Data extractie: van document naar bruikbare data

Handmatige data-entry

Maandagochtend. Een recruiter ontvangt tien nieuwe cv's via de mail.

Een calculator krijgt een aanvraag binnen met een PDF van 300 pagina's.

Op de administratie komen facturen binnen die verwerkt moeten worden in het ERP-systeem.

Ondanks alle slimme software die organisaties tegenwoordig gebruiken, gebeurt vervolgens vaak precies hetzelfde.

Iemand opent een document, zoekt naar de juiste informatie en typt deze handmatig over naar een ander systeem.

Iedere organisatie kent dit soort processen. Ze kosten tijd, zijn foutgevoelig en zorgen ervoor dat medewerkers bezig zijn met administratief werk in plaats van werkzaamheden die daadwerkelijk waarde toevoegen.

Veel organisaties denken dat nu eenmaal bij het proces hoort.

Dat is niet zo.

Met moderne data extractie kunnen documenten automatisch worden omgezet naar gestructureerde data die direct bruikbaar is binnen bestaande software en processen.

‍

‍

Wat is data extractie?

Data extractie is het proces waarbij informatie automatisch uit documenten wordt gehaald en omgezet naar gestructureerde data.

In plaats van handmatig gegevens over te typen, worden relevante velden automatisch herkend, geïnterpreteerd en verwerkt.

Denk bijvoorbeeld aan:

• Een cv dat automatisch wordt verwerkt in een ATS-systeem
• Een factuur die automatisch wordt ingelezen in een ERP-systeem
• Een bestek dat automatisch wordt omgezet naar calculatie-informatie
• Een intakeformulier dat direct wordt verwerkt in een cliëntsysteem

Het doel is altijd hetzelfde: informatie uit documenten beschikbaar maken voor processen en software.

Waar medewerkers vroeger documenten moesten openen, doorzoeken en overtypen, kan moderne data extractie dit proces grotendeels automatiseren.

Daardoor ontstaat niet alleen tijdswinst, maar ook een hogere kwaliteit van data en minder kans op fouten.

‍

‍

Praktijkvoorbeelden van data extractie

Data extractie wordt inmiddels in vrijwel iedere sector toegepast. Overal waar medewerkers informatie uit documenten moeten overnemen naar een systeem, kan dit proces worden geautomatiseerd.

‍

Recruitment: van cv naar ATS

Recruiters ontvangen dagelijks cv's van kandidaten. Vaak moeten gegevens zoals naam, werkervaring, opleidingen en vaardigheden handmatig worden overgenomen in een ATS-systeem.

Met data extractie worden deze gegevens automatisch uit het cv gehaald en direct verwerkt in het recruitmentsysteem. Hierdoor kunnen recruiters zich richten op kandidaten in plaats van administratie.

‍

Bouw: van bestek naar calculatie

Calculators werken dagelijks met bestekken, tekeningen en projectdocumentatie. Het verzamelen van materialen, hoeveelheden, projecteisen en productspecificaties kost vaak veel tijd.

Met data extractie wordt deze informatie automatisch uit documenten gehaald en samengebracht in een overzicht voor calculatie, werkvoorbereiding of ERP-software.

‍

Finance: van factuur naar ERP

Veel financiële afdelingen verwerken dagelijks grote aantallen facturen.

Gegevens zoals factuurnummer, leverancier, bedragen en betaaltermijnen kunnen automatisch worden uitgelezen en direct worden vastgelegd in het boekhoudsysteem.

Hierdoor neemt de verwerkingstijd af en wordt de kans op fouten aanzienlijk kleiner.

‍

Veiligheid & inspectie: van certificaat naar systeem

Certificaten, keuringsrapporten en inspectieverslagen bevatten vaak belangrijke informatie die geregistreerd moet worden.

Data extractie kan automatisch serienummers, keuringsdata, vervaldata en productinformatie vastleggen, zodat organisaties altijd beschikken over actuele en betrouwbare gegevens.

‍

Zorg & welzijn: van intakeformulier naar cliëntsysteem

Binnen zorg- en welzijnsorganisaties worden dagelijks intakeformulieren, beschikkingen en andere cliëntdocumenten verwerkt.

Met data extractie worden relevante cliëntgegevens automatisch overgenomen in het cliëntsysteem. Hierdoor ontstaat minder administratieve last en meer tijd voor cliënten.

‍

‍

De echte waarde van data extractie

Veel organisaties denken dat de grootste waarde van data extractie zit in het sneller verwerken van documenten.

In werkelijkheid gaat het om iets veel belangrijkers.

Het gaat om het elimineren van handmatige data-entry tussen documenten, systemen en processen.

Een organisatie draait namelijk om informatie.

Klantgegevens, projecten, kandidaten, facturen, orders, producten en planningen vormen de basis van vrijwel ieder bedrijfsproces.

Software speelt hierin een belangrijke rol, maar systemen zijn uiteindelijk slechts de plek waar informatie wordt vastgelegd en gebruikt.

Het echte proces draait om de beweging van informatie:

• Van aanvraag naar offerte
• Van cv naar kandidaat
• Van factuur naar financieel inzicht
• Van bestek naar calculatie

Juist daar ontstaat vaak onnodig handmatig werk.

Toch besteden organisaties dagelijks uren aan het openen van documenten, het zoeken naar informatie en het handmatig overnemen van gegevens in software.

Niet omdat de informatie ontbreekt, maar omdat deze zich op de verkeerde plek bevindt.

Data extractie automatiseert precies dat proces.

Informatie wordt automatisch uit documenten gehaald en direct beschikbaar gemaakt waar deze nodig is. Daardoor ontstaat niet alleen tijdswinst, maar ook een hogere datakwaliteit, minder fouten en een veel efficiënter proces.

‍

‍

Waarom AI data extractie fundamenteel verandert

Het idee van data extractie bestaat al jaren.

Traditioneel werd hiervoor vaak OCR-technologie gebruikt. Hiermee konden documenten worden omgezet naar tekst, maar het begrijpen van de inhoud bleef lastig.

Moderne AI-oplossingen gaan veel verder.

Ze herkennen niet alleen tekst, maar begrijpen ook de context van documenten. Hierdoor kunnen materialen, projecten, kandidaten, producten, bedragen en specificaties automatisch worden geïnterpreteerd en verwerkt.

Daardoor wordt data extractie toepasbaar voor veel complexere documenten, zoals cv's, bestekken, certificaten, formulieren en technische documentatie.

Waar vroeger veel uitzonderingen en handmatige controles nodig waren, kan AI tegenwoordig een groot deel van dit proces zelfstandig uitvoeren.

‍

‍

Van document naar data met Doc2Data

Binnen Flawless Workflow noemen we deze aanpak Doc2Data.

Met Doc2Data worden documenten automatisch omgezet naar gestructureerde data die direct beschikbaar is binnen bestaande software en processen.

Of het nu gaat om cv's, bestekken, facturen, certificaten of intakeformulieren: informatie wordt automatisch herkend, verwerkt en beschikbaar gemaakt op de plek waar medewerkers ermee moeten werken.

Daardoor verdwijnt handmatig overtypen uit processen en ontstaat een efficiëntere manier van werken.

Want uiteindelijk draait data extractie niet om documenten.

Het draait om het automatisch beschikbaar maken van informatie waar deze nodig is.