Heyyel Data ExtractorHeyyel Data Extractor

Individuelle Datenextraktion

Definiere zuerst die Datenstruktur. Extrahiere dann genau das.

Baue dein eigenes Extraktionsschema für Dokumente, die in keine Standard-Vorlage passen. Wähle die Felder, Datentypen und Anweisungen, die dein Workflow braucht — und erhalte diese Werte als strukturiertes JSON oder CSV.

Eigene Felder erstellen → Feldtypen entdecken
Eigene Felder Feld-Anweisungen JSON & CSV 77 Sprachen
Benutzerdefiniert / Leer
Extraktionsschema Individuell
customer_nameText
reference_numberText
effective_dateDatum
amountZahl
itemsListe
Hinweis: Extrahiere nur die Produkte aus der Haupttabelle mit den Details.
+ Weiteres Feld hinzufügen

Wenn Vorlagen nicht reichen

Deine Dokumente gehören vielleicht in keine Standard-Kategorie

Manche Workflows passen bereits zu einem Standard-Dokumenttyp. Für Lieferantenrechnungen etwa liefert die Rechnungsdaten-Extraktion möglicherweise schon die Struktur, die du brauchst. Andere Geschäftsdokumente sind spezifischer und passen in kein vordefiniertes Schema.

Individuelle Datenextraktion ist für Dokumente gemacht, bei denen du bereits weißt, welche Informationen zählen — aber ein vordefiniertes Schema nicht zu deinem Workflow passt.

Interne DokumenteExtrahiere geschäftsspezifische Referenzen, Status oder operative Werte.
Branchenspezifische FormulareDefiniere Felder rund um die Terminologie deiner Branche.
Gemischte DokumentlayoutsZiele auf Informationen, auch wenn sich die visuelle Struktur ändert.
Nicht-Standard-DatensätzeBaue die Ausgabe um die Struktur, die dein System erwartet.

Schema erstellen

Wähle einen Feldtyp, der zu den erwarteten Daten passt

Individuelle Extraktion ist nicht auf einfache Textwerte beschränkt. Strukturiere jedes Feld nach der Art der Information, die Heyyel Data Extractor zurückgeben soll.

TXT

Text

Namen, Referenzen, Beschreibungen, Adressen, Codes oder andere Textwerte.

123

Zahl

Beträge, Mengen, Prozentsätze, Punkte oder andere numerische Werte.

DAT

Datum

Ausstellungsdaten, Ablaufdaten, Leistungszeiträume oder geschäftsspezifische Daten.

✓/×

Ja/Nein

Liefere ein klares Wahr/Falsch-Ergebnis, wenn dein Workflow eine binäre Antwort braucht.

ENUM

Aufzählung

Beschränke das Ergebnis auf einen der Werte, die für deinen Prozess sinnvoll sind.

[ ]

Liste

Extrahiere wiederholte Elemente wie Produkte, Einträge, Personen oder mehrere Referenzen.

{ }

Verschachteltes Objekt

Gruppiere zusammengehörige Werte, wenn ein Feld eine eigene innere Struktur hat.

OBJ+

Liste von Objekten

Strukturiere wiederholte Datensätze mit mehreren Unterfeldern, z. B. Positionen oder Ereignisse.

Feld-Anweisungen

Sag Heyyel Data Extractor, was ein Feld bedeuten soll

Ein Feldname kann für dein Team klar sein — im Dokument aber mehrdeutig. Füge Extraktions-Hinweise hinzu, die Heyyel Data Extractor zu den tatsächlich gewünschten Informationen lenken — besonders wenn du spezifische Daten aus einem PDF extrahieren willst, das mehrere ähnliche Daten, Referenzen oder Beträge enthält.

Nur der Feldname

amount

Das Dokument kann mehrere Summen, Gebühren und Werte enthalten. Welcher Betrag soll zurückgegeben werden?

date

Eine Datei kann Ausstellungs-, Leistungs-, Frist- und Unterschriftsdaten enthalten.

reference

Dokumente können Kunden-, Projekt-, Bestell- und interne Referenznummern enthalten.

Feld + Anweisung

amount

„Gib den endgültigen Zahlbetrag nach Steuern und Rabatten zurück.“

date

„Extrahiere das Datum, an dem die Leistung wirksam wird.“

reference

„Gib die Kundenreferenz aus dem Dokumentkopf zurück.“

Eine Methode, viele Dokumente

Nutze individuelle Extraktion, wenn der Dokumenttyp speziell für dich ist

Statt ein einmaliges Dokument in eine generische Vorlage zu zwingen, baue eine Extraktionsstruktur um die Informationen, die dein Geschäft tatsächlich nutzt.

Inspektionsbericht

site_nameText
inspection_dateDatum
issues_foundListe
passedJa/Nein

Operative Berichte

Erfasse Befunde, Daten, Status und wiederholte Beobachtungen aus internen Dokumenten.

Antragsformular

applicant_nameText
application_idText
requested_amountZahl
categoryAufzählung

Eigene Formulare

Extrahiere nur die Felder, die dein interner Antrags- oder Prüfprozess braucht.

Technisches Datenblatt

asset_idText
measurementsListe
statusAufzählung
next_checkDatum

Branchenspezifische Dokumente

Verwandle Fachdokumente in strukturierte Felder — ohne Standard-Vorlage.

Dein Schema wird zur Ausgabe

Strukturierte Daten aus PDF, Scans oder Bildern extrahieren

Die von dir definierte Feldstruktur bestimmt, was zurückkommt. Heyyel Data Extractor nutzt denselben Prozess der KI-gestützte Dokumentdaten-Extraktion, um die Quelldatei zu analysieren und relevante Informationen auf dein erstelltes Schema abzubilden.

Individuelle Extraktion zu JSON

JSON ist nützlich, wenn dein Schema verschiedene Datentypen, Listen oder verschachtelte Informationen enthält. 

{
  "customer_name": "Acme Services",
  "reference_number": "PRJ-5842",
  "effective_date": "2026-09-01",
  "amount": 12500,
  "approved": true,
  "items": [
    "Implementierung",
    "Support"
  ]
}

Individuelle Extraktion zu CSV

Wenn deine Felder tabellarisch sind, exportiere sie als CSV für die Tabellenprüfung oder einen anderen strukturierten Daten-Workflow.

KundeReferenzDatumBetragStatus
Acme ServicesPRJ-584201.09.202612.500 €Genehmigt
Northstar Ltd.PRJ-584303.09.20268.400 €Ausstehend
Atlas GroupPRJ-584405.09.202615.200 €Genehmigt
PDF-Datenextraktion Bilddatenextraktion PDF zu JSON PDF zu CSV Dokument-Feldextraktion

Was ist mit gescannten Dokumenten? Bei gescannten PDFs und Bildern spielen OCR und Datenextraktion unterschiedliche Rollen: OCR macht den sichtbaren Text lesbar, dann identifiziert Heyyel Data Extractor die Werte, die zu den Feldern in deinem Schema passen.

Workflow der individuellen Extraktion

Baue die Struktur um das gewünschte Ergebnis

Statt mit einem festen Parser zu beginnen, beginne mit der Ausgabe, die dein Workflow erwartet.

Sobald die Felder definiert sind, geht der Heyyel Data Extractor-Extraktions-Workflow mit Sprachkonfiguration, Verarbeitung, Ergebnisprüfung und Export weiter.

1
Mit Benutzerdefiniert / Leer starten
Kein Vorlagen-Schema nötig
↓
2
Felder definieren
Jeden gewünschten Wert benennen
↓
3
Typen & Anweisungen wählen
Extraktion um deine Daten formen
↓
4
Eigene Struktur extrahieren
Ausgewählte Daten als JSON oder CSV

FAQ

Fragen zur individuellen Datenextraktion

Individuelle Datenextraktion erlaubt dir, die genauen Felder und die Ausgabestruktur zu definieren, die du aus einem Dokument abrufen willst — statt dich auf eine feste Dokumentvorlage zu verlassen.

Nutze Benutzerdefiniert / Leer, wenn dein Dokument in keine der Standard-Vorlagen passt oder wenn du eine Feldstruktur brauchst, die speziell für deinen Workflow ist.

Ja. Definiere Felder nach den Informationen, die du abrufen willst, und passe die Struktur an, wann immer sich deine Anforderungen ändern.

Strukturiere extrahierte Informationen mit Feldtypen wie Text, Zahlen, Datum, Ja/Nein, Aufzählungen, Listen und verschachtelten Objekten — je nach Extraktionsbedarf.

Ja. Feld-Anweisungen oder Hinweise liefern zusätzlichen Kontext, welche Information ein Feld abrufen soll, wenn der Feldname allein nicht spezifisch genug ist.

Ja. Heyyel Data Extractor unterstützt PDF-, PNG-, JPG-, WebP- und TIFF-Dateien für die Dokumentdaten-Extraktion.

Ja. JSON ist besonders nützlich für individuelle Schemas mit gemischten Feldtypen, Listen oder verschachtelten Strukturen.

Ja. Individuell extrahierte Daten können auch als CSV exportiert werden, wenn die gewählte Struktur für tabellarische Nutzung geeignet ist.

Baue deine eigene Extraktion

Definiere die Felder. Forme die Ausgabe. Extrahiere nur, was zählt.

Starte mit einem leeren Extraktionsschema und strukturiere deine Dokumentdaten um die Bedürfnisse deines Workflows.

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