioniert. 

Mit anderen Worten: Die Verwendung eines Werkzeuges zur Extraktion von PDF-Tabellen ist immer noch arbeitsintensiv und daher nicht die ideale Lösung.

Hand tippt auf Laptop

Direkter Import in Excel

Sie können eine PDF-Datei auch direkt in Excel importieren. Das läuft folgendermaßen ab:

  1. Öffnen Sie das Excel-Tabellenblatt
  2. Wählen Sie das Register “Daten” > “Daten abrufen” > “Aus Datei” > “Aus PDF”
  3. Wählen Sie die PDF-Datei und wählen Sie “Importieren”
  4. Daraufhin wird ein Navigator-Panel mit den Tabellen und Seiten in Ihrer PDF-Datei und einer Vorschau angezeigt.
  5. Wählen Sie die Tabelle aus und klicken Sie auf „Laden“. Die Tabelle wird in das Excel-Blatt importiert.

Bei einfachen Datensätzen ist diese Methode simpel und zielführend. Sind Ihre Daten allerdings komplex, müssen Sie zu einer Software greifen, die das Extrahieren und Einfügen dieser Daten automatisiert erledigen kann.

Konfuzio Logo auf grünem Kasten

Mit Konfuzio Daten automatisiert aus PDF-Dateien extrahieren

Die einfachste Lösung ist es, eine Softwarelösung zu verwenden, um die Extraktion von Daten aus PDF-Dateien zu automatisieren.

Automatisierte Datenextraktionslösungen nutzen eine Technologie zur Texterkennung, die als Optical Character Recognition (OCR) bekannt ist, um Daten aus Dokumenten genau zu extrahieren.

Ein Beispiel für eine solche automatisierte Lösung ist Konfuzio, das große Mengen an nativen und nicht-nativen PDFs innerhalb von Sekunden verarbeiten kann. Durch die Nutzung der Dokumenten KI von Konfuzio lässt sich die Lösung auch leicht in bestehende Software integrieren. 

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1. Dein Projekt

Erstellen Sie kostenlos Ihr eigenes Pilot Projekt und lernen Sie unsere Plattform und AI kennen.

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2. Training data

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Exportieren Sie Ihre Ergebnisse, wenn Sie sie brauchen! Laden Sie die Auslesedaten Ihres Pilotprojekts gebündelt als CSV-Datei herunter oder erfahren Sie hier mehr über die API-Integration.

Documentation

Selection of extracted data for CSV download datenextraktion

Hier erfahren Sie mehr über die Excel Integration über MS Power Query.

Wenn Sie diese Schritte befolgen, können Sie mit Konfuzio Zeit sparen, Fehler reduzieren und Kosten senken.

Vor- und Nachteile der Methoden

Die verschiedenen Methoden, um Daten aus einer PDF-Datei zu extrahieren, haben Vor- und Nachteile.

MethodeVorteileNachteile
Copy & PasteEinfachste Methode für eine geringe Anzahl an PDF-DateienAufwendig bei einer großen Anzahl an Dateien
Keine extra Software oder Equipment nötigFehleranfällig
Sehr mühsamer Prozess
PDF KonverterEinfaches HandlingLimitierte Funktionsauswahl
Große Auswahl an Online ToolsKeine Möglichkeit, Daten in großen Mengen zu extrahieren
KostengünstigFunktioniert nur bei Original-PDFs
Werkzeuge zur Extraktion von PDF-TabellenExtrahiert Daten aus einer Tabelle schnell und genauFunktioniert nur mit nativen PDF-Dateien
Extrahiert die Daten auch in andere FormateErfordert interne Experten
Kein vollständig automatisierter Prozess  
Direkter Import in ExcelEinfache MethodeUnmöglich, Daten in großen Mengen zu extrahieren
Keine zusätzliche Software oder Ausrüstung erforderlichErfordert einige Excel-Kenntnisse
Häufige Fehler bei der Formatierung
KonfuzioFür große Datenmengen geeignetMuss in die Softwarelandschaft eingefügt werden
Arbeitet automatisiertGegebenenfalls Einarbeitungsphase
Individuell trainierbar
bietet noch viele weitere Integrationen als nur Excel an

Fazit: Datenextraktion kann einfach und effizient sein

Wollen Sie Ihre Datenextraktion einfach und effizient gestalten, sollten Sie die Methode an die Menge der zu bearbeitenden Dokumente anpassen.

Besonders, wenn Sie regelmäßig Daten aus vielen PDFs extrahieren müssen, sollten Sie eine Software verwenden, die diesen Vorgang automatisiert.

Eine gute Lösung ist z. B. Konfuzio, das nicht nur effizient arbeitet, sondern sich von Ihnen dank der KI auch individuell trainieren lässt. So können Sie Konfuzio für genau die Anwendungsfälle einsetzen, die zu Ihrem täglichen Unternehmensgeschäft gehören.

Haben Sie weitere Fragen oder benötigen Sie individuelle Beratung zu Ihrer Datenextraktion? Unser Expertenteam steht Ihnen gerne zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns jetzt, um maßgeschneiderte Lösungen für Ihre spezifischen Anforderungen zu besprechen. Wir freuen uns darauf, Sie auf dem Weg zu einer effizienten Datenverarbeitung zu unterstützen!

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