Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten

Mitchell Sloan
Post by Mitchell Sloan
Oktober 1, 2021
Umwandlung unstrukturierter Daten in strukturierte Daten

Unstrukturierte Daten sind zwar wertvoll, können aber auch lästig sein - sie sind unübersichtlich und die wichtigen Datenpunkte manuell zu extrahieren ist aufwändig. Wenn Sie mit umfangreichen Dokumenten wie Rechnungen, E-Mails oder detaillierten Finanzberichten arbeiten, kann es unnötig zeitaufwändig sein, die wichtigen Informationen zu finden. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie das Beste aus Ihren unstrukturierten Daten herausholen können, indem Sie sie in strukturierte Daten umwandeln.

Es gibt viele Beispiele für unstrukturierte Daten, unter anderem: 

  1. E-Mails
  2. Bilder
  3. Berichte
  4. Rechnungen
  5. Ticker-Daten
  6. Sensorendaten
  7. Präsentationen
  8. Medizinische Aufzeichnungen
  9. Umfrageantworten
  10. Beiträge in sozialen Medien
  11. Video- und Audioinhalte

Die Daten aus diesen Quellen sind zwar äusserst wertvoll, aber erst nutzbar, wenn sie in Informationen umgewandelt werden, die für Ihr Problem von Relevanz sind. Sobald die Daten extrahiert wurden, müssen die unstrukturierten Daten bereinigt und in praktische Informationen umgewandelt werden. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie unstrukturierte Daten in nützliche Informationen umwandeln können:

Identifizieren Sie das Problem

Bevor Sie die gesammelten Daten analysieren können, müssen Sie wissen, welches Problem Sie lösen wollen. Wenn Sie Ihr Hauptproblem eingrenzen, können Sie unnötige Datenpunkte weglassen und sich auf die wesentlichen Fakten konzentrieren. Setzen Sie klare Prioitäten, dann können Sie auch die Quellen Ihrer Daten eingrenzen.

Optische Zeichenerkennung (OCR) verwenden

OCR-Software erkennt Texte in Bildern (wie gescannte Dokumente oder Bilder) und wandelt sie in lesbare Daten um. Diese Technologie wurde zunächst für die Digitalisierung alter Zeitungen und Bücher eingesetzt. 

Heute wird OCR eingesetzt, um gedruckte Dokumente in lesbare Textdokumente zu importieren, die dann in einem Textverarbeitungsprogramm bearbeitet werden können. Diese Software macht das manuelle Abtippen von Text aus langen Dokumenten überflüssig. 

Wenn Sie Daten aus gedruckten Quellen (wie Quittungen oder Formularen) extrapolieren müssen, ist OCR ein wertvolles Werkzeug. Wenn Sie Ihre Daten jedoch automatisch kategorisieren möchten, benötigen Sie ein automatisches Dokumentenverarbeitungssystem wie Acodis. 

Sie können die Daten aus dem OCR-System so strukturieren, dass sie Ihren Anforderungen entsprechen. So können Sie zum Beispiel OCR-Daten und Acodis verwenden, um den Inhalt eines komplexen Finanzberichts zu verstehen. Acodis ist weltweit führend in der Tabellenerkennung. 
 

Der Prozess der Datenextraktion umfasst:
  1. Inspektion
  2. Klassifizierung
  3. Extrahieren
  4. Analyse

OCR hilft beim Lesen eines Textes und bei der Vorverarbeitung der Informationen, d. h., wenn Sie die oben genannten Schritte abgeschlossen haben, sind die gewonnenen Informationen verwertbar.

Der vom OCR-System erzeugte Text wird dann in maschinenlesbare Daten strukturiert, die für die Analyse und Interpretation bereit sind. Bei der Datenextraktion werden die Daten aus der OCR in verwertbare Informationen umgewandelt. Diese Art der Extraktion kann u. a. für die Lohn- und Gehaltsabrechnung und die Rechnungsstellung verwendet werden.

Unstrukturierte Daten sind in fast allen Bereichen Ihres Unternehmens vorhanden. Es liegt an Ihrem Unternehmen zu verstehen, welche Daten wichtig sind, und die rohen Zahlen/Fakten in analysierbare Informationen umzuwandeln.

Mit wie vielen unstrukturierten Daten haben Sie zu tun? Finden Sie, dass Ihre unstrukturierten Daten ein Problem darstellen können?

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie wir Ihren Prozess rationalisieren können. 
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Oktober 1, 2021
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