Seminar Doxis Classification & Extraction Service (DCES)

Die Schulung vermittelt den Aufbau automatisierter Klassifikations- und Extraktionsprojekte. Werkzeuge, Projektstruktur, Lokatoren, Filter, Testdaten, elektronische Rechnungen, Agents, Batches und produktive Bereitstellung werden praxisnah verbunden.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Schrittweise Seminarinhalte
4. Praxisaufgaben
5. Arbeitsmittel und Methoden

Zielsetzung

Ziel ist die selbstständige Erstellung, Prüfung und Übergabe eines robusten Projekts zur Dokumentklassifikation und Datenextraktion.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: IT-Administratoren, Projektentwickler, IDP-Spezialisten und technische Consultants

Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Windows-Systemen; Erfahrung mit Dokumentklassen, Metadaten und Erfassungsprozessen ist hilfreich

Schrittweise Seminarinhalte

Schritt 1: Komponenten und Werkzeuge einordnen

Lizenzverwaltung, Konfigurator, Rechnungsanalyse, Projektdesign und Klassifikationsdesign werden funktional abgegrenzt. Datenflüsse und Verantwortlichkeiten werden in einer übersichtlichen Zielarchitektur dokumentiert.

Schritt 2: Projektstruktur modellieren

Projekt, Profil, Target, Task und taskbezogene Elemente werden anhand eines durchgängigen Beispiels aufgebaut. Abhängigkeiten und Wiederverwendung werden von Beginn an berücksichtigt.

Schritt 3: Testkorpus vorbereiten

Repräsentative Beispieldokumente werden ausgewählt, anonymisiert, klassifiziert und in Trainings-, Validierungs- und Testmengen getrennt. Qualitätskriterien verhindern einseitige oder nicht belastbare Lerndaten.

Schritt 4: Klassifikation und Extraktion entwerfen

Dokumentklassen, Zielfelder und Verarbeitungsregeln werden definiert. Das Zusammenspiel aus Klassifikation, Feldextraktion, Plausibilisierung und Nachbearbeitung wird schrittweise umgesetzt.

Schritt 5: Lokatoren konfigurieren

Reguläre Ausdrücke, Textpositionen, Geometrie und kombinierte Suchstrategien werden eingesetzt. Für jedes Zielfeld werden geeignete Lokatoren ausgewählt und mit Varianten der Dokumentgestaltung geprüft.

Schritt 6: Filter und Normalisierung anwenden

Region-, Datums- und weitere Filter werden zur Eingrenzung und Aufbereitung von Werten genutzt. Formate, Zeichensätze und fachliche Wertebereiche werden vereinheitlicht und validiert.

Schritt 7: Elektronische Rechnungen verarbeiten

Strukturierte Rechnungsdaten und bildbasierte Belege werden in einem gemeinsamen Szenario betrachtet. Feldzuordnung, Validierung und Fehlerbehandlung werden für unterschiedliche Eingangstypen abgestimmt.

Schritt 8: Agents und Stapel integrieren

Automatische Ausführung, Batches und nachgelagerte Agents werden in die Verarbeitung eingebunden. Übergabepunkte, Statuswerte und Wiederanlaufverhalten werden technisch geprüft.

Schritt 9: Test, Bereitstellung und Betrieb

Qualitätskennzahlen werden erhoben, Schwellenwerte festgelegt und Fehlermuster analysiert. Das Projekt wird versioniert, transportiert, produktiv aktiviert und mit einem Monitoringkonzept versehen.

Praxisaufgaben

• Ein Klassifikations- und Extraktionsprojekt mit mehreren Dokumenttypen aufbauen
• Lokatoren und Filter für variable Rechnungsfelder kombinieren
• Qualität messen, Fehlermuster korrigieren und eine produktive Version bereitstellen

Arbeitsmittel und Methoden

Die Bearbeitung wechselt zwischen fachlicher Einordnung, geführter Demonstration, nachvollziehbarer Konfiguration, eigenständiger Übung, Kontrollfragen und dokumentierter Systemprüfung. Alle Aufgaben verwenden definierte Ausgangsdaten und überprüfbare Abnahmekriterien.