Was ist Data Parsing? Bedeutung, Vorteile und Anwendungsfälle

• Data Parsing wandelt Rohdaten aus Dokumenten, APIs und Datenbanken in strukturierte, maschinenlesbare Informationen um
• Laut Gartner sind schätzungsweise 70 bis 90 % der Unternehmensdaten unstrukturiert, was Data Parsing zu einer zentralen Voraussetzung für KI und Automatisierung macht
• Typische Einsatzfelder liegen in der Finanzindustrie, im Gesundheitswesen, im Rechtswesen und in der Logistik
• Es gibt zwei grundlegende Methoden: grammatikgesteuertes Parsing nach festen Regeln und datengesteuertes Parsing mit KI und NLP
• Mit KI-gestütztem Data Parsing automatisiert Doxis Klassifizierung, Extraktion und Weiterverarbeitung durchgängig, mit Human-in-the-Loop für Ausnahmen

Data Parsing wandelt Rohdaten aus Dokumenten, APIs oder Datenbanken in strukturierte, weiterverwertbare Informationen um – zum Beispiel als Basis für Prozesse in einem ECM-System. Dafür analysiert ein Parser Inhalte, zerlegt sie in Einzelelemente (z. B. Felder) und überführt sie in ein maschinenlesbares Format, das sich validieren und automatisiert weiterverarbeiten lässt.

Ohne Data Parsing bleiben zahlreiche Daten in Unternehmen ungenutzt – zum Beispiel Inhalte aus PDFs, E-Mails oder Logdateien. Das erhöht die Menge von Dark Data. Genau hier setzt Data Parsing an. Denn das übergeordnete Ziel von Data Parsing ist es, eine konsistente Datenbasis für sämtliche digitale Prozesse zu schaffen. Ziel ist eine konsistente Datenbasis für digitale Prozesse – also eine verlässliche Grundlage, auf die Fachbereiche einheitlich zugreifen können. Data Parsing bricht Informationssilos auf und macht Daten abteilungsübergreifend nutzbar. Data Parsing bricht Informationssilos auf und ist die Basis, damit Fachbereiche effizient miteinander arbeiten können.

Unternehmen nutzen Data Parsing in Bereichen, in denen sie große Mengen unstrukturierter Informationen automatisiert verarbeiten müssen. Das sind typische Anwendungsfelder:

Finanzindustrie

In Banken, Versicherungen und Finanzabteilungen entstehen täglich große Datenmengen – etwa durch Kontoauszüge, Kreditanträge, Steuerbescheide oder Zahlungsbelege. Diese liegen wiederum in verschiedenen unstrukturierten Formaten wie PDFs, Bildern oder E-Mails vor.

Das sind Einsatzbereiche von Data Parsing in der Finanzindustrie:

• Rechnungen automatisiert verarbeiten (zum Beispiel PDF zu Excel)
• Kunden-Onboarding mit ID-Parsing
• KYC-Datenextraktion
• Eingereichte Unterlagen auf Vollständigkeit prüfen
• Relevante Felder aus Steuerbescheiden oder anderen Belegen extrahieren

Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen sind viele Daten wie Laborbefunde, Rezepte, Aufklärungsbögen oder Arztbriefe noch immer nicht digitalisiert. Dabei ist es gerade hier unerlässlich, Informationen über Patienten aktuell zu erhalten und an Krankenhäuser oder andere Träger weiterzuleiten.
Das sind Einsatzbereiche:

• Krankenversichertenkarten scannen und auslesen
• Patientenakten automatisch erfassen
• Laborberichte und Rezepte parsen
• Informationen für Folgebehandlungen dokumentieren

Recht

Im Rechtswesen ist eine sorgfältige Prüfung von Verträgen, Schriftsätzen, Vollmachten oder Mandantenunterlagen wichtig. Auch hier hilft Data Parsing weiter:

• Dokumente automatisch erfassen
• Verträge klassifizieren
• Mandantenbezogene Daten strukturiert extrahieren
• Rechnungsscans automatisiert verarbeiten

Logistik

In der Logistik entstehende Dokumente wie Lieferscheine, Versandetiketten und Frachtbriefe lassen sich ohne Struktur schwer in System überführen. Mit Data Parsing geht das ganz einfach. Das sind Einsatzbereiche:

• Versandetiketten und Lieferscheine automatisch auslesen
• Dokumentenbetrug erkennen
• Rechnungsdaten automatisiert extrahieren und verarbeiten
• Pakete und Sendungen systematisch dokumentieren und nachverfolgen
• Compliance-Anforderungen erfüllen

Trotz hoher Relevanz bringt Data Parsing einige Herausforderungen mit sich:

• Uneinheitliche Datenformate: Unternehmen arbeiten mit sehr unterschiedlichen Dokumenttypen – von strukturierten Formularen über E-Mails bis zu eingescannten Belegen. Das macht die Datenverarbeitung komplex.
• Schlechte Qualität der Quelldaten: Schlechte Scanqualität, Rechtschreibfehler oder fehlende Informationen erschweren die exakte Datenextraktion und führen zu unvollständigen oder fehlerhaften Ergebnissen.
• Begrenztes Kontextverständnis: Parser erkennen Inhalte technisch, verstehen aber nicht immer den fachlichen Kontext – etwa bei juristischen Begriffen oder branchenspezifischer Sprache.
• Erhöhte Sicherheits- und Datenschutzanforderungen: Besonders bei sensiblen Daten sind strenge Compliance-Regeln einzuhalten und personenbezogene Informationen zu schützen.
• Erschwerte Integration in bestehende Systeme: Die automatisierte Weiterverarbeitung der extrahierten Daten scheitert oft an Schnittstellen oder inkompatiblen Formaten.

Kurz gesagt: Damit Data Parsing zuverlässig funktioniert, müssen Datenqualität, Technologie und Prozesse aufeinander abgestimmt sein.

Hey Doxi, wie funktioniert Data Parsing?

Technisch betrachtet ist Data Parsing auf verschiedene Arten möglich. Zu unterscheiden ist zwischen grammatikgesteuertem und datengesteuertem Parsing.

Grammatikgesteuertes Parsing

Grammatikgesteuertes Parsing basiert auf festen sprachlichen oder strukturellen Regeln, ähnlich der Grammatik in natürlichen Sprachen. Der Parser analysiert also die Eingabedaten anhand vordefinierter Syntaxregeln. Eingabedaten liegen zum Beispiel als XML, HTML oder JSON vor:

• XML-Parsing: Der XML-Parser extrahiert gezielt Inhalte in XML-Dokumenten aus definierten Tags: <name>Max Mustermann</name>.
• HTML-Parsing: Der HTML-Parser durchsucht Webseiteninhalte oder Inhalte in HTML-Dokumenten und filtert gezielt Informationen heraus: <title>Ueber-uns – Max Mustermann</title>.
• JSON-Parsing: Der JSON-Parser liest und interpretiert die Datenstruktur in Webanwendungen: {"name": "Max Mustermann"}.

Datengesteuertes Parsing

Datengesteuertes Parsing setzt hingegen auf Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning. Das ist sinnvoll, wenn Sie unstrukturierte oder uneinheitliche Daten intelligent interpretieren möchten. Zu unterscheiden ist hier zwischen dem regelbasierten und lernbasierten Ansatz:

• Regelbasierter Ansatz: Der Parser arbeitet mit festen Layouts oder Dokumentvorlagen – zum Beispiel einer Vertragsvorlage.
• Lernbasierter Ansatz: Der Parser erkennt relevante Felder auf Basis von Mustern und Kontext – unabhängig vom Layout.

Mit KI-gestütztem Data Parsing erkennt, extrahiert und verarbeitet das ECM-System Doxis relevante Inhalte aus Dokumenten automatisiert – mit klaren Regeln, Prüflogiken und einem Human-in-the-Loop für Ausnahmen oder Qualitätskontrollen.

So funktioniert die automatisierte Dokumentenverarbeitung in Doxis:

Dokumente klassifizieren

Bei der Dokumentenklassifizierung analysiert Doxis jedes eingehende Dokument mithilfe intelligenter Algorithmen. Papierdokumente wandelt Doxis zusätzlich mittels OCR-Technologie (Optical Character Recognition) in ein maschinenlesbares Format um. Doxis erkennt also automatisch, ob es sich um eine Rechnung, ein Angebot oder ein Vertragsschreiben handelt. Geht zum Beispiel eine eingescannte Rechnung im System ein, erkennt Doxis den Dokumententyp, liest Absender, Rechnungsdatum und Beträge aus und ordnet das Dokument korrekt dem passenden Prozess zu.

Daten extrahieren

Nach der Klassifizierung beginnt Doxis mit der automatisierten Datenextraktion. Doxis erkennt und liest gezielt Informationen wie Rechnungsnummern, Zahlungsfristen, Beträge, Kundennummern oder Vertragslaufzeiten aus und legt diese als strukturierte Metadaten in der korrekten digitalen Akte ab. Zum Beispiel extrahiert Doxis bei einem Lieferantenvertrag automatisch das Start- und Enddatum des Vertrags, den Namen des Geschäftspartners sowie vereinbarte Konditionen. Anschließend legt Doxis das Vertragsdokument in der digitalen Akte des Vertragspartners ab.

Übrigens: Doxis integriert sich in gängige ERP- und CRM-Systeme wie SAP oder Salesforce. Extrahierte Informationen übertragen sich so auch in Drittsysteme.

Zusammengefasst sind das die Vorteile von Data Parsing:

• Macht unstrukturierte Daten nutzbar: Parsing wandelt PDFs, E-Mails oder Logdateien in verwertbare Informationen um.
• Erhöht die Datenqualität: Parsing reduziert manuelle Eingabefehler und sorgt für konsistente Datensätze.
• Automatisiert Prozesse: Parsing eliminiert manuelle Zwischenschritte in Workflows – etwa beim Rechnungs- oder Vertragsmanagement.
• Beschleunigt den Zugang zu Informationen: Parsedaten lassen sich gezielt durchsuchen, filtern und verknüpfen.
• Verbessert die Dokumentation und Compliance: Parsing unterstützt die strukturierte Archivierung und nachvollziehbare Verarbeitung sensibler Daten.
• Ermöglicht Skalierbarkeit: Parsing verarbeitet große Datenmengen in Echtzeit.

Mit KI-gestütztem Data Parsing erkennt, extrahiert und verarbeitet die Doxis-Plattform relevante Inhalte aus Dokumenten automatisiert, mit klaren Regeln, Prüflogiken und einem Human-in-the-Loop für Ausnahmen oder Qualitätskontrollen. Bei der Dokumentenklassifizierung analysiert Doxis jedes eingehende Dokument mithilfe intelligenter Algorithmen und wandelt Papierdokumente zusätzlich mittels OCR in ein maschinenlesbares Format um. Geht zum Beispiel eine eingescannte Rechnung im System ein, erkennt Doxis den Dokumententyp, liest Absender, Rechnungsdatum und Beträge aus und ordnet das Dokument dem passenden Prozess zu.

Data Parsing ist dabei nur eine Fähigkeit innerhalb der Doxis Intelligent Content Automation Plattform, die ECM, IDP und BPM in einem System vereint. Extrahierte Rechnungs- oder Vertragsdaten landen automatisch in der richtigen digitalen Akte und lassen sich direkt an angebundene ERP- und CRM-Systeme wie SAP oder Salesforce übergeben.

Das bringt Ihnen der Einsatz von Doxis für Ihr Data Parsing konkret:

• Automatisierte Klassifizierung und Extraktion ohne manuelle Nacherfassung
• Human-in-the-Loop für Ausnahmen und Qualitätssicherung
• Direkte Übergabe extrahierter Daten in die passende digitale Akte
• Nahtlose Integration in SAP, Salesforce und Microsoft-Umgebungen
• Eine einheitliche Plattform für Dokumentenmanagement, Prozessautomatisierung und Datenextraktion statt einzelner Insellösungen

Doxis wurde von Gartner als Leader im Magic Quadrant für Document Management 2026 ausgezeichnet, bereits das zweite Jahr in Folge. Fordern Sie eine kostenlose Demo an und sehen Sie, wie Doxis Ihr Data Parsing durchgängig automatisiert.

FAQs zu Data Parsing