Text Mining im Dokumentenmanagement: Relevante Daten automatisch nutzen

Unternehmen verwalten täglich riesige Mengen an Dokumenten und Datensätzen. Statistiken zufolge liegen durchschnittlich 80 Prozent der Daten unstrukturiert vor. Ergo: Wertvolle Informationen bleiben ungenutzt und der Anteil an Dark Data ist extrem hoch. Text Mining macht diese ungenutzten Daten zugänglich. Denn Text Mining analysiert Inhalte automatisch, extrahiert relevante Informationen und kategorisiert Dokumente nach Themen, Schlüsselwörtern oder Kontext.

Lesen Sie in diesem Beitrag, wie Unternehmen Text Mining im Dokumentenmanagement einsetzen, wie es funktioniert und Ihre Prozesse optimiert.

Text Mining, auch bekannt unter dem Begriff Textual Data Mining, ist ein automatisierter, KI-gestützter Prozess zur Analyse unstrukturierter Daten und deren Umwandlung in verwertbare Informationen. Dabei identifiziert die Technologie Muster und Zusammenhänge in Textinhalten – von E-Mails über Vertragsdokumenten bis hin zu Kundenbewertungen. Zum Beispiel erkennt Text Mining in einer Rechnung automatisch relevante Daten wie Rechnungsnummer, Beträge oder Zahlungsfristen.

Text Mining nutzt Methoden wie Machine Learning sowie eine natürliche Sprachverarbeitung, um Muster in unstrukturierten Textdaten zu erkennen, relevante Informationen zu extrahieren und Texte automatisch zu klassifizieren.

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Natural Language Processing (NLP) verarbeitet natürliche Sprache durch Algorithmen und Modelle und ist die Grundlage für viele Text-Mining-Anwendungen.

Das sind angewandte Text-Mining-Techniken:

• Tokenisierung: zerlegt den Text in einzelne Wörter oder Phrasen
• Stemming: reduziert Wörter auf ihren Wortstamm
• Wortarten-Tagging: identifiziert verschiedene Wortarten im Text (Substantive, Verben etc.)
• Syntax-Parsing: analysiert die Satzstruktur

Machine Learning (ML)

Machine Learning ist der natürlichen Sprachverarbeitung nachgelagert. Es setzt Algorithmen ein, die Textdokumente anhand von Mustern und Vorhersagen klassifizieren, gruppieren und extrahieren. Das System erkennt zum Beispiel, dass das hochgeladene Dokument ein Vertrag ist und kategorisiert diesen automatisch als „Lieferantenvertrag“.

Das trainierte Modell verwendet dann diese erlernten Muster, um neue Dokumente zu analysieren und wichtige Informationen zu extrahieren. Zum Beispiel extrahiert das System aus dem Lieferantenvertrag Schlüsselwörter wie „Zahlungsbedingungen“ oder „Lieferfristen“.

Sentiment-Analyse

Mit der Sentiment-Analyse erkennen Sie Stimmungen und Haltungen in einem Text. So erkennt die Sentiment-Analyse, ob der Text eine positive, negative oder neutrale Meinung ausdrückt. Zum Beispiel kann Ihr Unternehmen mit diesem Verfahren schnell herausfinden, ob die Kundenmeinungen zu einem Produkt überwiegend positiv oder negativ sind.

Textklassifikation

Die Textklassifikation ordnet Texte in vordefinierten Kategorien oder Klassen ein. Zum Beispiel klassifizieren Algorithmen ein Textdokument automatisch als „Lieferantenvertrag“, „Kundenvertrag“ oder „Mietvertrag“, basierend auf den enthaltenen Schlüsselbegriffen und Mustern. So legen Sie Dokumente direkt in der richtigen digitalen Akte ab.

Hey Doxi, wie sieht der Text-Mining-Prozess in Doxis aus?

Durch den Einsatz von Text Mining und entsprechender Analysetechniken im Dokumentenmanagement geschieht die Klassifikation und Extraktion von Daten automatisiert. Unternehmen verhindern dadurch Bearbeitungsstaus und beschleunigen ihre Geschäftsprozesse bis hin zur Entscheidungsfindung. Das sind Vorteile:

• Automatisierte Datenextraktion: Text Mining extrahiert automatisch relevante Informationen aus Dokumenten.
• Schnelle Klassifizierung: Text Mining klassifiziert Dokumente in vordefinierte Kategorien wie Verträge, Rechnungen oder Berichte.
• Hohe Qualität: Text Mining erkennt Muster und Zusammenhänge in Dokumenten, die menschliche Nutzer möglicherweise übersehen.
• Skalierbarkeit: Text Mining ermöglicht es Unternehmen, große Textmengen schnell und effizient zu verarbeiten.
• Dark Data reduzieren: Text Mining macht ungenutzte und schwer zugängliche Daten (Dark Data) zugänglich.

Kurzum: Text Mining optimiert dokumentenbasierte Prozesse t und hilft, Dokumente effizient zu verwalten und zu archivieren.

Diese KI-Funktionen in unserem Enterprise Content Management  System (ECM) Doxis verdeutlichen, wie Text-Mining-Software Dokumentenprozesse verbessert.

Magic Extraction

Die KI-gestützte Funktion ermöglicht es, unstrukturierte Dokumente wie E-Mails, PDFs oder Scans schnell und effizient zu verarbeiten. Per Drag & Drop lassen sich mehrere Dokumente gleichzeitig klassifizieren und strukturiert im richtigen Kontext ablegen. Magic Extraction erkennt automatisch relevante Informationen, extrahiert sie und versieht das Dokument mit Schlagworten für eine leichtere Wiederauffindbarkeit. Die einfache, intuitive Bedienung reduziert den manuellen Aufwand und beschleunigt die Dokumentenverarbeitung deutlich.

Was früher manuelles Abtippen erforderte und viel Zeit kostete, gelingt so mit einem Klick.

Damit Sie Dokumente schnell erfassen, ohne lange lesen zu müssen, erstellt Document Insight in Doxis prägnante Zusammenfassungen. Zusätzlich bereitet die KI-gestützte Funktion die wichtigsten Inhalte in einem übersichtlichen Q&A-Format auf. Fehlt eine bestimmte Information, stellen Sie einfach eine Frage – und erhalten direkt die passende Antwort. Auch in diesem Falle erleichtert Text-Mining das Verständnis, beschleunigt dokumentenbezogene Prozesse und sorgt für eine schnelle Auskunftsfähigkeit.

Text Mining erschließt unstrukturierte Daten aus Dokumenten und reduziert so den Anteil an Dark Data erheblich. Gerade im Umgang mit großen Datenmengen ist der Einsatz intelligenter Technologien unverzichtbar – manuelle Analysen stoßen hier schnell an ihre Grenzen. Durch automatisierte Prozesse werden relevante Informationen sofort verfügbar. ECM-Systeme wie Doxis nutzen Text Mining, um Dokumente intelligent zu analysieren, Abläufe zu beschleunigen und das volle Potenzial vorhandener Daten auszuschöpfen.

Häufige Fragen zum Thema Text Mining