Daten aus Bildern extrahieren: Die besten Picture-to-Data-Tools

Wer schon mal Zahlen von einem abfotografierten Kassenbon abgetippt, Kontaktdaten von einer Visitenkarte übertragen oder sich mit einem PDF-Katalog herumgeärgert hat, nur um an die Infos zu kommen, weiß: Das ist richtig mühsam – und leider Alltag. In unserer digitalen Welt stecken immer mehr wichtige Geschäftsdaten in Bildern: Rechnungen, Produktblätter, Ausweise oder auch handschriftliche Notizen vom letzten Meeting. Das Problem: Rund 80–90 % aller Unternehmensdaten sind unstrukturiert und oft in Bildern oder gescannten Dokumenten versteckt (). Ein riesiger Datenschatz, der ohne die passenden Tools kaum nutzbar ist.

Ich habe selbst erlebt, wie viel Zeit und Nerven manuelle Dateneingabe kostet – Fehler inklusive. Die gute Nachricht: Moderne Picture-to-Data-Tools wie machen aus Bildern mit wenigen Klicks saubere, strukturierte Daten. Wie das funktioniert, warum das so wichtig ist und wie du auch ohne Programmierkenntnisse Daten aus Bildern holen kannst, erfährst du hier.

Was bedeutet „Picture to Data“ für dein Unternehmen?

Kurz gesagt: „Picture to Data“ heißt, Infos aus Bildern – Fotos, Scans, Screenshots oder PDFs – in strukturierte, weiterverwendbare Daten umzuwandeln. Statt eine JPEG-Rechnung abzutippen, liest eine Software Text, Zahlen und Tabellen aus und ordnet alles übersichtlich in Zeilen und Spalten ein.

Warum ist das für Unternehmen so relevant? Weil viele Arbeitsprozesse auf Infos basieren, die als Bilddatei ankommen:

• Rechnungen und Kassenbons (gescannt oder fotografiert)
• Produktkataloge und Datenblätter (PDFs, Fotos)
• Visitenkarten (z. B. nach Messen)
• Ausweise, Formulare, Verträge und handschriftliche Notizen
• Screenshots von Dashboards oder Berichten

Das Ziel: Diese Infos durchsuchbar, editierbar und auswertbar machen – damit du weniger tippst und schneller entscheiden kannst.

Warum daten aus bildern extrahieren? Die wichtigsten Vorteile für Teams

Mal ehrlich: Niemand freut sich auf stundenlanges Abtippen. Aber der Aufwand ist enorm – Unternehmen verlieren jährlich rund durch ineffiziente manuelle Prozesse, und mehr als die Hälfte der Beschäftigten berichten von Fehlern oder Verzögerungen. Hier die wichtigsten Gründe, warum daten aus bildern extrahieren heute ein Muss ist:

• Schnelligkeit & Effizienz: Automatisierte Bildauswertung beschleunigt dokumentenlastige Abläufe um bis zu 50 % (). Kein Abtippen mehr – einfach hochladen und fertig.
• Genauigkeit: Moderne OCR- und KI-Tools erreichen bei klar gedrucktem Text eine Genauigkeit von 98–99 % (), und KI reduziert Fehlerquoten um 61 % gegenüber manueller Eingabe ().
• Kosteneinsparung: Automatisierte Datenextraktion senkt die Betriebskosten jährlich um etwa 30 % ().
• Bessere Entscheidungen: Schnelle, präzise Daten ermöglichen fundierte Entscheidungen – egal ob bei der Lead-Nachverfolgung, Rechnungsbearbeitung oder Lagerverwaltung.
• Teamwork: Strukturierte Daten lassen sich sofort in Google Sheets, Airtable, Notion oder Excel teilen – für reibungslose Zusammenarbeit.

Hier ein Überblick typischer Anwendungsfälle:

Schon – Picture-to-Data ist längst Standard.

Überblick: Technologien zur daten aus bildern extrahieren

Wie funktionieren diese Tools? Im Wesentlichen gibt es zwei Ansätze:

• Klassische OCR (Optical Character Recognition)
• KI-gestützte Extraktion (mit Machine Learning und NLP)

Was steckt dahinter – und wo liegen die Stärken und Schwächen?

Klassische OCR: Die Basics

OCR ist der Klassiker unter den Bildauslesern. Sie erkennt Buchstaben und Zahlen in Bildern und gibt den Text aus. Besonders geeignet für:

• Saubere, gedruckte Dokumente (z. B. Rechnungen, Formulare)
• Schnelle Massenverarbeitung gescannter Seiten

Die Grenzen von OCR:

• Komplexe Layouts sind schwierig: Tabellen, mehrspaltige Dokumente oder Formulare werden oft durcheinandergebracht.
• Handschrift ist problematisch: Selbst gute OCR-Engines scheitern an krakeliger Schrift.
• Kein Kontext: OCR versteht nicht, was sie liest – das Ergebnis ist oft ein Textblock, der noch sortiert werden muss.

Beispiel: Eine gescannte Rechnung mit Tabelle wird meist als Fließtext ausgegeben – Spalten und Summen musst du selbst trennen.

KI-gestützte Picture-to-Data-Tools: Intelligente Extraktion

Jetzt wird’s spannend: KI-Tools bauen auf OCR auf, fügen aber Kontext, Struktur und „Verständnis“ hinzu. Sie können:

• Komplexe Layouts erkennen: Tabellen, Spalten und mehrteilige Dokumente werden als strukturierte Daten (wie in einer Tabelle) ausgegeben.
• Kontext verstehen: KI erkennt, dass „INV-1001“ eine Rechnungsnummer ist oder eine Zahlenfolge eine Telefonnummer oder ein Datum.
• Verschiedene Formate verarbeiten: KI lernt aus Beispielen und extrahiert Daten aus unterschiedlich gestalteten Rechnungen, Bons oder Visitenkarten.
• Handschrift erkennen: Moderne KI erreicht bei sauberer Handschrift bis zu 90 % Genauigkeit (), deutlich besser als klassische OCR.

Ein Vergleich im Überblick:

Kurz gesagt: Für einfache Aufgaben reicht OCR, für komplexe oder große Datenmengen ist KI die bessere Wahl.

Thunderbit: Picture-to-Data-Extraktion mit Sprach-KI

Hier kommt Thunderbit ins Spiel – und ja, ich bin überzeugt. Thunderbit ist eine , mit der du daten aus bildern extrahieren kannst, indem du einfach in Alltagssprache beschreibst, was du brauchst.

Wie funktioniert das? Statt Vorlagen zu basteln oder zu programmieren, lädst du dein Bild (oder PDF, Screenshot) hoch, klickst auf „KI Felder vorschlagen“ und lässt Thunderbits KI die Arbeit machen. Du kannst auch Anweisungen wie „Extrahiere Produktnamen und Preise aus diesem Katalog“ oder „Ziehe alle Kontaktdaten aus diesen Visitenkarten“ eingeben – Thunderbit erledigt den Rest.

Was macht Thunderbit besonders?

• Komplexe und unübersichtliche Bilder: Egal ob chaotische Tabellen, mehrteilige Formulare oder Produktblätter mit gemischten Inhalten – Thunderbits KI strukturiert die Daten für dich.
• Natürliche Sprache: Einfach beschreiben, was du brauchst – Thunderbit schlägt Felder und Datentypen automatisch vor.
• Batch- und Zeitplanung: Lade ganze Ordner hoch oder richte wiederkehrende Jobs ein – Thunderbit übernimmt die Verarbeitung.
• Export überallhin: Exportiere deine Daten direkt nach Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV oder JSON – ohne Umwege.
• Feld-KI-Prompts: Für jedes Feld kannst du eigene Anweisungen hinterlegen („Datum als JJJJ-MM-TT formatieren“, „ins Englische übersetzen“, „Produkttyp kategorisieren“) – Thunderbit setzt das direkt um.

So sparen Teams stundenlange Handarbeit und haben in wenigen Minuten eine saubere Tabelle – das macht fast süchtig.

Wie Thunderbit mit schwierigen Bildern umgeht

Geschäftsbilder sind selten perfekt: Schiefe Kassenbons, gescannte Formulare mit mehreren Abschnitten oder PDF-Kataloge mit Tabellen und Bildern. Thunderbits KI ist darauf ausgelegt:

• Mehrspaltige und tabellarische Daten: Thunderbit erhält die Struktur – Spalten, Überschriften, Zeilen – für ein ordentliches Tabellen-Output.
• Gemischte Inhalte: Formulare mit Kundeninfos oben und Bestellungen unten? Thunderbit trennt und beschriftet die Bereiche.
• Mehrsprachigkeit: Thunderbits OCR und KI unterstützen viele Sprachen, Felder lassen sich direkt übersetzen.
• Batch- und Zeitplanung: 100 Rechnungen pro Woche? Thunderbit verarbeitet und exportiert automatisch auf die Team-Plattform.

Mit Feld-KI-Prompts kannst du Daten direkt beim Extrahieren bereinigen, formatieren oder kategorisieren – Nachbearbeitung entfällt.

Schritt-für-Schritt: daten aus bildern extrahieren mit Thunderbit

So einfach geht’s vom „Bilder-Ordner“ zur „fertigen Tabelle“:

Schritt 1: Bild hochladen oder auswählen

• Unterstützte Formate: Thunderbit arbeitet mit JPEG, PNG, PDF und den meisten gängigen Bildtypen.
• So fügst du Bilder hinzu: Ziehe Dateien in die Erweiterung, nutze den Upload-Button oder füge Screenshots direkt ein.
• Batch-Upload: Mehrere Dateien gleichzeitig für die Stapelverarbeitung auswählen.

Schritt 2: Beschreibe die gewünschten Daten

• Nutze Alltagssprache („Rechnungsnummer, Datum und Gesamtbetrag extrahieren“).
• Oder wähle Vorlagen für typische Fälle (Rechnungen, Visitenkarten, Produktkataloge).
• Thunderbits KI scannt das Bild und schlägt passende Felder und Datentypen vor.

Schritt 3: KI schlägt Felder vor und extrahiert die Daten

• Klicke auf „KI Felder vorschlagen“. Thunderbit analysiert das Bild, schlägt Spalten vor (z. B. „Produktname“, „Preis“, „Datum“) und zeigt eine Vorschau.
• Felder kannst du anpassen – umbenennen, hinzufügen, entfernen oder eigene Feld-KI-Prompts für Formatierung/Kategorisierung hinterlegen.
• Mit „Scrapen“ werden die Daten extrahiert und als strukturierte Tabelle angezeigt.

Schritt 4: Strukturierte Daten für deinen Workflow exportieren

• Exportoptionen: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV oder JSON.
• Die Daten sind bereit für Analyse, Weitergabe oder Import in CRM, ERP & Co.
• Für Teams: Export direkt auf gemeinsame Plattformen, damit alle Zugriff auf aktuelle Daten haben.

Fertig – ganz ohne Code, Vorlagen oder komplizierte Einstellungen.

Praxisbeispiele: Picture-to-Data im Unternehmenseinsatz

So sieht das Ganze im Alltag aus:

1. Rechnungsbearbeitung (Finanzteams)

• Herausforderung: Manuelle Eingabe von Rechnungsdaten ist langsam und fehleranfällig. Rund 28 % aller Dokumente sind Rechnungen ().
• Mit Thunderbit: Stapel von Rechnungsbildern oder PDFs hochladen, Invoice-OCR-Vorlage nutzen und alle Felder (Lieferant, Datum, Betrag, Positionen) in Sekunden extrahieren. Export nach Excel oder Google Sheets für die Buchhaltung.
• Ergebnis: Was früher 15 Minuten pro Rechnung dauerte, geht jetzt in Sekunden – mit weniger Fehlern.

2. Produktkatalog-Digitalisierung (E-Commerce)

• Herausforderung: Lieferanten schicken Produktlisten als PDF oder Foto. Hunderte Artikelnummern abtippen? Keine Option.
• Mit Thunderbit: Katalogbilder hochladen, KI schlägt Felder vor (Name, SKU, Preis, Beschreibung), Export als fertige Tabelle.
• Ergebnis: Onlineshop oder Lagerbestand in Minuten aktualisieren statt in Tagen.

3. Visitenkartenerfassung (Vertrieb)

• Herausforderung: Nach Messen landen 88 % der Visitenkarten nie im CRM ().
• Mit Thunderbit: Fotos der Karten aufnehmen, hochladen, Namen, E-Mail, Telefonnummer und Firma extrahieren. Export nach Google Sheets oder ins CRM.
• Ergebnis: Jeder Lead wird erfasst, schneller nachgefasst, kein Kontakt geht verloren.

Automatisierung & Zusammenarbeit: Picture-to-Data im Team

Thunderbit ist nicht nur für Einzelaufgaben gedacht. So profitieren Teams:

• Batch-Verarbeitung: Dutzende oder Hunderte Bilder gleichzeitig hochladen – Thunderbit verarbeitet alles parallel.
• Geplante Extraktion: Wiederkehrende Jobs (z. B. jede Nacht neue Belege verarbeiten) mit dem Scheduler einrichten – einfach Zeitplan in Alltagssprache beschreiben, Thunderbit erledigt den Rest.
• Geteilte Datentabellen: Ergebnisse direkt nach Google Sheets, Airtable oder Notion exportieren – alle im Team haben Zugriff.
• Rollenbasierte Zugriffsrechte: Steuern, wer Daten sehen, bearbeiten oder exportieren darf – ideal für größere Teams oder sensible Infos.

Beispiel: Ein E-Commerce-Team lässt Thunderbit wöchentlich neue Produktfotos verarbeiten und den Lagerbestand automatisch aktualisieren. Oder das Finanzteam hat alle gescannten Rechnungen direkt in einer gemeinsamen Google-Tabelle.

Für fortgeschrittene Anwendungsfälle empfehlen wir unseren Leitfaden .

Tipps für beste Ergebnisse mit Picture-to-Data-Tools

So holst du das Maximum raus:

• Hochwertige Bilder verwenden: Klare, gut ausgeleuchtete und gerade Fotos liefern die besten Resultate. Beim Scannen mindestens 300 DPI einstellen.
• Kontrast erhöhen: Bei blassen Dokumenten oder unruhigem Hintergrund hilft ein höherer Kontrast oder der „Dokumentenmodus“ einer Scanner-App.
• Wichtige Felder prüfen: Kritische Zahlen (z. B. Summen, Rechnungsnummern) immer gegenchecken.
• Feld-KI-Prompts nutzen: Mit individuellen Anweisungen Daten direkt formatieren, kategorisieren oder übersetzen lassen.
• Ähnliche Dokumente bündeln: Stapel mit gleichem Layout gemeinsam verarbeiten – das erhöht die Genauigkeit.
• Ergebnisse validieren: Mit Formeln oder Datenprüfung in Excel/Sheets Auffälligkeiten erkennen (z. B. Summen, die nicht stimmen).
• Datensicherheit beachten: Für sensible Daten Thunderbits Browser-Modus nutzen (alles bleibt lokal) oder Zugriffsrechte auf Plattformen steuern.

Bei schwierigen Bildern hilft es oft, sie in Abschnitte zu teilen oder die Prompts zu verfeinern – Thunderbits KI ist lernfähig, aber ein bisschen Anleitung schadet nie.

Fazit & wichtigste Erkenntnisse

daten aus bildern extrahieren ist kein nettes Extra mehr, sondern ein echter Produktivitäts-Booster. Da so viele wertvolle Infos in Bildern stecken, sparen Unternehmen mit Picture-to-Data-Tools wie Thunderbit Zeit, Kosten und treffen bessere Entscheidungen.

Das solltest du mitnehmen:

• Picture-to-Data ist unverzichtbar: 80–90 % der Geschäftsdaten sind unstrukturiert – Tools, die Bilder in Daten verwandeln, sind Pflicht.
• Thunderbit macht’s einfach: Natürliche Sprache, KI-Feldvorschläge und Ein-Klick-Export – jeder kann’s, ohne Code oder Vorlagen.
• Echter Mehrwert: Von Finanzen über Vertrieb bis Operations – Picture-to-Data beschleunigt Prozesse, erhöht die Genauigkeit und entlastet Teams.
• Automatisierung & Zusammenarbeit: Batch-Verarbeitung, Zeitplanung und nahtlose Exporte machen Skalierung und Teamwork einfach.

Das nächste Mal, wenn du vor einem Stapel Belege, einem PDF-Katalog oder Visitenkarten sitzt: Greif nicht zum Kaffee, sondern zu Thunderbit. Probier es bei deiner nächsten Datenherausforderung aus – du wirst überrascht sein, wie viel Zeit (und Nerven) du sparst.

Mehr Tipps, Anleitungen und Praxisbeispiele findest du im . Oder und teste selbst. Dein Team (und deine Tabellen) werden es dir danken.

FAQs

1. Welche Bildtypen kann Thunderbit auslesen?
Thunderbit unterstützt JPEG, PNG, PDF und die meisten gängigen Bildformate. Du kannst gescannte Dokumente, Fotos, Screenshots oder Bilder direkt in die Erweiterung einfügen.

2. Wie genau ist die Picture-to-Data-Extraktion von Thunderbit?
Thunderbit kombiniert fortschrittliche OCR und KI und erreicht bei klar gedrucktem Text 98–99 % Genauigkeit – auch bei komplexen Layouts oder sauberer Handschrift. Mit individuellen Feld-Prompts lässt sich die Genauigkeit weiter steigern.

3. Kann Thunderbit Stapelverarbeitung oder geplante Jobs?
Ja, Thunderbit unterstützt das Hochladen und Verarbeiten mehrerer Bilder gleichzeitig. Mit dem Scheduler lassen sich wiederkehrende Extraktionsaufgaben automatisieren – ideal für Teams mit regelmäßigem Datenbedarf.

4. Welche Exportmöglichkeiten bietet Thunderbit?
Du kannst strukturierte Daten direkt nach Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV oder JSON exportieren – perfekt für die Integration in bestehende Workflows und Tools.

5. Ist Thunderbit auch für Nicht-Techniker geeignet?
Absolut! Thunderbit ist für alle gemacht. Dank natürlicher Sprache, KI-Feldvorschlägen und einer intuitiven Oberfläche kann jeder daten aus bildern extrahieren – ganz ohne Programmierkenntnisse.

Neugierig, was Picture-to-Data für dein Unternehmen leisten kann? und verwandle deine Bilder in wenigen Minuten in nutzbare Daten.

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