Validierung und
Datenqualität

Rechnungen enthalten zentrale Informationen für operative und finanzielle Prozesse. Beträge, Positionen, Referenzen oder Lieferantendaten müssen korrekt erfasst und in Systeme überführt werden.

Fehler in diesen Daten wirken sich direkt auf nachgelagerte Prozesse aus. Unklare oder fehlerhafte Angaben führen zu Rückfragen, Verzögerungen oder falschen Buchungen. Die Qualität der Daten entscheidet damit maßgeblich über die Stabilität und Effizienz der gesamten Verarbeitung.

Datenqualität ist deshalb keine nachgelagerte Aufgabe, sondern eine zentrale Voraussetzung für eine funktionierende Automatisierung im Rechnungseingang.

Datenqualität beschreibt, wie zuverlässig und vollständig Informationen für die Weiterverarbeitung zur Verfügung stehen. Im Kontext von Rechnungen umfasst das insbesondere:

• Vollständigkeit: Alle relevanten Informationen sind vorhanden
• Korrektheit: Werte sind richtig erfasst und entsprechen dem Dokument
• Konsistenz: Daten stehen in einem logischen Zusammenhang und passen zueinander

Erst wenn diese Kriterien erfüllt sind, können Daten ohne zusätzliche manuelle Prüfung weiterverarbeitet werden.

Die Extraktion von Dokumentinhalten ist ein notwendiger Schritt, ist jedoch allein nicht genug, um verlässliche Daten bereitzustellen. In der Praxis zeigen sich typische Herausforderungen:

• Werte werden erkannt, aber nicht korrekt zugeordnet.
• Beträge stimmen nicht mit Summen oder Positionen überein.
• Informationen fehlen oder sind unvollständig.
• Referenzen sind nicht eindeutig zuordenbar.
• Daten liegen isoliert vor und sind nicht direkt nutzbar.

Extrahierte Inhalte müssen deshalb geprüft, plausibilisiert und in einen fachlichen Kontext gebracht werden, bevor sie in Systemen weiterverarbeitet werden können.

Validierung beschreibt die systematische Prüfung extrahierter Daten auf Vollständigkeit, Plausibilität und logische Konsistenz.

Dabei werden unter anderem folgende Aspekte berücksichtigt:

• Stimmen Beträge mit Summen und Positionen überein?
• Sind alle notwendigen Felder vorhanden?
• Passen Referenzen wie Bestellnummern oder Lieferantenangaben zum Kontext?

Abweichungen werden erkannt und können aufgrund unseres „Human in the loop“-Ansatzes gezielt geprüft oder korrigiert werden. So wird sichergestellt, dass nur konsistente und verlässliche Daten weiterverarbeitet werden.

bluDELTA integriert Validierung als festen Bestandteil der Dokumentenverarbeitung. Im Modul Extract werden Inhalte nicht nur extrahiert, sondern bereits strukturiert erfasst und auf grundlegende Plausibilität geprüft. Dabei kommen sowohl KI-basierte Verfahren als auch definierte Regeln zum Einsatz.

Die extrahierten Daten werden vorbereitet, sodass sie im nächsten Schritt fachlich abgeglichen und eindeutig zugeordnet werden können. Dadurch entsteht eine konsistente Datenbasis für die Weiterverarbeitung in ERP- und Fachsystemen.

Dokumente unterscheiden sich in der Praxis deutlich. Layouts, Inhalte und Strukturen variieren je nach Lieferant, Format oder Prozess. Gleichzeitig verändern sich Anforderungen im laufenden Betrieb.

bluDELTA berücksichtigt diese Dynamik gezielt. Mit Mechanismen wie der Learn API können Verarbeitungsschritte angepasst und weiterentwickelt werden, ohne die Stabilität der Gesamtverarbeitung zu beeinträchtigen

Validierung ist Teil einer durchgängigen Verarbeitungskette innerhalb von bluDELTA:

• Class & Split: Dokumente werden erkannt, getrennt und strukturiert
• Extract: Inhalte werden extrahiert und validiert
• Mapping: Daten werden fachlich zugeordnet, angereichert und für Systeme aufbereitet

bluDELTA wirkt vor nachgelagerten Systemen und stellt sicher, dass diese mit konsistenten und anschlussfähigen Daten arbeiten können.