Anreicherung
der Datensätze
Dokumentdaten gezielt ergänzen und zu vollständigen, systemfähigen Datensätzen aufbereiten.
Angereicherte Daten machen den Unterschied
Extrahierte und zugeordnete Daten bilden die Grundlage für die Weiterverarbeitung, sind jedoch häufig noch nicht vollständig.
Für eine korrekte Verarbeitung in ERP- und Fachsystemen werden zusätzliche Informationen benötigt. Dazu zählen beispielsweise Kontierungen, Klassifikationen oder prozessspezifische Zuordnungen.
Erst wenn diese Informationen ergänzt sind, entsteht eine belastbare Datenbasis, die ohne manuelle Eingriffe weiterverarbeitet werden kann.
Systemfähigkeit entsteht durch vollständige und kontextbezogene Daten.
Was hinter erfolgreicher Datenanreicherung steckt
Datenanreicherung beschreibt die gezielte Ergänzung bestehender Informationen durch zusätzliche, fachlich relevante Inhalte.
Dabei werden Daten nicht nur übernommen, sondern erweitert. Grundlage dafür sind:
- Stammdaten und Referenzdaten
- definierte Regeln und Zuordnungslogiken
- kontextuelle Informationen aus dem Dokument und dem Prozess
Ziel ist es, Datensätze so zu vervollständigen, dass sie direkt und korrekt in Systemen verarbeitet werden können.
Informationen als wertvolle Ergänzung
Speziell im Rechnungseingang werden unter anderem folgende Informationen ergänzt:
- Konten und Buchungslogiken
- Kostenstellen oder Kostenträger
- Klassifikationen und Kategorien
- Referenzen zu Bestellungen oder Verträgen
Diese Informationen entstehen nicht direkt aus dem Dokument, sondern werden aus dem Zusammenspiel von vorhandenen Daten und bestehenden Systeminformationen abgeleitet.
Datenanreicherung in der Praxis
Datenanreicherung erfolgt nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel mehrerer Faktoren.
Extrahierte und zugeordnete Daten werden mit bestehenden Referenzinformationen kombiniert. Auf dieser Basis werden fehlende Inhalte ergänzt und bestehende Informationen in einen klaren Kontext gebracht.
Typisch ist dabei eine Logik, bei der Informationen aus dem Dokument mit Systemdaten verknüpft werden. So können beispielsweise Kontierungen oder Zuordnungen abgeleitet werden, ohne dass diese explizit im Dokument enthalten sind.
Der Prozess ist dabei reproduzierbar aufgebaut, sodass ähnliche Dokumente konsistent verarbeitet werden können.
Wie bluDELTA Datensätze anreichert
bluDELTA integriert die Datenanreicherung als festen Bestandteil des Mapping-Prozesses. Dabei werden extrahierte und zugeordnete Daten mit verschiedenen Informationsquellen kombiniert:
- Stammdaten und Referenzdaten aus bestehenden Systemen
- prozessspezifischen Regeln und Zuordnungslogiken
- Kontextinformationen aus Dokument und Verarbeitungsschritt
bluDELTA verarbeitet diese Informationen nicht isoliert, sondern im Zusammenspiel. Dadurch können auch komplexe Zusammenhänge berücksichtigt und Datensätze gezielt vervollständigt werden.
Unterschiedliche Varianten, Abweichungen oder unvollständige Angaben werden dabei so verarbeitet, dass eine konsistente und nachvollziehbare Datenbasis entsteht.
Der Schritt zu automatisierten Prozessen
Erst vollständig angereicherte Datensätze ermöglichen stabile und automatisierte Prozesse.
Wenn alle relevanten Informationen vorliegen und eindeutig eingeordnet sind, können nachgelagerte Systeme ohne zusätzliche Prüfungen arbeiten. Manuelle Eingriffe werden reduziert und Abläufe reproduzierbar.
Datenanreicherung ist damit eine zentrale Voraussetzung für einen hohen Automatisierungsgrad im Rechnungseingang.
bluDELTA als Gesamtprozess
Die Datenanreicherung ist Teil des Mapping-Moduls innerhalb von bluDELTA:
- Class & Split: Dokumente werden erkannt und strukturiert
- Extract: Inhalte werden extrahiert und vorbereitet
- Mapping: Daten werden zugeordnet, angereichert und systemfähig gemacht
bluDELTA stellt sicher, dass diese Schritte ineinandergreifen und eine vollständige, konsistente Datenbasis schaffen.
