{"id":6301,"date":"2025-10-09T13:26:48","date_gmt":"2025-10-09T13:26:48","guid":{"rendered":"https:\/\/ibmlstaging.wpengine.com\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/"},"modified":"2025-10-09T13:26:48","modified_gmt":"2025-10-09T13:26:48","slug":"haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/","title":{"rendered":"H\u00e4ufige Fehler bei der Datenerfassung und wie Sie sie vermeiden k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Datenerfassung ist der Dreh- und Angelpunkt im Lebenszyklus des Informationsmanagements eines Unternehmens.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Effektivit\u00e4t eines Unternehmens beim Sammeln, Speichern und Zugreifen auf Dokumente und Daten aus verschiedenen Quellen hat einen gro\u00dfen Einfluss auf seine F\u00e4higkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, strategische Pl\u00e4ne zu formulieren und auszuf\u00fchren, Prozesse zu optimieren, Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen und Vorschriften einzuhalten.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aber die Erfassung von Daten aus gro\u00dfen Mengen von Dokumenten und Dokumenten in unterschiedlichen Formaten ist nicht einfach. Und h\u00e4ufige Fehler bei der Datenerfassung k\u00f6nnen den Informationsverwaltungszyklus eines Unternehmens behindern.   <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">In diesem Artikel erfahren Sie, welche Fehler bei der Datenerfassung h\u00e4ufig auftreten und wie Sie sie vermeiden k\u00f6nnen.  <\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Was ist Datenerfassung und wie funktioniert sie?<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Bei der Datenerfassung werden Informationen aus physischen oder digitalen Quellen erfasst und in ein strukturiertes Format umgewandelt, in dem sie effizient und effektiv gespeichert, verarbeitet und abgerufen werden k\u00f6nnen.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Der Prozess der Datenerfassung l\u00e4uft in der Regel folgenderma\u00dfen ab:  <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Identifikation.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Der erste Schritt im Prozess der Datenerfassung besteht darin, die Papierdokumente, elektronischen Formulare, Datenbanken, Websites und anderen Quellen zu identifizieren, aus denen Daten gesammelt werden sollen.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Auswahl.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Sobald die Datenquellen identifiziert sind, wird eine geeignete Methode zur Datenerfassung ausgew\u00e4hlt. Zu den Optionen zur Erfassung gesch\u00e4ftskritischer Daten z\u00e4hlen das Scannen mit Hochgeschwindigkeits-Produktionsscannern, optische Zeichenerkennung (OCR), Barcode-Erkennung, k\u00fcnstliche Intelligenz (KI) mit maschinellem Lernen sowie Natural Language Processing (NLP).  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Verarbeitung. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Die extrahierten Daten werden dann in ein standardisiertes Format konvertiert, das sich f\u00fcr die Speicherung und Analyse durch Legacy-Systeme wie eine ECM-Plattform (Enterprise Content Management) eignet.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Validierung.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Sobald die Daten erfasst und konvertiert sind, werden sie einer Validierung und Qualit\u00e4tskontrolle unterzogen, um Genauigkeit, Vollst\u00e4ndigkeit und Konsistenz sicherzustellen. Dies kann die Identifizierung und Korrektur von Fehlern und die Validierung von Daten anhand vordefinierter Kriterien oder Gesch\u00e4ftsregeln umfassen.   <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Speicherung<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Erfasste Daten werden sicher in einem zentralen, cloudbasierten Repository, einer Datenbank oder einem anderen Altsystem gespeichert oder in nachgelagerte Systeme integriert, um einen einheitlichen Datenbestand zu schaffen. <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Analyse.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Erfasste Daten k\u00f6nnen von Datenanalyse- und Business Intelligence-Tools verwendet werden, um Muster, Trends oder Korrelationen in den Daten zu erkennen und den Beteiligten Einblicke zu gew\u00e4hren.  <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Schritte verbessern die Erfassung, Speicherung und Analyse von gesch\u00e4ftskritischen Informationen.  <\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Die h\u00e4ufigsten Fehler bei der Datenerfassung<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Datenerfassung kann Unternehmen zwar dabei helfen, ihre Inhalte besser zu verwalten, aber h\u00e4ufige Fehler bei der Datenerfassung k\u00f6nnen zu ungenauen oder unvollst\u00e4ndigen Daten f\u00fchren, die den Entscheidungsprozess erschweren.  <\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hier sind einige der h\u00e4ufigsten Fehler bei der Datenerfassung:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Fehler bei der Eingabe.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Tippfehler, Zahlendreher und falsch geschriebene Namen sind unvermeidlich, wenn Daten manuell eingegeben werden m\u00fcssen. Die Behebung dieser Probleme im nachgelagerten Prozess kann viel Kopfzerbrechen bereiten. Ungepr\u00fcfte, ungenaue Daten k\u00f6nnen eine aussagekr\u00e4ftige Analyse behindern.    <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Versp\u00e4tungen.  <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Das manuelle Erfassen gro\u00dfer Datenmengen kann viel Zeit in Anspruch nehmen. Verz\u00f6gerungen im Dateneingabeprozess f\u00fchren h\u00e4ufig zu veralteten Informationen, die Entscheidungen verf\u00e4lschen und sich negativ auf Kundenerfahrungen auswirken.  <\/span><b> <\/b><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Unvollst\u00e4ndige Daten.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Es ist nicht ungew\u00f6hnlich, dass wichtige Informationen in einer manuellen Datenerfassungsumgebung nicht erfasst werden. Unvollst\u00e4ndige Datens\u00e4tze k\u00f6nnen die Analyse von Daten erschweren oder irref\u00fchrend sein.   <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Fehlende Validierung.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Fehler, wie z.B. Text, der in ein numerisches Feld eingegeben wurde, fallen eher durch die Maschen, wenn Unternehmen die Daten bei der Eingabe nicht validieren.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Doppelte Daten.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Eine unzureichende Integration zwischen Datenerfassungssystemen und vor- und nachgelagerten Datenquellen \u00f6ffnet die T\u00fcr zu redundanten oder widerspr\u00fcchlichen Informationen.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Voreingenommenheit bei der Dateneingabe.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Die Voreingenommenheit von Personen, die Daten eingeben, kann zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen f\u00fchren.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Inkonsistente Formate.  <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Die Integration von Daten in Customer Relationship Management (CRM)-Anwendungen und andere Altsysteme ist komplex und fehleranf\u00e4llig, wenn Unternehmen \u00fcber inkonsistente Datenformate in verschiedenen Datenquellen und mehrere Dateneingabepunkte verf\u00fcgen.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Ungesicherte Daten.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Von immer strengeren Compliance-Vorschriften bis hin zu einem erh\u00f6hten Betrugsrisiko &#8211; f\u00fcr Unternehmen stand der Schutz von Privatsph\u00e4re und Integrit\u00e4t noch nie so sehr auf dem Spiel wie heute. Unzureichende Sicherheitsma\u00dfnahmen k\u00f6nnen das Risiko eines unbefugten Zugriffs oder einer Verletzung des Datenschutzes erh\u00f6hen.   <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Keine Metadaten.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Es ist verlockend, bei der Datenerfassung die Notwendigkeit von Metadaten zu \u00fcbersehen. Aber ohne den Kontext und die Struktur, die Metadaten bieten, ist es schwer, Daten zu verwalten und zu interpretieren.   <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese h\u00e4ufigen Fehler k\u00f6nnen die Datenerfassungsinitiativen eines Unternehmens untergraben.  <\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Bew\u00e4hrte Verfahren zur Datenerfassung<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Unternehmen k\u00f6nnen sich keine Fehltritte bei der Datenerfassung leisten. Im Folgenden finden Sie einige bew\u00e4hrte Verfahren, die sicherstellen, dass die Daten Ihres Unternehmens genau, effizient und sicher erfasst werden.   <\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Einsch\u00e4tzen.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Verstehen Sie, welche Informationen gesammelt werden m\u00fcssen und wof\u00fcr sie verwendet werden sollen.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Standardisieren<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Legen Sie standardisierte Formate und Konventionen f\u00fcr die Dateneingabe fest, um Konsistenz und Genauigkeit f\u00fcr verschiedene Datenquellen und Gesch\u00e4ftsanwender zu gew\u00e4hrleisten.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Automatisieren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Nutzen Sie KI und andere Technologien, um manuellen Aufwand zu vermeiden, wo immer dies m\u00f6glich ist.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Validieren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Implementieren Sie Validierungspr\u00fcfungen an der Eingabestelle, um nachgelagerte Fehler zu reduzieren.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>\u00dcberpr\u00fcfen.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Verwenden Sie Datenqualit\u00e4tstools, um Fehler in den erfassten Daten zu identifizieren und zu korrigieren.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Kontrollieren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Implementieren Sie Benutzerberechtigungen, Audit-Protokollierung und andere Datensicherheitsma\u00dfnahmen, um sensible Daten vor unbefugtem Zugriff, Verletzungen oder Diebstahl w\u00e4hrend der Erfassung zu sch\u00fctzen.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Markeiren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Erfassen und speichern Sie Metadaten zusammen mit den erfassten Daten, um den Kontext zu liefern, die Datenverwaltung zu verbessern, Informationen schneller abzurufen und die Datenverwaltung und -analyse zu optimieren.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Schulen.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Schulen Sie die Bediener, um sicherzustellen, dass sie die Verfahren und Standards der Datenerfassung verstehen.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>\u00dcberwachen. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  \u00dcberwachen Sie regelm\u00e4\u00dfig die Datenerfassungsprozesse, um Probleme zu erkennen, die Leistung zu verfolgen und die Einhaltung der festgelegten Standards und Verfahren sicherzustellen.  <\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Dokumentieren.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Dokumentieren Sie Verfahren, Standards und bew\u00e4hrte Praktiken f\u00fcr die Datenerfassung, um den Mitarbeitern bei der Datenerfassung eine Orientierungshilfe zu geben und die Konsistenz und Einhaltung der Vorschriften zu erleichtern.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Steuern.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  Integrieren Sie Prozesse und Verfahren zur Datenerfassung in umfassendere Data-Governance-Initiativen, um die \u00dcbereinstimmung mit den Unternehmensrichtlinien, Vorschriften und Standards sicherzustellen.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Anpassen.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">  \u00dcberpr\u00fcfen und aktualisieren Sie regelm\u00e4\u00dfig die Verfahren zur Datenerfassung, um neue Technologien zu integrieren, neue Herausforderungen zu bew\u00e4ltigen und kontinuierliche Prozessverbesserungen zu erzielen.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese bew\u00e4hrte Verfahren helfen Unternehmen, den maximalen Nutzen aus ihren Datenerfassungsinitiativen zu ziehen. <\/span><\/p>\n<h2><span style=\"font-weight: 400;\">Fazit<\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Die Datenerfassung bildet das Fundament eines leistungsf\u00e4higen Informationsmanagements. Wer bew\u00e4hrte Methoden anwendet und typische Fehler vermeidet, erschlie\u00dft das volle Potenzial seiner Daten, f\u00f6rdert Innovationen und treibt kontinuierliche Prozessoptimierungen im digitalen Zeitalter voran.  <\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Datenerfassung ist der Dreh- und Angelpunkt im Lebenszyklus des Informationsmanagements eines Unternehmens. Die Effektivit\u00e4t eines Unternehmens beim Sammeln, Speichern und Zugreifen auf Dokumente und Daten aus verschiedenen Quellen hat einen gro\u00dfen Einfluss auf seine F\u00e4higkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen, strategische Pl\u00e4ne zu formulieren und auszuf\u00fchren, Prozesse zu optimieren, Einblicke in das Kundenverhalten zu gewinnen [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"parent":0,"template":"","categories":[137],"tags":[],"class_list":["post-6301","blog","type-blog","status-publish","hentry","category-unkategorisiert"],"acf":{"address":"","phone":""},"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>12 Strategien: Vermeiden von h\u00e4ufigen Fehlern bei der Datenerfassung Leitfaden | ibml<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Lernen Sie die h\u00e4ufigsten Fehler bei der Datenerfassung kennen: von Tippfehlern bis hin zu Duplikaten und wie Sie diese vermeiden k\u00f6nnen. Finden Sie bew\u00e4hrte Verfahren wie Validierung, Metadaten und Automatisierung.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"12 Strategien: Vermeiden von h\u00e4ufigen Fehlern bei der Datenerfassung Leitfaden | ibml\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Lernen Sie die h\u00e4ufigsten Fehler bei der Datenerfassung kennen: von Tippfehlern bis hin zu Duplikaten und wie Sie diese vermeiden k\u00f6nnen. Finden Sie bew\u00e4hrte Verfahren wie Validierung, Metadaten und Automatisierung.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"https:\/\/www.ibml.com\/\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/ibmlnews\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@ibmlnews\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"5 Minuten\" \/>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"12 Strategien: Vermeiden von h\u00e4ufigen Fehlern bei der Datenerfassung Leitfaden | ibml","description":"Lernen Sie die h\u00e4ufigsten Fehler bei der Datenerfassung kennen: von Tippfehlern bis hin zu Duplikaten und wie Sie diese vermeiden k\u00f6nnen. Finden Sie bew\u00e4hrte Verfahren wie Validierung, Metadaten und Automatisierung.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"12 Strategien: Vermeiden von h\u00e4ufigen Fehlern bei der Datenerfassung Leitfaden | ibml","og_description":"Lernen Sie die h\u00e4ufigsten Fehler bei der Datenerfassung kennen: von Tippfehlern bis hin zu Duplikaten und wie Sie diese vermeiden k\u00f6nnen. Finden Sie bew\u00e4hrte Verfahren wie Validierung, Metadaten und Automatisierung.","og_url":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/","og_site_name":"https:\/\/www.ibml.com\/","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/ibmlnews","twitter_card":"summary_large_image","twitter_site":"@ibmlnews","twitter_misc":{"Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"5 Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/","url":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/","name":"12 Strategien: Vermeiden von h\u00e4ufigen Fehlern bei der Datenerfassung Leitfaden | ibml","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/#website"},"datePublished":"2025-10-09T13:26:48+00:00","description":"Lernen Sie die h\u00e4ufigsten Fehler bei der Datenerfassung kennen: von Tippfehlern bis hin zu Duplikaten und wie Sie diese vermeiden k\u00f6nnen. Finden Sie bew\u00e4hrte Verfahren wie Validierung, Metadaten und Automatisierung.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de-DE","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/haeufige-fehler-bei-der-datenerfassung-und-wie-sie-sie-vermeiden-koennen\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/3109-2\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Blog","item":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":3,"name":"H\u00e4ufige Fehler bei der Datenerfassung und wie Sie sie vermeiden k\u00f6nnen"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/#website","url":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/","name":"https:\/\/www.ibml.com\/","description":"End-to-End Enterprise Capture Solutions","publisher":{"@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de-DE"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/#organization","name":"IBML","url":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de-DE","@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.ibml.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/ibml-logo-dark-1.png","contentUrl":"https:\/\/www.ibml.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/ibml-logo-dark-1.png","width":301,"height":149,"caption":"IBML"},"image":{"@id":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/ibmlnews","https:\/\/x.com\/ibmlnews","https:\/\/www.linkedin.com\/company\/ibml\/","https:\/\/www.youtube.com\/user\/ibmltube"]}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/6301","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6301"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6301"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.ibml.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6301"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}