Techniken und Methoden der Datenextraktion: Ihre Möglichkeiten im Überblick

Der Umgang mit großen Datenmengen kann eine große Herausforderung für Informationsmanagement-Experten sein.

Bei Daten, die aus verschiedenen Quellen stammen – sei es Post, E-Mail, Altsysteme oder Webanwendungen – müssen diese Daten effizient extrahiert, strukturiert und verwaltet werden, wobei ihre Integrität gewahrt bleiben muss. Manuelle Methoden sind nicht nur zeitaufwändig, sondern können auch zu Fehlern und Ineffizienzen führen, die die Leistung des Unternehmens beeinträchtigen und Compliance-Risiken mit sich bringen.

Es stand noch nie so viel auf dem Spiel, wie bei der Datenextraktion.

Fachleute für Informationsmanagement benötigen Lösungen, die strukturierte und unstrukturierte Dokumente verarbeiten, manuelle, sich wiederholende Aufgaben automatisieren und die Einhaltung von Branchenvorschriften gewährleisten können.

Dieser Artikel befasst sich mit verschiedenen Techniken und Methoden der Datenextraktion und wie Sie die richtige auswählen.

Was ist Datenextraktion und wie funktioniert sie?

Lösungen zur Datenextraktion rufen Daten aus verschiedenen Quellen ab und konvertieren sie in ein strukturiertes Format, das sich leicht verwalten, analysieren und speichern lässt. Die Datenextraktion ist für jedes Unternehmen unverzichtbar, insbesondere für Unternehmen mit komplexen Datenverwaltungsanforderungen über mehrere Systeme und Plattformen hinweg.

Hier finden Sie eine Übersicht darüber, wie Lösungen zur Datenextraktion normalerweise funktionieren:

• Identifikation. Die meisten Fachleute für Informationsmanagement haben mit Daten zu tun, die über Datenbanken, Altsysteme, gescannte Dokumente und Webplattformen verstreut sind. Lösungen zur Datenextraktion identifizieren diese verschiedenen Datenquellen und verstehen das Format und die Struktur der Daten – egal, ob sie strukturiert (wie in Datenbanken) oder unstrukturiert (wie in PDFs oder E-Mails) sind.

• Zusammenführung. Lösungen zur Datenextraktion verwenden je nach Art der Quelle verschiedene Methoden zur Datenerfassung. So können beispielsweise strukturierte Daten aus Datenbanken mithilfe von SQL-Abfragen extrahiert werden, während für unstrukturierte Daten fortschrittlichere Techniken wie Web Scraping und künstliche Intelligenz (KI) oder optische Zeichenerkennung (OCR) erforderlich sein können. Das Ziel ist es, die notwendigen Informationen zu sammeln, ohne riesige Datensätze manuell zu durchsuchen.

• Transformation. Die gesammelten Daten liegen selten in einem brauchbaren Format vor. Die Transformationsfunktionen in Datenextraktionslösungen können die Daten bereinigen, validieren und in ein standardisiertes Format konvertieren, das mit dem Datenverwaltungssystem oder Data Warehouse eines Unternehmens kompatibel ist. In manchen Fällen müssen unterschiedliche Datumsformate oder Namenskonventionen vereinheitlicht werden.

• Laden. Sobald die Daten transformiert sind, werden sie zur weiteren Analyse in eine Datenbank, ein Data Warehouse oder ein anderes System geladen. Für Fachleute im Bereich Informationsmanagement bedeutet dies, dass die Datenintegrität und die Zugänglichkeit für die Berichterstattung, die Einhaltung von Vorschriften oder für Business Intelligence-Zwecke gewährleistet sind.

Lösungen zur Datenextraktion sind entscheidend, um Fachleuten im Informationsmanagement den Umgang mit vielfältigen und verstreuten Daten zu erleichtern. Durch die Automatisierung der Prozesse zur Identifizierung, Erfassung, Transformation und Bereitstellung von Daten stellen diese Lösungen sicher, dass Unternehmen ihre wertvollen Informationen effizient für Reporting, Compliance und fundierte Entscheidungen nutzen können – und dabei wertvolle Zeit und Ressourcen sparen.

Beste Datenextraktionstechniken und -methoden

Die Wahl der richtigen Datenextraktionstechnik hängt von den spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens, den beteiligten Datenquellen und dem erforderlichen Automatisierungsgrad ab. Im Folgenden finden Sie die verschiedenen Techniken zur Datenextraktion und ihre Anwendung auf die Herausforderungen, denen sich Informationsmanagement-Experten gegenübersehen.

• Manuelle Datenextraktion. In einer manuellen Umgebung müssen die Mitarbeiter Dokumente, E-Mails oder Systeme durchforsten, um Daten zu finden und einzugeben. Diese Methode mag zwar einfach erscheinen, ist aber bei großen Datenmengen äußerst ineffizient. Die manuelle Datenextraktion ist eine besondere Herausforderung für Unternehmen, die große Datenmengen oder zeitkritische Daten extrahieren müssen. Manuelle Verfahren eignen sich am besten, wenn eine Automatisierung nicht möglich ist oder wenn das Datenvolumen gering ist.

• Web Scraping. Beim Web Scraping werden Bots oder Skripte verwendet, um Informationen von Webseiten zu sammeln. So können Unternehmen öffentlich verfügbare Daten extrahieren oder sich wiederholende Aufgaben der Datenerfassung automatisieren. Web Scraping erfordert technische Kenntnisse und kann ethische oder rechtliche Bedenken aufwerfen, wenn die Nutzungsbedingungen der Website das Scraping einschränken. Es kann jedoch eine gute Option sein, um Echtzeitdaten von externen Websites zu extrahieren, z. B. Preisdaten, Newsfeeds oder Forschungsseiten.

• Optische Zeichenerkennung (OCR). Die OCR-Technologie wandelt gescannte Dokumente und Bilder in maschinenlesbare Daten um. Sie wird häufig für die automatische Extraktion von Daten aus Formularen, Rechnungen, Verträgen und anderen physischen Dokumenten verwendet, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen, Finanzdienstleistungen und Behörden. Warnung: Die OCR-Genauigkeit kann durch die Qualität des gescannten Dokuments, komplexe Formatierungen oder die Verwendung von handschriftlichem Text beeinträchtigt werden. Eine kontinuierliche Feinabstimmung der Software kann ebenfalls erforderlich sein, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten.

• Datenbankabfragen. Die strukturierte Abfragesprache (SQL) ermöglicht es Unternehmen, bestimmte Informationen effizient aus Datenbanken zu extrahieren. Datenbankabfragen erfordern zwar Kenntnisse über Datenbankstrukturen und Abfragesprachen und eignen sich möglicherweise nicht für unstrukturierte Daten oder Informationen in Altsystemen, die SQL nicht unterstützen, aber sie sind ideal für die Extraktion bestimmter Datenpunkte aus großen, strukturierten Datensätzen, die in relationalen Datenbanken gespeichert sind.

• API-Extraktion. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) ermöglichen den direkten programmatischen Zugriff auf Daten von Plattformen wie sozialen Medien, Cloud-Anwendungen, CRM-Anwendungen (Customer Relationship Management) und anderen modernen Systemen und Diensten. Mit APIs können Unternehmen die Datenextraktion automatisieren und Aktualisierungen in Echtzeit sowie die Integration mit Altsystemen sicherstellen. Die Herausforderung besteht darin, dass der Einstieg in die Nutzung von APIs technisches Fachwissen erfordern kann und dass einige APIs die Menge der Informationen, die jederzeit extrahiert werden können, einschränken.

• ETL. ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) automatisieren die Extraktion von Informationen aus verschiedenen Quellen, die Umwandlung in ein standardisiertes Format und das Laden der Daten in ein Data Warehouse oder ein anderes System. ETL-Tools sind ideal für große Unternehmen, die umfangreiche Daten aus verschiedenen Quellen verwalten, z. B. aus ERP-Plattformen (Enterprise Resource Planning), Datenbanken und externen APIs. Natürlich können einige ETL-Tools komplex und kostspielig in der Einrichtung sein.

• Maschinelles Lernen. Algorithmen des maschinellen Lernens erkennen Muster in unstrukturierten Daten, automatisieren die Extraktion von Daten aus verschiedenen Quellen und verbessern die Genauigkeit mit der Zeit. Maschinelles Lernen hat sich schnell als ideale Methode zur Automatisierung der Datenextraktion für prädiktive Analysen und die Analyse der Kundenstimmung herausgestellt. Maschinelles Lernen ist vielleicht nicht die beste Option für kleine Projekte, und einige Lösungen erfordern erhebliche Vorabinvestitionen, um die Modelle zu trainieren, aber die Akzeptanz von Tools zur Datenextraktion mit maschinellem Lernen wächst schnell.

• Datenextraktion aus PDFs. Viele Unternehmen verlassen sich immer noch auf PDF-Dokumente für Verträge, Rechnungen, Finanzberichte und andere Informationen. PDF-Extraktionstools verwenden eine Kombination aus KI, OCR und anderen Technologien, um wichtige Informationen in diesen Dokumenten zu identifizieren und zu extrahieren. Die Extraktion von Daten aus komplexen oder schlecht formatierten PDFs kann schwierig sein und erfordert eine erweiterte Konfiguration oder manuelle Eingriffe. Aber die Datenextraktion aus PDFs kann eine gute Option sein.

Ob es sich um die Einfachheit der manuellen Extraktion, die Automatisierung durch APIs und Web Scraping oder die fortschrittlichen Möglichkeiten des maschinellen Lernens handelt, jede Methode bringt ihre eigenen Vorteile und Herausforderungen mit sich. Fachleute für Informationsmanagement müssen ihre Datenquellen, ihr Volumen und ihren Bedarf sorgfältig bewerten, um die effektivste Extraktionslösung für die Bedürfnisse ihres Unternehmens zu wählen.

Auswahl der besten Technik zur Datenextraktion

Da es eine Vielzahl von Extraktionsmethoden gibt, müssen Sie bei der Wahl der besten Technik für Ihr Unternehmen Ihren Datenbedarf, Ihre Ressourcen und Ihre langfristigen Ziele sorgfältig berücksichtigen.

Hier finden Sie Strategien, die Sie bei Ihrer Entscheidung unterstützen:

1. Bewerten Sie Ihre Datenquellen. Um die beste Technik zur Datenextraktion zu finden, müssen Sie die Struktur, das Volumen und die Herkunft Ihrer Daten kennen. Bestimmen Sie, ob Ihre Datenquellen hauptsächlich strukturiert oder unstrukturiert sind? Befinden sich die Daten in Altsystemen oder in modernen Cloud-Plattformen? Die Art Ihrer Daten wird die beste Extraktionsmethode bestimmen.

2. Berücksichtigen Sie Volumen und Häufigkeit. Bei der Bewertung von Datenextraktionstechniken ist es wichtig zu überlegen, wie oft Sie Daten extrahieren müssen. Wenn Ihr Unternehmen häufig große Datenmengen verarbeitet, ist die Automatisierung von entscheidender Bedeutung. Tools wie APIs oder maschinelle Lernmodelle können helfen, Datenextraktionsprozesse zu skalieren, um große Mengen effizient zu verarbeiten.

3. Vernachlässigen Sie nicht die Genauigkeit. Genauigkeit ist bei der Datenextraktion von entscheidender Bedeutung, insbesondere in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen oder dem Rechtswesen. Techniken wie maschinelles Lernen können im Laufe der Zeit eine bessere Genauigkeit liefern, während andere, wie OCR, eine Verfeinerung erfordern, um Genauigkeit zu gewährleisten. Ziehen Sie in Erwägung, zukünftige Datenextraktionsmethoden an kleinen Mengen Ihrer Daten zu testen.

4. Bewerten Sie die Verfügbarkeit Ihrer Ressourcen. Schauen Sie sich Ihre internen Ressourcen genau an, wenn Sie Techniken zur Datenextraktion evaluieren. Stellen Sie fest, ob Ihr Unternehmen über das technische Know-how verfügt, das für die Implementierung von Methoden wie maschinelles Lernen erforderlich ist. Falls nicht, sollten Sie in benutzerfreundliche Tools von Lösungsanbietern investieren, die sich auf die Datenextraktion spezialisiert haben. Low-Code- oder No-Code-Lösungen für die Datenextraktion können die technischen Hürden minimieren.

5. Verstehen Sie Ihre Compliance-Anforderungen. In einigen Branchen gibt es strenge Vorschriften für den Umgang mit Daten. Wenn dies auf Ihre Branche zutrifft, sollten Sie sicherstellen, dass potenzielle Methoden zur Datenextraktion den gesetzlichen Rahmenbedingungen wie GDPR, HIPAA oder SOC 2 entsprechen. Arbeiten Sie mit Ihrem Compliance-Team zusammen, um sicherzustellen, dass potenzielle Datenextraktions-Tools die erforderlichen Vorschriften erfüllen.

6. Priorisieren Sie die Skalierbarkeit. Datenextraktionslösungen sind grundlegende Technologien, keine Wegwerfsysteme. Vergewissern Sie sich, dass potenzielle Lösungen mit den Datenanforderungen Ihres Unternehmens wachsen und sich weiterentwickeln können. Cloud-basierte Lösungen können Ihre Informationsmanagement-Strategie zukunftssicher machen.

7. Bewerten Sie die Gesamtbetriebskosten. Die Automatisierung kann zwar erhebliche Einsparungen bringen, aber es ist wichtig, die Kosten im Vorfeld gegen den langfristigen Nutzen abzuwägen. Einige Lösungen können erhebliche Vorabinvestitionen erfordern, während andere auf den ersten Blick billiger erscheinen, aber im Laufe der Zeit aufgrund von Ineffizienzen und versteckten Kosten wie zusätzlichen Lizenzgebühren teurer werden. Erstellen Sie einen Business Case für die automatische Datenextraktion, indem Sie alle Kosten verstehen und die langfristigen TCO berechnen.

Die Auswahl der besten Datenextraktionstechnik erfordert eine sorgfältige Bewertung der spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens, von Datenquellen und -volumen bis hin zu Compliance und Skalierbarkeit. Durch die Berücksichtigung dieser Faktoren – zusammen mit den verfügbaren Ressourcen und den Gesamtbetriebskosten – können Informationsmanagement-Experten eine fundierte Entscheidung treffen, die einen optimalen Datenextraktionsprozess gewährleistet.

Fazit

Auf den Schultern von Fachleuten für Informationsmanagement ruht eine Menge. Sie müssen ständig wachsende Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten und dabei Genauigkeit, Effizienz und Compliance sicherstellen. Die Datenextraktion kann diese Herausforderungen meistern. Durch die Wahl der richtigen Datenextraktionsmethode können Informationsmanagement-Experten mühsame Prozesse automatisieren, sicherstellen, dass ihr Unternehmen Zugang zu zuverlässigen Daten in Echtzeit hat, und ihren Mitarbeitern Zeit für höherwertige Aktivitäten geben.