In Zeiten von rasant steigenden Datenmengen ist es für Unternehmen unverzichtbar, Informationen effizient zu sammeln und zu bewerten. Nur so können sie wertvolle Einblicke in ihre Geschäftsprozesse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.
Mit der fortschreitenden Entwicklung von KI spielt in diesem Kontext Data Capture – zu Deutsch „Datenerfassung“ – eine wichtige Rolle. Unternehmen können mit Data Capture Systems Informationen über ihre Kunden, Produkte, Dienstleistungen und andere Aspekte ihres Geschäfts sammeln und ineffiziente Abläufe identifizieren.
Wir zeigen in diesem Blogbeitrag, wie der Data Capture Process funktioniert, welche Data Capture Methods es gibt und welche Beispiele wir aus der Praxis kennen. Und: Wir erklären, wie Unternehmen von einer Data Capture Automation profitieren können.
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Data Capture Definition
Data Capture kann definiert werden als Prozess zu Datenerfassung, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen erfasst und in ein digitales Format umgewandelt werden. Diese Daten können beispielsweise aus
- Dokumenten wie Scan, Foto, TIF oder natives PDF,
- E-Mails,
- Webformularen,
- Social-Media-Plattformen
- und anderen digitalen Quellen
stammen. Das Ziel von Data Capture ist es, Informationen in einer strukturierten Form so zu erfassen, dass Unternehmen diese möglichst einfach verarbeiten und analysieren können.
Data Capture umfasst verschiedene Technologien wie OCR (Optical Character Recognition), ICR (Intelligent Character Recognition), OMR (Optical Mark Recognition) und Barcodes. Diese Technologien ermöglichen es, Daten schnell und genau zu erfassen und in ein digitales Format umzuwandeln.
In der Praxis nutzen Firmen beispielsweise OCR, um Rechnungen automatisiert zu digitalisieren. Dieses sogenannte Invoice Capture erfasst alle relevanten Informationen aus einer Papier-Rechnung und legt sie in einer Datenbank ab.
Unternehmen können Data Capture in verschiedenen Branchen einsetzen, wie zum Beispiel im Gesundheitswesen, in der Finanzbranche, im Einzelhandel und in der Logistik. Insbesondere in Branchen, in denen große Mengen an Daten erfasst und verarbeitet werden, hilft Data Capturing, Geschäftsprozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen.
So funktioniert der Data Capture Process
Der Data Capturing Process beschreibt die Erfassung von Daten in einem Unternehmen oder in einer Organisation. Dabei werden Informationen aus verschiedenen Quellen gesammelt und in einem einheitlichen Format gespeichert. Das passiert in 4 Schritten:
- Daten festlegen
Zunächst müssen Unternehmen entscheiden, welche Daten sie mit Data Capture online in einem System erfassen wollen. Hierbei ist es wichtig, nur relevante Informationen zu sammeln, um den Prozess so effizient wie möglich zu gestalten.
- Datenquellen identifizieren
Anschließend müssen Unternehmen die Datenquellen, aus denen sie die Informationen gewinnen wollen, identifizieren. Hierbei kann es sich um interne Quellen wie Datenbanken oder um externe Quellen wie Webseiten handeln.
- Daten erfassen
Sind alle relevanten Informationen identifiziert, erfassen Firmen diese. Dazu können sie sie manuell oder per Data Capturing Automation zusammentragen. Bei der manuellen Erfassung müssen die Daten von einem Mitarbeitenden in das System eingegeben werden. Bei der automatisierten Erfassung kommt eine Data Capture Software zum Einsatz, die die Daten automatisch aus den Quellen extrahiert.
- Daten speichern
Sobald die Daten erfasst wurden, müssen Unternehmen diese in einem einheitlichen Format speichern. Hierbei ist es wichtig, dass das Format für alle Datenquellen einheitlich ist, um die Daten später einfach analysieren und verarbeiten zu können. Hier spielt ein Data Capture Management eine entscheidende Rolle. Es stellt sicher, dass alle Daten korrekt, einheitlich und richtig abgelegt werden.
Volltextsuche
Die Volltextsuche durchsucht Dokumente nach spezifischen Wörtern oder Phrasen und zeigt relevante Abschnitte oder Dokumente an. Diese Funktion beschleunigt die Informationsfindung, indem sie umfassende Datenmengen effizient abfragt und sofortige Ergebnisse liefert.
Automatische Dokumententrennung
Die automatische Dokumententrennung erkennt individuelle Dokumente innerhalb großer Dateistapel und trennt sie entsprechend. Dies optimiert die Dokumentenverwaltung, da Benutzer nicht manuell einzelne Dokumente trennen müssen.
Kategorisierung von Dokumenten
Die Kategorisierung von Dokumenten klassifiziert Texte nach definierten Kriterien in entsprechende Kategorien. Dies strukturiert den Dokumentenpool und ermöglicht eine schnellere und gezielte Zugriffsmöglichkeit.
Automatisches Routing im Unternehmen
Das automatische Routing leitet Dokumente basierend auf dessen Inhatl an die richtigen Abteilungen oder Personen weiter. Dies steigert die Effizienz von Arbeitsprozessen, da die notwendigen Informationen direkt am richtigen Ort ankommen.
Zusammenfassung von Dokumenten
Die Zusammenfassung von Dokumenten extrahiert die wesentlichen Informationen, z. B. über NLP oder NLU Technolgien, aus längeren Texten und präsentiert sie in verkürzter Form. Das erlaubt Nutzern, den Kerninhalt eines Dokuments rasch zu erfassen, ohne den gesamten Text lesen zu müssen.
Fachliche Evaluation der Inhalte
Die fachliche Evaluation bewertet den Inhalt von Dokumenten hinsichtlich ihrer Relevanz, Genauigkeit und Qualität. Erklärbare Expertensysteme analysieren dabei die Texte und gewährleisten, dass die Informationen den festgelegten Standards entsprechen, z. B. in KYC-Prozessen, Frachtbearbeitung, Auftragsbearbeitung oder der Rechnungsprüfung.
9 gängige Data Capture Systems
Am Markt gibt es verschiedene Data Capture Systems, eines davon ist Konfuzio, auch als Data Capture Methods bezeichnet, die Unternehmen jeweils für verschiedene Zwecke einsetzen können. Besonders gängig sind dabei diese 9 Systeme:
Manuelle Datenerfassung
Bei dieser Form des Data Capturing geben Unternehmen Daten – beispielsweise aus Formularen – per Hand in einen Computer ein, um die Daten zu digitalisieren. Diese Data Capturing Methode eignet sich jedoch nur für ein Business, das ein niedriges, variables Datenvolumen erfassen und verarbeiten muss. Denn: Die manuelle Datenerfassung ist abhängig von menschlicher Arbeit und daher anfällig für Fehler.
OCR – Optical Character Recognition
OCR ist ein einfaches Data Capture Beispiel zur Erfassung von Volltexten. Dabei handelt es sich um eine Data Capture Technology, die maschinell erzeugte Zeichen und Schriften erkennt. Unternehmen können mit OCR beispielsweise automatisiert Text aus gescannten Dokumenten und PDF-Dateien extrahieren und verarbeiten. OCR wird häufig dort eingesetzt, wo große Mengen gleichartiger Daten anfallen, z. B. im Gesundheits-, Versicherungs- und Finanzwesen. OCR wird häufig um ICR, IDP oder OMR Lösungen ergänzt.
ICR – Intelligent Character Recognition
ICR kann handgeschriebene Zeichen beliebiger Schriftarten auslesen und in aussagekräftige Daten verwandeln. Dabei bereitet ICR zum Beispiel handschriftliche Daten aus Formularen auf, damit ein Business diese einfach weiterverarbeiten kann. Die Technologie kommt vor allem bei Banken und Finanzorganisationen zum Einsatz. ICR ist die Folge-Generation der OCR-Technologie.
IDP – Intelligent Document Processing
IDP verbindet KI-Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Optical Character Recognition (OCR). Es ist in der Lage, gemeinsame Muster in großen Datenmengen zu erkennen und diese nach Art ihres Inhalts zu sortieren und auf ihre Richtigkeit zu überprüfen. Diese Data Capture Technologies nutzen vor allem Unternehmen, die Dokumente wie Rechnungen für die Zusammenarbeit mit Dienstleistern verarbeiten müssen.
OMR – Optical Mark Recognition
Ein OMR-System kann Daten aus ausgefüllten Formularen extrahieren, indem es die markierten Felder scannt und die Information in einer Datenbank speichert. Diese Data Capture Technik kommt vor allem in Umfrage-Dokumenten, bei Wahlscheinen und Prüfungen zum Einsatz.
Barcodes und QR-Codes
Die Barcode-Technologie kann Informationen aus Barcodes lesen und in ein digitales Format umwandeln. Dabei ist in 1D-Barcodes und 2D-Barcodes zu unterscheiden. 1D-Barcodes kommen beispielsweise in Geschäften zum Einsatz, um das Inventar zu verfolgen. Darüber hinaus werden sie auch in Krankenhäusern verwendet, um Patientendaten zu überprüfen. 2D-Barcodes – auch Quick Response Codes genannt – eignen sich, um beispielsweise Webseiten oder Dokumente zu erfassen. In der Praxis ist das zum Beispiel bei Werbung und auf Produktverpackungen der Fall.
RFID – Radio Frequency Identification
Die RFID-Technologie ist eine Methode zur Erfassung von Daten mit Hilfe von Funkwellen. Dafür bringen Unternehmen RFID-Tags an ihren Produkten an, um eine Information zu speichern und zu übertragen. Insbesondere Unternehmen in der Logistik und im Einzelhandel setzen diese Data Capture Application ein.
Web Scraping
Web Scraping ist eine Methode zur Erfassung von Daten aus Webseiten. In der Regel kommen dabei Bots und Crawler zum Einsatz. Unternehmen können mit dieser Art des Data Capturing große Datenmengen aus dem Web sammeln und in relevanten Datenbanken ablegen. In der Praxis können Onlineshops so beispielsweise das Monitoring von Preisen der Konkurrenz automatisieren und auf diese Weise ihre eigenen Preise optimieren. Oder: Firmen können über Web Scraping automatisch News Alerts erhalten, wenn ihr Name in der Presse genannt wird.
CDC – Change Data Capture
Change Data Capture (CDC) ist eine Technik zur Erfassung von Datenänderungen in Echtzeit. CDC ist besonders nützlich in Szenarien, in denen Unternehmen die an ihren Daten vorgenommenen Änderungen verfolgen und schnell analysieren müssen. So funktioniert Data Capture Change: Es erfasst die an einer Datenbank vorgenommenen Änderungen und speichert sie in einer separaten Protokolldatei. Diese Protokolldatei enthält alle an den Daten vorgenommenen Änderungen sowie die Uhrzeit und das Datum der Änderung. Unternehmen können diese Protokolldatei verwenden, um die an ihren Daten vorgenommenen Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen und zu analysieren.
In der Praxis setzen Firmen Change Data Capture vor allem in Data Warehousing- und Business Intelligence-Anwendungen ein.
CDC hilft ihnen, Trends und Muster in ihren Daten zu erkennen, die sie für bessere Geschäftsentscheidungen nutzen können. Darüber hinaus können Unternehmen CDC auch verwenden, um Fehler und Inkonsistenzen in Daten zu erkennen und zu korrigieren, bevor sie Probleme verursachen.
Benefits von Data Capture
Die Verwaltung der Datenerfassung ist ein wichtiger Prozess für jedes Unternehmen, das mit Daten arbeitet. Er umfasst das Sammeln, Aufzeichnen und Verarbeiten von Daten aus verschiedenen Quellen. Electronic Data Capture bringt dabei diese Vorteile mit:
Verbesserte Datenqualität
Ein professionelles Smart Data Management stellt sicher, dass erfasste Daten genau, vollständig und konsistent sind. Das hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen auf der Grundlage zuverlässiger Daten zu treffen. Durch die Implementierung relevanter Data Capture Requirements können Unternehmen zudem sicherstellen, dass die erfassten Daten ihren eigenen, spezifischen Ansprüchen entsprechen.
Gesteigerte Effizienz
Data Capture Solutions können den Datenerfassungsprozess automatisieren, so dass Firmen weniger Daten manuell eingeben müssen. Das führt zu einer höheren Effizienz, da sie so Zeit sparen und das Fehlerrisiko verringern. Anbieter von Data Capture Systems führen dabei auch maßgeschneiderte Lösungen, die auf die speziellen Bedürfnisse eines Unternehmens zugeschnitten sind.
Bessere Entscheidungsfindung
Data Capturing liefert Unternehmen die Informationen, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Denn: Durch die Analyse der erfassten Daten können sie effizient Trends und Muster in ihren Daten erkennen und so schnell und richtig auf Veränderungen reagieren. Für die Praxis heißt das: mehr Effizienz und mehr Rentabilität.
Einhaltung von Vorschriften
Ein Datenerfassungsmanagement hilft Firmen, Vorschriften beispielsweise aus DSGVO, HIPAA und PCI-DSS einzuhalten. Dabei können sie ihre individuellen Data Capture Requirements hinterlegen und so sicherstellen, dass sie ihre Daten auf eine sichere und rechtskonforme Weise erfassen und in einer Datenbank speichern.
Fazit: Mit Data Capture Management zu effizienteren Prozessen
Data Capture ist ein wichtiger Prozess für Unternehmen, um wertvolle Informationen zu sammeln und zu analysieren – und daraus die richtigen Schlüsse für ihren täglichen Geschäftsablauf zu ziehen. Data Capturing bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit. So müssen Firmen die richtigen Daten auswählen, die relevanten Quellen für diese Daten identifizieren und die Daten strukturiert sammeln und ablegen. In diesem Kontext stellt sich auch die Frage nach dem richtigen Data Capture System.
Konfuzio ist eine leistungsstarke Data Capture Solution. Der deutsche Software-Anbieter stellt Unternehmen ein All-in-One-Werkzeug für die automatische Erfassung, Organisation und Analyse von unstrukturierten Daten zur Verfügung.
Um die Verarbeitung von Dokumenten – und somit auch Data Capture – effizient anbieten zu können, hat Konfuzio seine auf Deep Computer Vision basierende Software auf über 100.000 Dokumente trainiert. Machine und Deep Learning ermöglichen es dabei, Daten zu extrahieren, zu klassifizieren und qualifiziert an die nachgeschalteten Workflows zu übergeben.
In der Praxis können Unternehmen Konfuzio nutzen, um große Mengen an unstrukturierten Daten, wie beispielsweise Texte, E-Mails, Verträge und andere Dokumente, zu organisieren und zu analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
FAQ
Unter Data Capture versteht man das Sammeln und Speichern von Daten aus verschiedenen Quellen. Dies kann manuell oder durch automatisierte Methoden geschehen. Unternehmen nutzen Data Capturing, um Informationen über ihre Kunden, Produkte und Geschäftsabläufe zu sammeln. Sie können die Daten dann analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Change Data Capture (CDC) ist eine Methode, um Änderungen an Daten in Echtzeit zu erfassen und zu verarbeiten. Dabei werden nur die Änderungen erfasst und nicht die gesamte Datenmenge. Das ermöglicht eine schnellere Verarbeitung und eine bessere Datenqualität.
Es gibt verschiedene Data Capture Systems, die jeweils einen anderen Zweck bedienen. Besonders gefragt ist derzeit Automated Data Capture. Dazu zählen die Data Capture Techniques OCR (Optical Character Recognition), ICR (Intelligent Character Recognition) und IDR (Intelligent Document Recognition). Welches System das richtige ist, hängt von den Anforderungen des Anwendungsfalls ab.
