Scan Programm: Dokumentenmanagement richtig digitalisieren

Das Dokumentenmanagement zu digitalisieren, ist in der Theorie einfach: Dokumente, die bereits aus elektronischen Quellen stammen, werden nicht wie früher ausgedruckt, sondern digital – zum Beispiel als PDF – abgelegt. Und: Bereits bestehende Berge von Papier werden mit einem Scan Programm in digitale Dateien verwandelt.

Die echte Herausforderung wartet jedoch danach: Zwar verfügen Firmen dann über alle Daten in einem digitalen Format. In der Regel ist dies jedoch nicht oder nur schwer durchsuchbar, da diese Daten digital, aber nicht strukturiert abrufbar sind. Informationen sind so kaum zugänglich. Und: Unternehmen müssen einen Weg finden, die digitale Datenflut sortieren, analysieren und bewerten zu können. Hier kommt die sogenannte OCR-Technologie (Optical Character Recognition, „Optische Zeichenerkennung“) ins Spiel.

Wir zeigen, mit welcher OCR Scan Software Unternehmen Daten aus jedem Dateiformat extrahieren und ordnen können, um ihr Dokumentenmanagement effizient zu gestalten.

Benefits eines digitalen Dokumentenmanagements

Haben Unternehmen mit einer Scan Software ihr Dokumentenmanagement digitalisiert, profitieren sie von diesen Benefits:

Unkomplizierter Zugriff

Durch die Digitalisierung von Dokumenten können diese schnell und einfach gespeichert, organisiert und wiedergefunden werden – unabhängig vom Standort. Das spart Zeit und reduziert den Aufwand für manuelle Such- und Sortiervorgänge. Das erleichtert die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch.

Platzersparnis

Digitale, gescannte Dokumente nehmen keinen physischen Raum ein. Im Gegensatz zu Papierdokumenten, die viel Platz in Regalen und Schränken benötigen, können digitale Dokumente auf Servern oder Cloud-Speicherplattformen gespeichert werden.

Sicherheit und Datenschutz

Digitale Dokumente können durch Verschlüsselung und Zugriffsrechte geschützt werden. Dadurch ist es möglich, sensible Informationen vor unbefugtem Zugriff zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.

Versionierung und Revisionssicherheit

Ein digitales Dokumentenmanagement-System ermöglicht die Verwaltung von Versionen und die Nachverfolgung von Änderungen. Dadurch kann der Verlauf eines Dokuments nachvollzogen und eine Revisionssicherheit gewährleistet werden.

Workflow-Automatisierung

Digital strukturierte Dokumentenmanagementsysteme bieten häufig Funktionen zur Automatisierung von Arbeitsabläufen. Dies kann die Bearbeitungs- und Genehmigungsprozesse beschleunigen und die Effizienz steigern.

Umweltfreundlichkeit

Durch die Reduzierung des Papierverbrauchs tragen digitale Dokumentenmanagementsysteme zur Schonung der Umwelt bei. Weniger Papier bedeutet weniger Ressourcenverbrauch, geringere CO² Belastung und weniger Abfall.

Dokumentenmanagement mit einem OCR Scan Programm

OCR (Optical Character Recognition) ist eine Technologie, die es Computern ermöglicht, gedruckten oder handgeschriebenen Text zu erkennen und in bearbeitbare digitale Formate umzuwandeln. Wie sieht das in der Praxis aus?

Bei OCR werden zunächst Bilder oder Scans von Textdokumenten erstellt. Diese Bilder werden dann von einer OCR-Software analysiert, um die darin enthaltenen Zeichen zu identifizieren. Dieser Prozess erfolgt in mehreren Schritten.

OCR Scan Programm Use Cases

In der Praxis hilft ein OCR Scan Programm zum Beispiel in diesen Fällen:

Automatische Datenerfassung für die Steuerprüfung

Unternehmen können OCR-Software verwenden, um Steuerdokumente wie Belege, Rechnungen und Kontoauszüge zu scannen und automatisch die relevanten Daten zu extrahieren. Dadurch können Steuerprüfungen effizienter durchgeführt, Anforderungen von Grundsätzen ordnungsgemäßer Buchführung (GoB) erfüllt und Fehler minimiert werden.

Effiziente Rechnungsverarbeitung

OCR-Software ermöglicht die automatische Erfassung und Verarbeitung von Rechnungsdaten, wie z.B. Rechnungsnummer, Lieferantendaten und Beträge. Diese Informationen können dann in ein elektronisches Rechnungssystem oder eine Buchhaltungssoftware importiert werden, was den manuellen Aufwand und das Risiko von Fehlern reduziert.

Automatisierte Bearbeitung von Bewerbungsunterlagen

Bei der Einstellung neuer Mitarbeiter müssen Unternehmen oft zahlreiche, mehrseitige Dokumente wie Lebensläufe, Zeugnisse und Bewerbungsschreiben sichten und bearbeiten. Sie können OCR-Software für das Scannen von Dokumenten verwenden und so die enthaltenen Informationen extrahieren. Das beschleunigt und vereinfacht den Prozess der Bewerberauswahl.

Scan Programme für ein effizientes Dokumentenmanagement

In der Regel gibt es zwei Arten von digitalen Dokumenten: Dokumente, die mithilfe von Software wie Microsoft Word, Google Docs oder Adobe Acrobat erstellt wurden (Dokumente aus digitalen Quellen), und Dokumente, die als Scan eines Papierdokuments vorliegen (Dokumente aus nicht-digitalen Quellen). Welche Scan Programme können Unternehmen verwenden, um Daten aus diesen Dokumenten zu extrahieren? 

Dokumente aus nicht-digitalen Quellen

Dokumente, die nicht elektronisch erzeugt wurden, sondern aus dem Scan eines Papiers bestehen, liegen in der Regel als Bild vor. Bilder sind – im Gegensatz beispielsweise zu PDFs – nicht so einfach durchsuchbar. Ein herkömmliches Scan Programm kann diese daher nicht auslesen. Es kann die Dokumente daher auch nicht bearbeiten, verändern oder anpassen. Hierfür benötigen Unternehmen eine OCR-Software. Sie kann unstrukturierte Daten aus allen Dokumententypen extrahieren, analysieren und bewerten. Das geht zum Beispiel mit diesen Anwendungen:

Pytesseract

Unternehmen können die OCR-Engine Tesseract integriert in der Programmiersprache Python verwenden. Python dient dabei als Backend-Tool für die OCR-Algorithmen. Die OCR-Fähigkeiten von Python werden durch die „pytesseract“-Bibliothek erweitert. Sie bietet eine Schnittstelle, um Tesseract OCR aus in Python geschriebenem Code auszuführen.

Tess4J

Bei Tess4J handelt es sich um eine leistungsstarke Java-Bibliothek, die Nutzern Wrapper-Methoden für die Nutzung der Tesseract OCR-Engine bereitstellt. Entwickler können daher OCR-Funktionen einfach in ihre Java-Projekte integrieren.

Tesseract.NET

Über Tesseract.NET können Entwickler Tesseract nahtlos in C#-Anwendungen integrieren. Es bietet einen gut dokumentierten C#-Wrapper für die OCR-Engine von Tesseract. Für die Praxis heißt das: Unternehmen können mit Tesseract.NET problemlos Text aus Bildern, die mit einem Scanner automatisch digitalisiert wurden, extrahieren.

Wie genau Unternehmen Pytesseract, Tess4J und Tesseract.Net nutzen können, zeigt unser umfassender praktischer Guide zu Tesseract.

Konfuzio

Unternehmen, die genauere Ergebnisse mit OCR erzielen wollen, können auf die Software von Konfuzio setzen. Diese ist insbesondere bei Handschrift, speziellen Schriftarten und anderen Sprachen als Englisch besonders leistungsstark. Um präzise Resultate liefern zu können, nutzt Konfuzio Künstliche Intelligenz.

Maschinelles Lernen trainiert dabei OCR-Systeme darauf, Muster anhand großer Datensätze besser identifizieren und erkennen zu können.

In der Praxis kann die Software daher auch Bilder in niedriger Auflösung, handgeschriebenem Text oder unleserlichen Zeichen zuverlässig identifizieren.

Dokumente aus digitalen Quellen

Um Daten aus Dokumenten, die aus digitalen Quellen stammen, zu extrahieren, können Unternehmen ebenfalls eine der oben genannten OCR-Anwendungen nutzen. Da Dokumente wie PDF-Dateien jedoch einfacher zu durchsuchen sind, können Firmen alternativ auch diese Frameworks und Bibliotheken von Programmiersprachen nutzen:

PyPDF2

PyPDF2 ist eine weit verbreitete Python-Bibliothek. Unternehmen können mit dieser Text aus elektronisch generierten PDF-Dateien extrahieren. Zudem können sie damit zum Beispiel auch Seiten drehen, mehrere Seiten zusammenführen oder eine PDF-Datei aufteilen. Hier ein Beispiel für einen einfachen Code-Ausschnitt, der mit PyPDF2 als PDF Scanner Software fungieren kann:

import PyPDF2
def pdf_scanner(file_path):
    # Öffne die PDF-Datei im Binärmodus
    with open(file_path, 'rb') as file:
        # Erstelle ein PDFReader-Objekt
        pdf_reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)
        # Iteriere über jede Seite der PDF-Datei
        for page_num in range(pdf_reader.numPages):
            # Lese den Text auf der aktuellen Seite
            page = pdf_reader.getPage(page_num)
            text = page.extractText()
            # Verarbeite den extrahierten Text (hier kannst du eigene Logik hinzufügen)
            print(f"Seite {page_num + 1}:")
            print(text)
            print()
# Beispielaufruf der Funktion mit einer PDF-Datei namens "example.pdf"
pdf_scanner('example.pdf')

pdfrw

pdfrw ist eine Python-Bibliothek, mit der Unternehmen PDF-Dokumente bearbeiten können. Neben der Möglichkeit zum Erfassen von PDF-Dokumenten, verfügt pdfrw über weitere Funktionen, wie beispielsweise das Zusammenführen von gescannten Dateien, das Drehen von Seiten oder das Ändern von Metadaten. Hier ein einfaches Code-Beispiel:

import pdfrw
from PIL import Image
def scan_pdf(pdf_path, output_path):
    pdf = pdfrw.PdfReader(pdf_path)
    output_pdf = pdfrw.PdfWriter()
    for page in pdf.pages:
        page_content = page.Contents
        xref = page_content[0].objid
        image = Image.open("scanned_image.jpg")
        image_xref = pdfrw.PdfDict(Type="/XObject", Subtype="/Image", BitsPerComponent=8, Width=image.width, Height=image.height, ColorSpace="/DeviceRGB", Filter="/DCTDecode")
        image_xref.stream = image.tobytes()
        resources = pdfrw.PdfDict(XObject=pdfrw.PdfDict())
        resources.XObject.X1 = image_xref
        page.Contents = pdfrw.PdfArray([pdfrw.PdfIndirect(xref), pdfrw.PdfIndirect(image_xref)])
        page.Resources = resources
        output_pdf.addpage(page)
    output_pdf.write(output_path)
# Beispielaufruf
scan_pdf("eingabe.pdf", "ausgabe.pdf")

PDF-Dateien in Java lesen

Die Programmiersprache Java verfügt über integrierte Klassen, die Unternehmen für das Lesen und Schreiben von PDF-Dokumenten verwenden können. Nutzen sie dabei zum Beispiel die Klasse „PDFTextStripper“, um Daten aus einem Dokument zu extrahieren, sieht das im Code so aus:

import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper;
public class PDFScanner {
    public static void main(String[] args) {
        File file = new File("pfad_zur_pdf_datei.pdf");
        try {
            PDDocument document = PDDocument.load(file);
            PDFTextStripper textStripper = new PDFTextStripper();
            String text = textStripper.getText(document);
            System.out.println(text);
            document.close();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

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