Hiç bir PDF'den veya taranmış belgeden veriyi bir e-tabloya çıkarmanız gerekti mi? OCR gerçek bir zaman tasarrufu sağlayabilir. Belgelerinizi tarayın ve görüntüleri düzenlenebilir, aranabilir metne dönüştürün. OCR, PDF'ler, fotoğraflar veya taranmış sayfalarla çalışırken veri çıkarmayı kolaylaştırır.

Bu kılavuz, taramadan doğruluğu artırmaya kadar OCR'den elektronik tablo sürecine kadar size yol gösterecektir. OCR araçlarını önereceğiz ve doğruluğu artıracak ipuçları sunacağız ve saatlerce süren manuel çalışmalardan tasarruf etmenizi sağlayacak gerçek dünyadaki OCR kullanım örneklerini sunacağız.

Neden verileri OCR ile e-tablolar halinde yeniden düzenlemelisiniz?

OCR tam bir oyun değiştiricidir. Taranmış belgelerinizde, PDF'lerinizde ve fotoğraflarınızda kilitli olan verileri alıp bunları yapılandırılmış verilere dönüştürür. Kullanıma hazır elektronik tablolardan bahsediyoruz. Bu yepyeni bir olasılıklar dünyasının kapılarını açar.

Verilerinizi e-tablolar halinde düzenlemek için OCR'yi kullanmayı düşünmeniz için bazı nedenler şunlardır:

1. Daha kolay veri analizi

Verileriniz bir e-tabloda satırlar ve sütunlar halinde düzgün bir şekilde çıkarılıp organize edildikten sonra analiz edilmesi ve üzerinde çalışılması çok daha kolay hale gelir. Trendleri hızlı bir şekilde tespit edebilir, sıralayabilir, filtreleyebilir, formüller kullanabilir ve pivot tablolar ve grafikler oluşturabilirsiniz. Taranan belgelerde veya PDF'lerde bu düzeyde veri manipülasyonu mümkün değildir.

2. Daha iyi veri kalitesi

OCR'nin elektronik tablolara dönüştürülmesi size temiz, yapılandırılmış veriler sağlar. Veriler OCR işlemi sırasında doğrulanabilir ve standartlaştırılabilir. Bu, yapılandırılmamış taranmış belgelerle karşılaştırıldığında genel veri kalitesini ve doğruluğunu artırır.

3. Geliştirilmiş aranabilirlik

Taranan belgelerin ve görsellerin aranması karmaşıktır; OCR, görselleri gerçek metne dönüştürerek bu sorunu giderir. Bir e-tabloya girdikten sonra veriler tamamen aranabilir hale gelir. İhtiyacınız olanı anında bulabilirsiniz.

4. Gelişmiş veri paylaşımı

Çıkarılan verileri içeren e-tablolar, işbirliği amacıyla başkalarıyla kolayca paylaşılabilir. Veriler artık tek tek belge görüntülerine sıkıştırılmak yerine standartlaştırılmış, yeniden kullanılabilir bir formattadır.

5. Otomasyon yetenekleri

Elektronik tablo verileri iş sistemleri genelinde otomatikleştirilebilir ve kolaylaştırılabilir. CSV dosyalarının çıktısını alma özelliği sayesinde, OCR'dan çıkarılan veriler otomatik olarak veritabanlarına ve diğer iş kolu uygulamalarına aktarılabilir.

6. Manuel işlemeyi atlayın

Ekibinizin artık taranan belgelerdeki verileri manuel olarak yazıya dökmesi veya PDF'ler için sıkıcı ve etkisiz kopyala-yapıştır iş akışına katlanması gerekmeyecek. Monoton veri girişi görevlerini ortadan kaldırarak hataları azaltabilir ve verileri temizlerken ve doğrularken zamandan tasarruf edebilirsiniz. Sonuç olarak personeliniz çabalarını daha verimli ve tatmin edici çalışmalara adayabilir.

7. ölçeklenebilirlik

OCR dönüşümü ölçeklenirken veri hacimleri de artar. Yüzlerce, hatta binlerce belge sayfasını işlemeniz gerekip gerekmediğini, OCR otomasyonu bunu sorunsuz bir şekilde gerçekleştirir. Manuel veri girişi, büyük hacimler için o kadar hızlı ölçeklenmez.

OCR'dan elektronik tabloya iş akışı

Bu temel adımları takip ettiğinizde belgeleri OCR ile elektronik tablolara dönüştürmek çok kolaydır. Verimli bir iş akışı kurarak, saatlerce süren manuel veri girişinden tasarruf edebilir ve PDF'lerde veya taranmış dosyalarda kilitli olan bilgilere hızlı bir şekilde erişebilirsiniz.

Haydi içeri girelim.

1. OCR için belgeleri toplayın

Öncelikle, çıkarmanız gereken verileri içeren belge resimlerini, PDF'leri veya taranmış kağıtları toplayın. Nanonets, e-posta, bulut depolama alanı, Dropbox, Google Drive, OneDrive ve daha fazlası dahil olmak üzere birden fazla kaynaktan dosyaları kolayca içe aktarmanıza olanak tanır.

Yeni dosyaları veya gelen ekleri otomatik olarak işlemek için otomatik izleme klasörleri veya e-posta da ayarlayabilirsiniz. Sorunsuz veri çıkarımı için API çağrıları ve diğer iş yazılımlarıyla entegrasyonlar da ayarlanabilir.

2. Veri alanlarını tanımlayın

Ardından, fatura numarası, tarih, müşteri adı, vadesi gelen tutar vb. gibi çıkarmak istediğiniz veri alanlarını veya sütunları belirtin. Nanonets, faturalar, makbuzlar, kartvizitler ve daha fazlası gibi belge türleri için farklı yapay zeka modelleri sunar.

Önceden oluşturulmuş modeller, her belge türünden ortak alanların akıllıca nasıl çıkarılacağını zaten biliyor. Ayrıca kendi özel alanlarınızı yapılandırabilir ve AI modelini eğitebilirsiniz. Daha sonra birkaç örnekle modeli hazırlayabilirsiniz. Kritik verilerin nerede bulunduğunu haritalandırmak için örnek belgeler üzerinde bölgeler çizmeniz yeterlidir.

Artık OCR'yi çalıştırmaya ve belgelerinizden veri çıkarmaya hazırsınız. Nanonets, karmaşık belge düzenlerindeki metinleri yüksek doğrulukla otomatik olarak tanımlamak ve yakalamak için gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarından yararlanır. Yapay zeka her belgeyi "okur", tanımlanmış alanları çıkarır ve yapılandırılmış verileri dışa aktarmaya hazır olarak çıkarır.

Veri alanları ve yapay zeka modeli doğru şekilde yapılandırıldıktan sonra bu adım sizin için tamamen otomatik hale getirilir. OCR teknolojisi perde arkasında taranan görüntüleri metne dönüştürür. Akıllı bölge tespiti daha sonra ilgili veri alanlarını seçer.

4. Verileri doğrulayın ve düzeltin

Çıkarılan verileri doğruluk açısından inceleyin. Nanonets, doğrudan belge görüntüleyicide düzeltmeler yapmanızı sağladığı için bunu kolaylaştırır. Daha ileri düzey kullanıcılar için yapılandırılmış JSON çıktısını da düzenleyebilirsiniz.

Yakalanan verileri doğrulamak amacıyla kurallar oluşturmak için otomatik doğrulama özelliklerini de kullanabilirsiniz. Örneğin, bir tarihin geçerli bir aralığa mı yoksa sayısal bir değerin bir eşiğin altına mı düştüğünü kontrol edebilirsiniz. Doğrulama sorunları incelenmek üzere işaretlenir.

5. Elektronik tablo verilerini dışa aktarın ve entegre edin

Taranan belgelerinizden veya PDF'lerinizden çıkarılan yapılandırılmış verileri içeren son çıktı indirilebilir ve daha sonraki amaçlar için kullanılabilir. Nanonets, verileri CSV, Excel veya JSON dosyası olarak dışa aktarmanıza olanak tanıyarak verileri tercih ettiğiniz elektronik tablo uygulamasına veya diğer iş yazılımlarına kolayca aktarmanıza olanak tanır.

Ayrıca Google E-Tablolar, QuickBooks, Salesforce vb. popüler uygulamalarla doğrudan entegrasyon yapabilirsiniz. Zapier entegrasyonu, kesintisiz veri akışı için 5000'den fazla uygulamaya bağlanmanıza olanak tanır. Bu entegrasyon, verilerinizin tüm platformlarınızda gerçek zamanlı olarak otomatik olarak güncellenmesini sağlar.

OCR'den elektronik tabloya geçiş süreci nasıl geliştirilir?

OCR teknolojisi mükemmel değil. Bazen düşük kaliteli taramalar, karmaşık düzenler veya olağandışı yazı tipleri ile sorun yaşayabilir. Ancak OCR sürecindeki küçük marjinal iyileştirmeler bile önemli ölçüde zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilir.

Günde binlerce belgeyi işleyen bir sigorta şirketi işlettiğinizi varsayalım. OCR doğruluğunda %2'lik bir iyileşme bile haftada yüzlerce çalışma saatinden tasarruf sağlayabilir.

OCR'dan elektronik tabloya dönüştürme işlemini iyileştirmenin bazı yolları şunlardır:

1. Taramalarınızın kalitesini artırın

Taradığınız belgelerin net ve okunaklı olduğundan emin olun. Düşük kaliteli taramalar OCR sürecinde hatalara yol açabilir. Bu nedenle, taramaları OCR sisteminize beslemeden önce görüntü kalitesini artırmak için ön işleme tabi tutun.

Tarama kalitesini artırmaya yönelik ipuçları:

• Yüksek çözünürlüklü bir tarayıcı kullanın (en az 300 dpi). Bu, OCR motorunun karakterleri doğru şekilde tanımasına yardımcı olabilecek daha ince ayrıntıları yakalar.
• Sayfaların doğru şekilde hizalandığından ve çarpık olmadığından emin olun. Eğrilik düzeltme, eğimli taramaları düzeltir.
• Tarama parlaklığını ve kontrastını kontrol edin. Düzeyleri, metnin açıkça görülebileceği ve çok açık veya koyu olmayacak şekilde ayarlayın.
• Taranan görüntülerde toz, leke veya bozulmayı önlemek için tarayıcı camını temizleyin.
• Akıllı telefonunuzu kullanarak yüksek kaliteli taramalar yakalamak için Adobe Scan veya benzer uygulamaları kullanın.
• Keskinleştirme, gürültü azaltma ve ikilileştirme gibi görüntü iyileştirme tekniklerini kullanın.

2. Belgelerinizi standartlaştırın

Belge düzeni ve tasarımındaki tutarlılık, OCR doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir. Mümkünse, işlediğiniz belgelerin formatını standartlaştırın. Bu, veri alanlarını her belgede aynı konumda tutmak, tutarlı yazı tipleri ve boyutlar kullanmak ve temiz, düzenli bir düzen sağlamak anlamına gelir.

Belgeleri standartlaştırmaya yönelik bazı ipuçları:

• Aynı türdeki tüm belgeler için tutarlı bir şablon kullanın.
• Temel veri alanlarını her belgede aynı yerde tutun.
• Açık, okunaklı yazı tipleri kullanın ve sanatsal veya sıra dışı yazı tiplerinden kaçının.
• Dağınıklıktan kaçının ve düzeni temiz ve basit tutun.
• Önemli metin alanlarının yakınında resim, logo ve grafiklerin kullanımını sınırlayın.
• Okunabilirliği artırmak için metin ve arka plan için yüksek kontrastlı renkler kullanın.

3. Yapay zeka destekli bir OCR sistemine yatırım yapın

Bu sistemler, işlenen her belgeden öğrenmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır ve ilgili verileri tanıma ve çıkarma yeteneklerini sürekli olarak geliştirir.

Nanonets, yapay zeka destekli OCR sisteminin en iyi örneğidir. Farklı belge türleri için önceden eğitilmiş modeller sunar ve modeli ihtiyaçlarınıza göre özelleştirmenize olanak tanır. Ne kadar çok veri işlerse, kalıpları o kadar iyi tanır ve verileri doğru bir şekilde çıkarır.

Üstelik yapay zeka destekli OCR sistemlerinin dil tanıma ve bağlam anlama yetenekleri, çeşitli dillerde, para birimlerinde, vergi formatlarında ve daha fazlasındaki belgeleri yönetmelerine olanak tanır. Bu, onları son derece çok yönlü ve çeşitli iş ihtiyaçlarına uyarlanabilir hale getirir.

4. Otomatik iş akışlarını ayarlayın

OCR iş akışınızda tekrarlanan manuel adımları otomatikleştirmek verimliliği artırabilir ve hataları en aza indirebilir. Örneğin, OCR sisteminin kendisine gönderilen her faturayı otomatik olarak işlemesini sağlayan otomatik içe aktarma kuralları ayarlayabilirsiniz. muhasebe@işletmeniz.com.

ERP'ler gibi iş yazılımlarıyla entegrasyonlar kesintisiz veri akışına olanak tanır. Çıkarılan elektronik tablo verileri otomatik olarak alt veritabanlarına senkronize edilebilir. Otomatik doğrulama kuralları, ayıklama hatalarının erkenden yakalanmasına yardımcı olur. İş akışları, incelenmesi gereken belgeleri uygun personele yönlendirebilir. Otomatik bildirimler ve hatırlatıcılar hiçbir son teslim tarihinin kaçırılmamasını sağlar.

Nihai düşünceler

OCR teknolojisi, taranan belgelerden ve PDF'lerden veri çıkarma ve bunlarla çalışma şeklimizde devrim yarattı. OCR, görüntüleri yapılandırılmış elektronik tablo verilerine dönüştürerek sıkıcı manuel girişi ortadan kaldırırken analiz yeteneklerini de geliştirir.

Bu kılavuzda belirtildiği gibi, Nanonet'ler gibi doğru araçlarla verimli bir OCR iş akışı oluşturmak, büyük miktarda zaman tasarrufu sağlayabilir. Doğruluktaki küçük iyileştirmeler de hızla önemli tasarruflara dönüşür.

OCR'nin iş akışlarınızı nasıl hızlandırabileceğini görmek ister misiniz? Nanonets, belgelerinizden yapay zeka destekli veri çıkarmayı test etmek için ücretsiz bir sürüm sunar. PDF tablolarını veya taranmış faturaları düzenlenebilir Excel sayfalarına dönüştürmek hiç bu kadar kolay olmamıştı. Başlamak için şimdi kaydolun!

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://nanonets.com/blog/ocr-to-spreadsheet/