De allra flesta av oss kommer ständigt i kontakt med olika dataflöden vilket har blivit en helt naturlig del av vårt nutida informationssamhälle. Dagens företag agerar i en ständigt föränderlig omvärld, och hantering av data och information har blivit en allt viktigare konkurrensfaktor. Detta i takt med att den totala datamängden i den digitala världen har ökat kraftigt de senaste åren. En benämning för gigantiska datamängder är Big Data, som har blivit ett populärt begrepp inom IT-branschen. Big Data kommer med helt nya analysmöjligheter, men det har visat sig att många företag är oroliga för hur de ska hantera och ta tillvara på de växande datamängderna. Syftet med denna studie har varit att ge ett kunskapsbidrag till det relativt outforskade Big Data området, detta utifrån en induktiv ansats med utgångspunkten ur intervjuer. Den problematik som kommit med Big Data beskrivs oftast ur tre perspektiv; där data förekommer i stora volymer, med varierande data-typer och källor, samt att data genereras med olika hastighet. Det framgick av studiens resultat att Big Data som begrepp berör många olika områden och det kan variera väldigt mycket mellan företag inom olika branscher vad gäller betydelse, förmåga, ambition och omfattning. De traditionella teknologierna för datalagring och utvinning är inte tillräckliga för att hantera data som benämns som Big Data. I samband med att ny teknologi tagits fram och äldre lösningar uppgraderats, har detta dock lett till att det nu går att se informationshantering och analysarbete i helt nya perspektiv. Eftersom Big Data huvudsakligen har samma syfte som området Business Intelligence, kan dessa lösningar lämpligen integreras. En mycket stor utmaning med Big Data är att det inte är möjligt att exakt veta vad som kommer att uppnås med datainsamling och analys. Efter att data har samlats in bör ett business case tas fram med riktlinjer för vad som ska uppnås. Det finns en stor potential i denna uppgående marknad som, trots allt, är relativt omogen. Informationshantering kommer att bli allt viktigare framöver och för företagen handlar det om att hänga med i snabba utvecklingen och skaffa sig en bra förståelse för nya trender i IT-världen.

Information Extraction is a sub-field of Natural Language Processing that aims to extract structured data from unstructured sources. With the progress in digitization, extracting key information like account number, gross amount, etc. from business invoices becomes an interesting problem in both industry and academy. Such a process can largely facilitate online payment, as users do not have to type in key information by themselves. In this project, we design and implement an extraction system that combines Machine Learning and Heuristic Rules to solve the problem. Invoices are transformed into a graph structure and then Graph Neural Networks are used to give predictions of the role of each word appearing on invoices. Rule-based modules output the final extraction results based on aggregated information from predictions. Different variants of graph models are evaluated and the best system achieves 90.93% correct rate. We also study how the number of stacked graph neural layers influences the performance of the system. The ablation study compares the importance of each extracted feature and results show that the combination of features from different sources, rather than any single feature, plays the key role in the classification. Further experiments reveal the respective contributions of Machine Learning and rule-based modules for each label. / Informationsutvinning är ett delområde inom språkteknologi som syftar till att utvinna strukturerade data från ostrukturerade källor. I takt med den ökande digitaliseringen blir det ett intressant problem för både industrin och akademin att extrahera nyckelinformation som t.ex. kontonummer, bruttobelopp och liknande från affärsfakturor. En sådan process kan i hög grad underlätta onlinebetalningar, eftersom användarna inte behöver skriva in nyckelinformation själva. I det här projektet utformar och implementerar vi ett extraktionssystem som kombinerar maskininlärning och heuristiska regler för att lösa problemet. Fakturor kommer att omvandlas till en grafstruktur och sedan används grafiska neurala nätverk för att förutsäga betydelsen av varje ord som förekommer på fakturan. Regelbaserade moduler producerar de slutliga utvinningsresultaten baserat på aggregerad information från förutsägelserna. Olika varianter av grafmodeller utvärderas och det bästa systemet uppnår 90,93 % korrekta resultat. Vi studerar också hur antalet neurala graflager påverkar systemets prestanda. I ablationsstudien jämförs betydelsen av varje extraherat särdrag och resultaten visar att kombinationen av särdrag från olika källor, snarare än något enskilt särdrag, spelar en nyckelroll i klassificeringen. Ytterligare experiment visar hur maskininlärning och regelbaserade moduler på olika sätt bidrar till resultatet.