Volltextsuche im Dokumentenmanagement: Informationen zuverlässig auffindbar machen

Volltextsuche (auch Volltextrecherche) ist eine Suchmethode, die den gesamten Text von Dokumenten oder Datenbeständen nach Wörtern und Wortgruppen durchsucht. Ergebnisse werden angezeigt, wenn der gesuchte Begriff im Text vorkommt – zum Beispiel „Rechnungsnummer“ oder „Rechnung September 2024“.

Technisch betrachtet Programme bei Volltextsuchabfragen also die gesamte Suchquelle auf Basis des Suchbegriffs. Anschließend zeigen sie nur Ergebnisse an, die den Suchbegriff enthalten.

Die Volltextsuche unterscheidet sich grundsätzlich in zwei Methoden:

1. Ganze Datenbanken durchsuchen: Die Volltextsuche zeigt alle Dokumente an, die eingegebene Suchbegriffe enthalten.
2. Einzelne Dokumente durchsuchen: Die Volltextsuche markiert den Suchbegriff in der einzelnen Unterlage und macht sie so sofort auffindbar.

Abgrenzung zu Freitextsuche

Im Vergleich zur Freitextsuche ist die Volltextsuche präziser. Bei der Freitextsuche geben Nutzer Suchbegriffe flexibler ein – das genaue Wort zu treffen, ist nicht wichtig, genauso wenig wie die Reihenfolge, in der die Wörter auftauchen. Auf der Suche nach dem Begriff „Gehaltsabrechnung“ könnten also auch Ergebnisse wie „Lohnabrechnung“ oder „Gehaltsaufstellung“ erscheinen. Durchsucht werden dabei oft nur bestimmte Felder (z. B. Titel, Zusammenfassungen oder Schlagworte) und nicht der gesamte Text eines Dokuments. Die Palette an gelieferten Ergebnissen ist also relativ breit. Für sehr präzise Treffer ist Freitextsuche jedoch weniger geeignet, weil häufig nur bestimmte Felder durchsucht werden und die Ergebnisliste breiter ausfällt.

Hingegen durchsucht die Volltextsuche gesamte Texte. Der technische Hintergrund: Informationen liegen indexiert vor. Technisch werden Inhalte indexiert und in Tokens zerlegt – vereinfacht: Jedes Wort wird als einzelnes Suchelement erfasst. Als Beispiel: Der Satz „Das ist die Rechnungsnummer“ unterteilt sich in „Das“ „ist“ „die“ „Rechnungsnummer“. Indem der Volltextindex jedes einzelne Wort berücksichtigt, lässt sich in der Abfrage genauestens filtern.

Das sind Vorteile:

• Effizienz: Der Index beschleunigt Suchen, da Nutzer Texte nicht jedes Mal vollständig durchsuchen müssen, um Informationen zu finden.
• Schnelligkeit: Allgemein ist ein indexierter Text schneller durchsuchbar als ein nicht indexierter Text: Ein Index speichert Informationen in einem Kontext ab.
• Priorisierung: Indexierte Wörter unterscheiden sich in ihrer Priorität. In unserem Beispiel („Das ist die Rechnungsnummer“) erhält das Wort „Rechnungsnummer“ eine höhere Gewichtung. Das Auffinden dieser Wörter gelingt so schneller und präziser.

Hey Doxi, was sind Suchmöglichkeiten bei der Volltextsuche?

Im Dokumentenmanagement spielt die Volltextsuche eine gesonderte Rolle.

Daten zugänglich und auffindbar speichern

Liegen Informationen nicht strukturiert ab, erhöht das den Anteil von Dark Data – also ungenutzten Daten. Das ist für Unternehmen teuer und gleichzeitig risikoreich. Denn aufbewahrungspflichtige Dokumente wie Belege müssen Unternehmen verpflichtend nachvollziehbar und zugänglich aufbewahren. Indexierte Informationen gehen nicht mehr verloren – sie sind über die Volltextsuche schnell zu finden. Für die Compliance, im Falle von Audits oder anderen Prüfungen unterstützt die Volltextsuche Unternehmen dabei, Informationen im Prüfungs- oder Auskunftsfall schneller nachzuweisen.

Suchprozesse beschleunigen

Unabhängig von der Rechtslage beschleunigt die Volltextsuche Workflows. Mitarbeiter finden gesuchte Phrasen oder Informationen in Kürze. Alle relevanten Inhalte schnell zu finden, fördert übrigens auch den unternehmensweiten Wissensaustausch – Fachwissen und wichtige Informationen liegen zentral ab und lassen sich von autorisierten Mitarbeitern leicht zusammentragen.

In einem modernen DMS ist Volltextsuche Standard – so auch in Doxis. Damit sie zuverlässig funktioniert, werden Dokumente indexiert: Inhalte liegen maschinenlesbar vor, und relevante Informationen können je nach Dokumenttyp zusätzlich als Metadaten strukturiert abgelegt werden. Im Falle einer Rechnung erfasst das System beispielsweise Inhalte wie Rechnungsnummer, Betrag, Positionen oder Lieferanten. Diese Informationen sind dann auch indexiert und durchsuchbar.

Aber nicht bei jeder Dokumentenart sind die wesentlichen Informationen so leicht zu erfassen, zum Beispiel bei E-Mail-Verläufen oder seitenlangen Verträgen. Hier muss der gesamte Text indexiert werden. Über die Volltextsuche durchsuchen Sie den Text dann nach relevanten Informationen.

Schritt 1: Dokument per Document Capturing erfassen

Digitale Dokumente holt sich Doxis über Schnittstellen zu Drittsystemen wie etwa SAP selbstständig ab. Alternativ übergeben die Drittsysteme sie automatisch an Doxis oder Sie schieben sie per Drop and Drag ins System. Anders sieht das aus, wenn Sie Papierdokumente in Doxis erfassen möchten: Solche Dateien müssen Sie zunächst digitalisieren.
Da die Texte eingescannter Dateien zu diesem Zeitpunkt noch als Bilddatei vorliegen, bereitet Doxis diese für Maschinen auf. Dafür nutzt Doxis OCR-Texterkennung. Durch Mustererkennung wandelt die Technologie Textinhalte aus Bilddateien wie Ihrem eingescannten PDF in ein maschinenlesbares Textformat um und legt einen Textlayer auf das PDF. Dieser Text wird dann indexiert. Dadurch finden Sie das Dokument auch zu einem späteren Zeitpunkt durch Eingabe einzelner Wörter in der Volltextsuche wieder.

Schritt 2: Texte klassifizieren

Auf Basis der Textinhalte klassifiziert Doxis die Dokumente. Anhand von Schlagworten wie Rechnungsnummer oder Rechnungsposition erkennt Doxis, dass es sich bei dem Dokument um eine Rechnung handelt. Sollte es sich um ein selteneres Dokument handeln, unterstützt künstliche Intelligenz (KI) bei der Klassifizierung. Dabei durchsucht die KI vorhandene Dokumente auf Ähnlichkeiten und schlägt basierend auf den Suchergebnissen eine Klasse vor.

Schritt 3: Informationen extrahieren

Für einen noch besseren Überblick über wesentliche Informationen eines Dokuments extrahiert die KI in Doxis alle relevanten Informationen eines Dokuments und legt sie strukturiert als Metadaten ab. Im Falle einer Rechnung sind das die oben genannten Informationen wie Rechnungsnummer, Betrag, Positionen oder Lieferanten. Der Vorteil: Daten und Informationen sind in Doxis vollständig erfasst, der Anteil an Dark Data minimiert sich analog.

Schritt 4: Daten validieren

Für die Volltextsuche ist es wesentlich, dass Daten im richtigen Kontext abliegen. Daten validieren Sie in Doxis manuell oder automatisiert:
Manuell: Ein Mitarbeiter gleicht die Informationen aus dem Dokument mit den extrahierten Daten ab.
Automatisiert: Doxis gleicht die Informationen mit zugehörigen Dokumenten ab. Doxis stellt die Rechnung also zum Beispiel der Bestellbestätigung gegenüber.

Schritt 5: Dokument in der richtigen digitalen Akte ablegen

Liegen alle Informationen kontextgebunden, indexiert und extrahiert vor, legt Doxis das Dokument in der richtigen digitalen Akte ab. Die korrekte digitale Akte für die Rechnung könnte also die Lieferantenakte des Rechnungsstellers sein.

Schritt 6: Dokument archivieren

Inaktive Dokumente bewahrt Doxis über definierte Aufbewahrungsfristen revisionssicher auf und unterstützt so GoBD- und DSGVO-orientierte Anforderungen – abhängig von Konfiguration und Prozess. Auch während der revisionssicheren Archivierung von Dokumenten ist die Volltextsuche weiterhin möglich. Im Falle von Prüfungen finden Sie per Volltextsuche die notwendigen Dateien beziehungsweise Daten in Kürze.

Die Volltextsuche erleichtert es Unternehmen, große Mengen an Dokumenten und Daten langfristig schnell zu überblicken. Per Volltextrecherche finden Mitarbeiter genau die Dokumente oder Inhalte, nach denen sie suchen. Das steigert den unternehmensweiten Wissenstransfer, beschleunigt Prozesse und unterstützt die Nachweisfähigkeit bei Prüfungen. In Doxis finden Sie per Volltextsuche Dokumente wie auch Inhalte in kürzester Zeit und reduzieren so Ihren Dark-Data-Anteil.

Häufige Fragen zur Volltextsuche