Daten aus komplexen PDFs, Scans, Formularen, Tabellen und technischen Zeichnungen extrahieren.

Vom Upload zu strukturierten Daten: Die Intelligente Datenextraktion bietet flexible Funktionen statt starrer Abläufe. Nutzen Sie gezielt die Funktionen, die Sie für Ihre Dokumente benötigen.

Standardisieren Sie Dateiformate, teilen Sie gebündelte Dokumente auf oder sortieren Sie sie neu, schwärzen Sie sensible Daten, und nutzen Sie OCR oder ICR, wenn Seiten keinen maschinell lesbaren Text enthalten. Diese Funktionen sind als Add-on für Ihre Server-SDK-Lizenz verfügbar und lassen sich in derselben sicheren Umgebung ausführen.

Das SDK erkennt die Lesereihenfolge sowie Strukturelemente wie Überschriften, Absätze, Tabellen und Formularfelder. Die Strukturanalyse liefert bei derselben Eingabe immer das gleiche Ergebnis.

Sobald die Struktur erkannt ist, ordnet die Dokumentenklassifizierung die Seiten mithilfe passender Modelle ein und extrahiert die für die Anwendung relevanten Daten. Je nach Prozess sind dies etwa Dokumenttypen, Datumsangaben, Summen, Konto- oder Rechnungsnummern, beschriftete Werte, Tabellen, Formularfelder oder technische Metadaten. So lassen sich Daten aus PDFs automatisch und ohne feste Vorlagen extrahieren.

Die extrahierten Daten werden als strukturiertes JSON mit Konfidenzwerten bereitgestellt. Tabellendaten lassen sich als JSON ausgeben oder nach Excel exportieren. Anschließend können Sie die Daten an eine Datenbank, Geschäftsanwendung, ein ERP-System, einen Suchindex, eine Workflow-Engine oder eine LLM-Pipeline übertragen.

Komplexe Dokumente enthalten oft mehrere Spalten, verschachtelte Tabellen, uneinheitliche Abstände, wiederkehrende Abschnitte, Scans oder mehrere Dokumenttypen in einer Datei. Eine Pipeline zur Datenextraktion muss diese Strukturen erhalten, damit sie die enthaltenen Informationen zuverlässig erfassen kann.

Intelligente Datenextraktion erfasst zunächst die Struktur eines Dokuments und nutzt sie dann als Basis für die Datenextraktion. Das ist besonders bei Dokumenten wichtig, bei denen eine Umwandlung in reinen Text die Lesereihenfolge, Bezüge in Tabellen oder die Zuordnung von Bezeichnungen und Werten verfälschen würde. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden zum Ablauf der Datenextraktion.

Teams, die Lösungen zur Datenextraktion aus Dokumenten bewerten, vergleichen meist vier Ansätze: cloudbasierte APIs für Dokumenten-KI, IDP-Plattformen für Unternehmen, Open-Source-Lösungen und integrierte SDKs. Die Intelligente Datenextraktion ist als integriertes SDK und als Add-on für das Apryse Server SDK verfügbar. Damit lässt sich die Lösung gezielt an konkrete Anforderungen anpassen.

Cloud-APIs laufen auf einer Infrastruktur, die sich Ihrer Kontrolle entzieht. Jede Seite verlässt Ihre Umgebung, die Kosten steigen mit der Zahl der Vorgänge und weder eine Offline-Nutzung noch der Betrieb in einer isolierten Umgebung ist möglich. Die Intelligente Datenextraktion läuft direkt in Ihrer Anwendung und auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Ihre Dokumente bleiben in Ihrer Umgebung, die Verarbeitung erfolgt auf der CPU statt auf der GPU und die Lizenzierung nutzt ein Paketmodell statt einer Abrechnung pro Seite. Für Unternehmen in regulierten Branchen oder mit hohen Ansprüchen an die Datenhoheit ist dies oft ein entscheidender Vorteil.

IDP-Plattformen für Unternehmen sind auf Abläufe für Fachanwender ausgelegt. Sie bieten Low-Code-Optionen, Warteschlangen für Dokumente und Oberflächen zur Prüfung. Intelligente Datenextraktion ist eine SDK-Erweiterung und keine Plattform. Entwickler können damit die in ihre Anwendung integrierte Pipeline zur Datenextraktion direkt steuern. Der SDK-Ansatz eignet sich für Teams, die ihre Pipeline selbst gestalten möchten, ohne eine umfassende Plattform einzuführen. Mehr erfahren: Warum die Vorbereitung von Dokumenten mehr als OCR erfordert →

Open-Source-Komponenten bieten Flexibilität. Ihr Team muss die gesamte Pipeline jedoch selbst aufbauen, pflegen und Fehler beheben. Die Intelligente Datenextraktion bietet eine getestete Lösung mit Support, klarer Strukturerkennung und gezielt entwickelten Modellen zur Extraktion. Sie ist sofort einsatzbereit. So können Sie Lizenzkosten und den Aufwand für Entwicklung und Wartung fundiert abwägen.

Ein universelles Modell versucht, Layout und Inhalt eines Dokuments in einem einzigen Durchlauf zu erfassen. Bei komplexen Layouts kann dies zu schwankenden Ergebnissen führen. Die Intelligente Datenextraktion stellt zunächst die Struktur anhand klarer Regeln wieder her und wertet sie dann mit passenden Modellen aus. Dieser getrennte Ansatz ermöglicht auch dann eine verlässliche Extraktion, wenn ein einzelnes Modell an seine Grenzen stößt, etwa bei Berichten mit mehreren Spalten, komplexen Tabellen, gescannten Seiten oder Paketen mit verschiedenen Dokumentarten. Erfahren Sie, wie die Intelligente Datenextraktion mit KI Daten aus PDFs in JSON umwandelt.

Intelligente Datenextraktion lässt sich in Anwendungen als Ebene zur Dokumentenverarbeitung oder als vorbereitender Schritt in bestehende LLM-Workflows integrieren.

In einem LLM-basierten Workflow übernimmt die Lösung OCR, Lesereihenfolge, Dokumentstruktur, Dokumentenklassifizierung, Tabellenerkennung und Feldextraktion. Anschließend übergibt sie die strukturierten Daten an weitere Systeme. So lässt sich gezielt steuern, welche Informationen das Modell erhält. Zugleich sinkt die Menge der zu verarbeitenden Quelldaten. Das reduziert den Aufwand für das Modell und die damit verbundenen Token-Kosten. Teams, die die Lösung selbst hosten und mit einem LLM nutzen, senken die Token-Kosten und müssen weniger Seiten manuell prüfen.