Automatische Datenerfassung: Was ist der Unterschied zwischen OCR, ICR, OMR, IDP, IDR und wie funktionieren sie?

Die automatische Datenerfassung spielt eine wichtige Rolle bei der Extraktion strukturierter und unstrukturierter Informationen aus verschiedenen Dokumenten, unabhängig davon, ob diese in Papierform oder elektronisch vorliegen.

Dabei kann es eine Herausforderung sein, all diese neuen Technologien zu verstehen und auf dem Laufenden zu bleiben.

Aber keine Sorge, in diesem Artikel erfährst du mehr darüber.

Was ist Datenerfassung?

Bei den 2,5 Trillionen Bytes an Daten, die Menschen jeden Tag erstellen, handelt es sich größtenteils um unstrukturierte Daten.

Datenerfassung ist der Prozess der Extraktion dieser strukturierten und unstrukturierten Informationen aus jeder Art von Dokument (Papier oder elektronisch). Diese Informationen werden dann in ein maschinenlesbares Format (Daten) umgewandelt, damit sie von einem Computer verarbeitet werden können. Auf diese Weise werden die Daten gespeichert, strukturiert, verarbeitet und effizienter genutzt.

Die neuen Technologien und Automatisierungen heben diesen Prozess auf die nächste Stufe.

Der Prozess der Datenerfassung

So läuft ein typischer Datenerfassungsprozess ab:

• Daten werden empfangen, zum Beispiel in Form eines Bildes, einer E-Mail oder eines Dokuments.
• Diese Daten werden dann extrahiert und gesammelt (entweder manuell oder automatisch), damit sie in einem digitalen Format gespeichert werden können.
• Die extrahierten Daten können dann für weitere Prozesse verwendet werden.

Manuelle oder automatische Datenerfassung

Daten können also auf zwei Arten erfasst werden - entweder manuell oder automatisch.

Die manuelle Datenerfassung hat mehrere Nachteile. Sie ist zeitaufwändig und fehleranfällig. Die Qualität der erfassten Daten wird durch den Menschen, der die Daten extrahiert und sammelt, eingeschränkt. Sie eignet sich daher eher für Unternehmen mit geringen Datenmengen. Aber auch für diese Unternehmen ist die automatische Datenerfassung langfristig effizienter.

Wie du dir vielleicht schon denkst, ist die automatische Datenerfassung eine Technologie, die es Maschinen ermöglicht, Daten automatisch zu erkennen, zu erfassen und in wertvolle Informationen umzuwandeln. Die Daten werden präzise und vollständig in dein System übertragen. Mit der OCR Automation kannst du deine Prozesse beschleunigen und die Produktivität deines Teams steigern.

Die automatisierte Datenerfassung ermöglicht es dir daher, Daten aus verschiedenen Formaten mit hoher Genauigkeit und in Sekundenschnelle zu extrahieren und zu erfassen. Dies erhöht die Skalierbarkeit erheblich.

Worin besteht der Unterschied zwischen den Methoden der automatischen Datenerfassung?

Verschiedene Technologien und Methoden ermöglichen die automatische Datenerfassung. Dazu gehören zum Beispiel OCR, ICR, IDP, IDR, OMR, Web Scraping und Smart Cards. Aber worum handelt es sich dabei, wofür werden diese verschiedenen Methoden eingesetzt und wie funktionieren sie?

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OCR - Optical Character Recognition

OCR wird verwendet, um Texte aus Dokumenten, Bildern, PDF-Dateien, Dateien usw. durch Scannen zu extrahieren. Diese gesammelten Informationen werden in maschinenlesbare Daten umgewandelt, die dann z. B. für die Verarbeitung, Bearbeitung und zum Speichern weiterverwendet werden können.

Im Wesentlichen identifiziert diese Technologie Texte und Zeichen, z. B. in einem Bild eines gescannten Papierdokuments, und übersetzt sie dann in ein digitales Format, z. B. ein PDF- oder Microsoft Word-Dokument, und speichert sie auf einem digitalen Gerät, um sie später bearbeiten oder darauf Bezug nehmen zu können.

Kurz gesagt handelt es sich um eine Form der automatischen Dateneingabe, bei der Informationen direkt aus gescannten Bildern extrahiert und mit Hilfe eines OCR-Geräts auf einem Computer gespeichert werden. Dabei ist keine manuelle Dateneingabe mehr erforderlich.

Optical Character Recognition wird häufig in Branchen eingesetzt, in denen große Datenmengen anfallen, z. B. in der Logistik, im Gesundheitswesen, im Finanz- und Versicherungswesen, im Bankwesen und in anderen Bereichen.

ICR - Intelligent Character Recognition

Intelligent Character Recognition ist eine Teilgebiet der OCR. Diese Technologie ist in der Lage, Dokumente mit handschriftlichem Text zu scannen, Daten aus komplexen Handschriften zu erkennen und in maschinenlesbare Daten umzuwandeln.

ICR gilt als eine fortschrittlichere Technologie als OCR, da diese sich mit der Erkennung von Handschriften befasst, die wesentlich komplexer und detaillierter sind.

Eine ICR-Software muss also scannen, lesen und interpretieren. Aus diesem Grund wird die Technologie ständig weiterentwickelt, da es immer neue Muster zu lernen gibt. Die Software enthält ein KI-basiertes selbstlernendes System, ein so genanntes neuronales Netzwerk. Wenn dieses System mit einem neuen Dokument konfrontiert wird, lernt es automatisch den Stil und das Muster der Schrift auf diesem Dokument. Dadurch ist die Software in der Lage, neue Schriftarten mit größerer Genauigkeit vorherzusagen.

Viele Unternehmen verwenden eine ICR-Software, um Informationen aus handgeschriebenen Formularen zu extrahieren und digital zu speichern. Die Intelligent Character Recognition wird häufig von Banken und Finanzinstituten eingesetzt.

OMR - Optical Mark Recognition

Optical Mark Recognition erfasst und verarbeitet automatisch Informationen in Form von optischen Markierungen auf Papierdokumenten. Nach dem Scannen der Dokumente ermittelt der Algorithmus die Position und erkennt die handschriftlichen Markierungen.

OMR wird in vielen Anwendungen eingesetzt, um Daten schnell und effizient zu lesen und zu verarbeiten. Beispiele sind Multiple-Choice-Tests, Verbraucherbefragungen oder Umfragen.

IDP - Intelligent Document Processing

Bei der Dokumentenverarbeitung werden Informationen aus (digitalen oder physischen) Dokumenten extrahiert und auf einem Computer gespeichert. Durch den Einsatz von KI-basierten Technologien in Kombination mit OCR ist IDP in der Lage, diese Arbeitsabläufe der Dokumentenverarbeitung zu automatisieren.

Intelligent Document Processing extrahiert, klassifiziert und verifiziert Daten automatisch.

Zudem extrahiert und kategorisiert IDP unstrukturierte Informationen, um deren Analyse zu erleichtern.

IDR - Intelligent Document Recognition

Diese Technologie erweitert die Möglichkeiten der OCR. Intelligent Document Recognition ermöglicht die Extraktion aller Formen von Daten aus jedem Teil eines Dokuments, einschließlich der Metabeschreibung.

IDR ist in der Lage, Muster und Inhalte in Papier- und elektronischen Formaten zu interpretieren, den Anfang sowie das Ende von Dokumenten zu erkennen und sie nach Kategorien zu sortieren. Auf diese Weise werden beliebige Daten erfasst und in einer Datenbank gespeichert.

Was ist also der Unterschied zwischen IDP und IDR?

IDR ist eine Teilgebiet von IDP. Intelligent Document Recognition konzentriert sich hauptsächlich auf das Erfassen und Extrahieren von Informationen aus Dokumenten. Dies beinhaltet die Fähigkeit, Text, Bilder und andere Daten aus verschiedenen Arten von Dokumenten zu erkennen sowie zu extrahieren. IDR konzentriert sich mehr auf die Erkennung von Inhalten und deren Umwandlung in strukturierte Daten.

IDP hingegen ist ein weit gefasster Begriff, der über die Text- und Datenextraktion hinausgeht. Intelligent Document Processing bezieht sich nämlich auf den gesamten Prozess der Dokumentenverarbeitung, einschließlich der Erfassung, Extraktion, Validierung, Verarbeitung und Integration von Dokumentendaten in Unternehmensprozesse.

Fazit

Die automatisierte Datenerfassung ist eindeutig der Weg in die Zukunft, denn sie ist nicht nur viel besser für die heutigen Unternehmen geeignet, sondern bringt auch noch viele Vorteile mit sich. Sie erhöht die Effizienz erheblich und minimiert menschliche Fehler.

Technologien wie OCR, OMR, IDP, IDR und ICR ermöglichen diese automatische, schnelle und effiziente Datenerfassung. Sie sind besonders nützlich bei der Verarbeitung großer Dokumentenmengen.

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