Datenextraktion aus Dokumenten: Grundlagen, Methoden und Best Practices
Verstehe, wie moderne Dokumentenextraktion mit OCR und KI funktioniert, wie du Qualität misst und welche Schritte für produktive Automatisierung wichtig sind.
1. Was Dokumentenextraktion heute leisten muss
Moderne Teams brauchen nicht nur Text aus PDFs, sondern direkt nutzbare Felder für Buchhaltung, ERP oder CRM. Ziel ist ein stabiler Datenfluss mit wenig manueller Nacharbeit.
2. OCR vs. KI-Extraktion
OCR liefert Rohtext. KI-Extraktion erkennt zusätzlich Struktur und Bedeutung, etwa Positionszeilen, Steuerfelder oder Lieferadressen auch bei variierenden Layouts.
- OCR: Zeichen erkennen und digitalisieren
- KI-Extraktion: Felder zuordnen, normalisieren, validieren
- Workflow-Layer: Regeln, Freigaben, Export in Zielsysteme
3. Qualitätsmetriken, die wirklich zählen
- Feldgenauigkeit pro Pflichtfeld
- Vollständigkeit bei Positionsdaten
- Anteil manueller Korrekturen je 100 Dokumente
- Durchlaufzeit vom Upload bis Export
4. Typischer Einführungsplan
- Dokumenttyp mit hohem Volumen auswählen (z. B. Eingangsrechnungen).
- Feldkatalog definieren: Welche Daten sind geschäftskritisch?
- Validierungsregeln festlegen: Pflichtfelder, Grenzwerte, Dubletten.
- Exportformat auf Zielsystem abstimmen (Excel, JSON, XML, Webhook).
- KPI-Baseline messen und nach 2 bis 4 Wochen vergleichen.
5. Häufige Fragen
Was ist der Unterschied zwischen OCR und Datenextraktion?
OCR wandelt Bild- oder PDF-Inhalte in Text um. Datenextraktion geht weiter: Sie erkennt Felder wie Rechnungsnummer, Datum oder Gesamtbetrag strukturiert und kontextbezogen.
Welche Qualitätskennzahlen sind in Projekten entscheidend?
Wichtige Kennzahlen sind Feldgenauigkeit, Vollständigkeit, Anteil manueller Nacharbeit sowie Time-to-Value bis zur ersten stabilen Automatisierung.
Welche Dokumente eignen sich für den Einstieg?
Dokumenttypen mit klarer Struktur und hohem Volumen eignen sich am besten, etwa Eingangsrechnungen, Lieferscheine oder Kontoauszüge.