Hai mai avuto bisogno di estrarre dati da un PDF o da un documento scansionato in un foglio di calcolo? L'OCR può essere un vero risparmio di tempo. Scansiona semplicemente i tuoi documenti e converti le immagini in testo modificabile e ricercabile. L'OCR semplifica l'estrazione dei dati, sia che si lavori con PDF, foto o pagine scansionate.

Questa guida ti guiderà attraverso il processo dall'OCR al foglio di calcolo, dalla scansione al miglioramento della precisione. Consiglieremo gli strumenti OCR e forniremo suggerimenti per migliorare la precisione e casi d'uso dell'OCR nel mondo reale che fanno risparmiare ore di lavoro manuale.

Perché riorganizzare i dati in fogli di calcolo con l'OCR?

L'OCR è un punto di svolta totale. Prende i dati bloccati nei documenti scansionati, nei PDF e nelle foto e li trasforma in dati strutturati. Stiamo parlando di fogli di calcolo pronti all'uso. Questo apre un mondo completamente nuovo di possibilità.

Ecco alcuni motivi per cui dovresti prendere in considerazione l'utilizzo dell'OCR per organizzare i tuoi dati in fogli di calcolo:

1. Analisi dei dati più semplice

Una volta che i dati sono stati estratti e organizzati ordinatamente in righe e colonne in un foglio di calcolo, diventa molto più semplice analizzarli e lavorarci. Puoi individuare rapidamente tendenze, ordinare, filtrare, utilizzare formule e creare tabelle e grafici pivot. Questo livello di manipolazione dei dati non è possibile nei documenti scansionati o nei PDF.

2. Migliore qualità dei dati

La conversione OCR in fogli di calcolo fornisce dati puliti e strutturati. I dati possono essere convalidati e standardizzati durante il processo OCR. Ciò migliora la qualità e l'accuratezza complessiva dei dati rispetto ai documenti scansionati non strutturati.

3. Ricercabilità migliorata

I documenti e le immagini scansionati sono complessi da cercare: l'OCR risolve questo problema convertendo le immagini in testo vero e proprio. Una volta inseriti in un foglio di calcolo, i dati diventano completamente ricercabili. Puoi trovare immediatamente ciò di cui hai bisogno.

4. Condivisione dei dati migliorata

I fogli di calcolo contenenti i dati estratti possono essere facilmente condivisi con altri per la collaborazione. I dati sono ora in un formato riutilizzabile standardizzato anziché intrappolati in singole immagini di documenti.

5. Capacità di automazione

I dati dei fogli di calcolo possono essere automatizzati e ottimizzati nei sistemi aziendali. Grazie alla possibilità di generare file CSV, i dati estratti dall'OCR possono confluire automaticamente nei database e in altre applicazioni line-of-business.

6. Salta l'elaborazione manuale

Il tuo team non avrà più bisogno di trascrivere manualmente i dati dai documenti scansionati né di sopportare il noioso e inefficace flusso di lavoro copia-incolla per i PDF. È possibile ridurre gli errori e risparmiare tempo nella pulizia e nella convalida dei dati eliminando le attività monotone di immissione dei dati. Di conseguenza, il personale può dedicare i propri sforzi a un lavoro più produttivo e appagante.

7. Scalabilità

La conversione OCR cresce di pari passo con la crescita dei volumi di dati. Se devi elaborare centinaia o addirittura migliaia di pagine di documenti, l'automazione OCR lo gestisce senza problemi. L'immissione manuale dei dati non si adatta così rapidamente ai grandi volumi.

Il flusso di lavoro da OCR a foglio di calcolo

Convertire documenti in fogli di calcolo con OCR è semplice se segui questi passaggi chiave. Impostando un flusso di lavoro efficiente, puoi risparmiare ore di immissione manuale dei dati e accedere rapidamente alle informazioni bloccate nei PDF o nei file scansionati.

Tuffiamoci dentro

1. Raccogli i documenti per l'OCR

Innanzitutto, raccogli le immagini dei documenti, i PDF o i documenti scansionati contenenti i dati che devi estrarre. Nanonets ti consente di importare facilmente file da più fonti, tra cui e-mail, archiviazione cloud, Dropbox, Google Drive, OneDrive e altro.

È inoltre possibile impostare cartelle o e-mail controllate automatizzate per elaborare automaticamente eventuali nuovi file o allegati in entrata. È inoltre possibile impostare chiamate API e integrazioni con altri software aziendali per un'estrazione dei dati senza interruzioni.

2. Definire i campi dati

Successivamente, specifica i campi dati o le colonne che desideri estrarre, come numero di fattura, data, nome del cliente, importo dovuto, ecc. Nanonets offre diversi modelli di intelligenza artificiale per tipi di documenti come fatture, ricevute, biglietti da visita e altro.

I modelli predefiniti sanno già come estrarre in modo intelligente i campi comuni da ciascun tipo di documento. Puoi anche configurare i tuoi campi personalizzati e addestrare il modello AI. È quindi possibile preparare il modello con alcuni campioni. Basta disegnare zone sui documenti campione per mappare dove risiedono i dati critici.

Ora sei pronto per eseguire l'OCR ed estrarre i dati dai tuoi documenti. Nanonets sfrutta algoritmi avanzati di intelligenza artificiale e ML per identificare e acquisire automaticamente testo da layout di documenti complessi con elevata precisione. L'intelligenza artificiale "legge" ciascun documento, estrae i campi definiti e genera dati strutturati pronti per l'esportazione.

Questo passaggio è completamente automatizzato per te una volta che i campi dati e il modello AI sono configurati correttamente. Dietro le quinte, la tecnologia OCR converte le immagini scansionate in testo. Il rilevamento intelligente delle zone seleziona quindi i campi dati rilevanti.

4. Convalidare e correggere i dati

Esaminare i dati estratti per verificarne l'accuratezza. Nanonets semplifica tutto ciò in quanto ti consente di apportare correzioni direttamente nel visualizzatore di documenti. Per gli utenti più avanzati, puoi anche modificare l'output JSON strutturato.

È inoltre possibile utilizzare funzionalità di convalida automatizzata per impostare regole per convalidare i dati acquisiti. Ad esempio, puoi verificare se una data rientra in un intervallo valido o un valore numerico inferiore a una soglia. Eventuali problemi di convalida vengono contrassegnati per la revisione.

5. Esporta e integra i dati del foglio di calcolo

L'output finale contenente i dati strutturati estratti dai documenti scansionati o dai PDF può essere scaricato e utilizzato per scopi successivi. Nanonets ti consente di esportarlo come file CSV, Excel o JSON, consentendoti di importare facilmente i dati nella tua applicazione per fogli di calcolo preferita o in altro software aziendale.

Puoi anche integrarti direttamente con applicazioni popolari come Fogli Google, QuickBooks, Salesforce, ecc. L'integrazione Zapier ti consente di connetterti con oltre 5000 app per un flusso di dati senza interruzioni. Questa integrazione garantisce che i tuoi dati vengano aggiornati automaticamente su tutte le tue piattaforme in tempo reale.

Come migliorare il processo OCR nel foglio di calcolo

La tecnologia OCR non è perfetta. A volte può avere problemi con scansioni di bassa qualità, layout complessi o caratteri insoliti. Tuttavia, anche piccoli miglioramenti marginali nel processo OCR possono portare a notevoli risparmi in termini di tempo e costi.

Supponiamo che tu gestisca una compagnia assicurativa che elabora migliaia di documenti al giorno. Anche un miglioramento del 2% nella precisione dell'OCR può far risparmiare centinaia di ore di lavoro a settimana.

Ecco alcuni modi per migliorare il processo OCR nel foglio di calcolo:

1. Migliora la qualità delle tue scansioni

Assicurati che i documenti che stai scansionando siano chiari e leggibili. Scansioni di scarsa qualità possono causare errori nel processo OCR. Pertanto, preelabora le scansioni per migliorare la qualità delle immagini prima di inserirle nel tuo sistema OCR.

Suggerimenti per migliorare la qualità della scansione:

• Utilizzare uno scanner ad alta risoluzione (almeno 300 dpi). Ciò consente di acquisire dettagli più fini che possono aiutare il motore OCR a riconoscere accuratamente i caratteri.
• Assicurati che le pagine siano allineate correttamente e non inclinate. Il raddrizzamento corregge le scansioni inclinate.
• Controllare la luminosità e il contrasto della scansione. Regola i livelli in modo che il testo sia chiaramente visibile e non troppo chiaro o scuro.
• Pulire il vetro dello scanner per evitare polvere, macchie o artefatti sulle immagini scansionate.
• Utilizza Adobe Scan o app simili per acquisire scansioni di alta qualità utilizzando il tuo smartphone.
• Utilizza tecniche di miglioramento delle immagini come nitidezza, riduzione del rumore e binarizzazione.

2. Standardizza i tuoi documenti

La coerenza nel layout e nella progettazione del documento può migliorare significativamente la precisione dell'OCR. Se possibile, standardizza il formato dei documenti che elabori. Ciò significa mantenere i campi dati nella stessa posizione su ciascun documento, utilizzare caratteri e dimensioni coerenti e mantenere un layout pulito e ordinato.

Ecco alcuni suggerimenti per standardizzare i documenti:

• Utilizza un modello coerente per tutti i documenti dello stesso tipo.
• Mantieni i campi dati essenziali nello stesso posto su ogni documento.
• Utilizza caratteri chiari e leggibili ed evita caratteri artistici o insoliti.
• Evita il disordine e mantieni il layout pulito e semplice.
• Limita l'uso di immagini, loghi e grafica vicino a campi di testo importanti.
• Utilizza colori ad alto contrasto per testo e sfondo per migliorare la leggibilità.

3. Investi in un sistema OCR basato sull'intelligenza artificiale

Questi sistemi utilizzano algoritmi di machine learning per imparare da ogni documento elaborato, migliorando continuamente la loro capacità di riconoscere ed estrarre dati rilevanti.

Nanonets è un ottimo esempio di sistema OCR basato sull’intelligenza artificiale. Offre modelli pre-addestrati per diversi tipi di documenti e consente di personalizzare il modello in base alle proprie esigenze. Più dati elabora, meglio riconosce i modelli ed estrae i dati con precisione.

Inoltre, le capacità di riconoscimento linguistico e di comprensione del contesto dei sistemi OCR basati sull’intelligenza artificiale consentono loro di gestire documenti in varie lingue, valute, formati fiscali e altro ancora. Ciò li rende altamente versatili e adattabili alle diverse esigenze aziendali.

4. Imposta flussi di lavoro automatizzati

Automatizzare i passaggi manuali ripetitivi nel flusso di lavoro OCR può migliorare l'efficienza e ridurre al minimo gli errori. Ad esempio, puoi impostare regole di importazione automatica che garantiscono che il sistema OCR elabori automaticamente ogni fattura inviata contabilità@tuaazienda.com.

Le integrazioni con software aziendali come gli ERP consentono un flusso di dati senza interruzioni. I dati del foglio di calcolo estratti possono essere sincronizzati automaticamente con i database downstream. Le regole di convalida automatizzata aiutano a individuare tempestivamente eventuali errori di estrazione. I flussi di lavoro possono indirizzare i documenti che necessitano di revisione al personale appropriato. Notifiche e promemoria automatici garantiscono che nessuna scadenza venga rispettata.

Conclusioni

La tecnologia OCR ha rivoluzionato il modo in cui estraiamo e lavoriamo con i dati da documenti e PDF scansionati. Convertendo le immagini in dati di fogli di calcolo strutturati, l'OCR elimina il noioso inserimento manuale migliorando al tempo stesso le capacità di analisi.

Come sottolineato in questa guida, la creazione di un flusso di lavoro OCR efficiente con gli strumenti giusti, come Nanonets, può far risparmiare enormi quantità di tempo. Piccoli miglioramenti nella precisione si traducono rapidamente anche in risparmi significativi.

Vuoi vedere come l'OCR può accelerare i flussi di lavoro aziendali? Nanonets offre una versione gratuita per testare l'estrazione dei dati basata sull'intelligenza artificiale dai tuoi documenti. Convertire tabelle PDF o fatture scansionate in fogli Excel modificabili non è mai stato così facile. Iscriviti ora per iniziare!

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• Fonte: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/