{"id":69297,"date":"2026-09-17T09:00:59","date_gmt":"2026-09-17T07:00:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dynatos.com\/?p=69297"},"modified":"2026-08-25T15:33:16","modified_gmt":"2026-08-25T13:33:16","slug":"document-data-validation","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/","title":{"rendered":"N\u00e5r uttrekk av dokumentdata ikke er nok"},"content":{"rendered":"

Intelligent Document Processing kan gj\u00f8re dokumenter om til strukturerte data med begrenset manuell innsats. Dokumenter klassifiseres, relevante felt identifiseres, og informasjon trekkes ut f\u00f8r den sendes videre til etterf\u00f8lgende systemer.<\/strong><\/p>\n

Denne funksjonaliteten l\u00f8ser en viktig del av dokumentbehandlingen, men den fastsl\u00e5r ikke at hver uttrekte verdi er klar til bruk.<\/p>\n

Et leverand\u00f8rnavn kan leses korrekt, men ikke samsvare med forventet leverand\u00f8rregister. En innkj\u00f8psordrereferanse kan fanges n\u00f8yaktig slik den st\u00e5r i dokumentet, men vise til feil transaksjon. Et bel\u00f8p kan trekkes ut uten feil og likevel v\u00e6re i konflikt med informasjon et annet sted i prosessen.<\/p>\n

I hvert tilfelle har uttrekket fungert som tiltenkt. Usikkerheten ligger et annet sted: Kan informasjonen stoles p\u00e5 i konteksten der den skal brukes?<\/p>\n

Her blir validering en kvalitetssikring. Den skaper et kontrollpunkt mellom uttrekk av informasjon fra et dokument og det \u00e5 la informasjonen p\u00e5virke en transaksjon, godkjenning eller finansiell registrering.<\/p>\n

Se hvordan Dynatos hjelper organisasjoner med \u00e5 forbedre dokumentbehandling p\u00e5 siden for Intelligent Document Processing.<\/a><\/p>\n

N\u00f8yaktig uttrekk garanterer ikke p\u00e5litelige data<\/h2>\n

Uttrekksn\u00f8yaktighet m\u00e5ler om informasjon i et dokument er identifisert korrekt. Hvis et dokument inneholder et fakturanummer, leverand\u00f8rnavn, dato, bel\u00f8p eller referanse, b\u00f8r den uttrekte verdien samsvare med det som faktisk st\u00e5r der.<\/p>\n

Det er avgj\u00f8rende, men det svarer bare p\u00e5 ett sp\u00f8rsm\u00e5l om datakvalitet.<\/p>\n

Tenk p\u00e5 en leverand\u00f8r som legger inn feil innkj\u00f8psordrenummer p\u00e5 en faktura. Et dokumentbehandlingssystem kan gjenkjenne hvert tegn korrekt. Fra et uttrekksperspektiv er resultatet n\u00f8yaktig. Fra et prosessperspektiv er informasjonen fortsatt feil.<\/p>\n

Det samme gjelder n\u00e5r et dokument inneholder utdatert leverand\u00f8rinformasjon eller et bel\u00f8p som ikke samsvarer med den underliggende transaksjonen.<\/p>\n

N\u00f8yaktig uttrekk gjengir det dokumentet sier. Det fastsl\u00e5r ikke om dokumentet faktisk inneholder informasjonen virksomheten forventer.<\/p>\n

Dette skillet avgj\u00f8r om uttrekte data trygt kan g\u00e5 videre uten ekstra inngrep.<\/p>\n

Validering kobler dokumentdata til operativ kontekst<\/h2>\n

Validering gir neste lag.<\/p>\n

Noen kontroller gjelder selve dokumentet. Obligatorisk informasjon kan kontrolleres for fullstendighet, verdier kan vurderes mot forventede formater, og forhold mellom felt kan testes for intern konsistens.<\/p>\n

Andre kontroller krever kontekst utenfor dokumentet.<\/p>\n

Leverand\u00f8rdetaljer kan sammenlignes med masterdata. Innkj\u00f8psordrereferanser kan kontrolleres mot eksisterende transaksjoner. Bel\u00f8p kan sammenlignes med forventede verdier, mens dokumentinformasjon kan vurderes mot relevante forretningsregler.<\/p>\n

M\u00e5let er ikke bare \u00e5 avgj\u00f8re om et dokument er tolket korrekt. M\u00e5let er \u00e5 fastsl\u00e5 om den resulterende informasjonen oppfyller betingelsene som kreves av prosessen som f\u00f8lger.<\/p>\n

Dette blir stadig viktigere etter hvert som dokumentbehandling automatiseres mer. N\u00e5r f\u00e6rre mennesker gjennomg\u00e5r informasjon mellom dokumentmottak og videre behandling, m\u00e5 usikkerhet bli synlig f\u00f8r andre systemer begynner \u00e5 stole p\u00e5 dataene.<\/p>\n

Manuell gjennomgang b\u00f8r f\u00f8lge usikkerhet, ikke hvert dokument<\/h2>\n

Den enkleste sikringen er \u00e5 be noen kontrollere uttrekt informasjon f\u00f8r den g\u00e5r videre.<\/p>\n

Denne tiln\u00e6rmingen gir kontroll, men begrenser ogs\u00e5 automatiseringen n\u00e5r den brukes uten skille. Hvis hvert uttrekte felt m\u00e5 sammenlignes manuelt med originaldokumentet, forblir prosessen avhengig av rutinemessig kontroll, selv n\u00e5r det meste av informasjonen er forutsigbar.<\/p>\n

Et mer nyttig skille g\u00e5r mellom informasjon som oppfyller forventede betingelser, og informasjon som skaper reell usikkerhet.<\/p>\n

Dokumenter med fullstendig og konsistent informasjon kan fortsette gjennom den planlagte prosessen. Manglende verdier, motstridende referanser, uventede sammenhenger eller andre vesentlige avvik kan sendes videre for ekstra oppmerksomhet.<\/p>\n

Manuell gjennomgang blir da en respons p\u00e5 usikkerhet, ikke et standardtrinn for hvert dokument.<\/p>\n

Dette endrer den operative rollen til validering. Form\u00e5let er ikke \u00e5 bevise at hver enkelt opplysning er perfekt. Det er \u00e5 gi nok tillit til at rutineinformasjon kan g\u00e5 videre, samtidig som tvilsomme tilfeller blir synlige.<\/p>\n

Systemtillit og forretningstillit svarer p\u00e5 ulike sp\u00f8rsm\u00e5l<\/h2>\n

Automatisert dokumentbehandling kan ogs\u00e5 bruke konfidensm\u00e5l for \u00e5 vise hvor sikkert systemet er p\u00e5 en klassifisering eller en uttrekt verdi.<\/p>\n

Disse m\u00e5lene er nyttige fordi de hjelper med \u00e5 identifisere situasjoner der selve dokumenttolkningen er usikker. De b\u00f8r likevel ikke forveksles med forretningsmessig gyldighet.<\/p>\n

Et system kan ha h\u00f8y tillit til at det har identifisert et innkj\u00f8psordrenummer fordi nummeret er tydelig synlig. Om denne innkj\u00f8psordren tilh\u00f8rer leverand\u00f8ren og transaksjonen, er et annet sp\u00f8rsm\u00e5l.<\/p>\n

P\u00e5 samme m\u00e5te kan et bel\u00f8p trekkes ut med h\u00f8y tillit og likevel avvike fra bel\u00f8pet organisasjonen forventer.<\/p>\n

Skillet g\u00e5r derfor mellom tillit til hva dokumentet sier<\/em> og tillit til om informasjonen gir mening<\/em>.<\/p>\n

Det f\u00f8rste bidrar til \u00e5 avgj\u00f8re om uttrekket trenger gjennomgang. Det andre avhenger av validering mot den omkringliggende forretningskonteksten.<\/p>\n

P\u00e5litelig dokumentbehandling m\u00e5 ta hensyn til begge deler.<\/p>\n

Sen validering gj\u00f8r datausikkerhet til arbeid i leverand\u00f8rreskontro<\/h2>\n

N\u00e5r tvilsomme dokumentdata g\u00e5r videre i prosessen, forsvinner ikke usikkerheten. Den blir som regel et problem noen andre m\u00e5 l\u00f8se.<\/p>\n

Leverand\u00f8rreskontro opplever ofte dette direkte.<\/p>\n

En faktura kan komme inn med korrekt uttrekt informasjon, men ikke matche forventet innkj\u00f8psordre. St\u00f8ttedokumentasjon kan inneholde en referanse som er i konflikt med transaksjonen. Leverand\u00f8rinformasjon m\u00e5 kanskje kontrolleres f\u00f8r en faktura kan g\u00e5 videre.<\/p>\n

Leverand\u00f8rreskontro m\u00e5 da avgj\u00f8re hvilken informasjon som kan stoles p\u00e5 f\u00f8r behandlingen kan fortsette.<\/p>\n

N\u00e5r slike situasjoner gjentar seg, p\u00e5virker de first-time-right-behandlingen. Team begynner \u00e5 kontrollere informasjon som allerede burde v\u00e6re p\u00e5litelig, mens rutinemessige transaksjoner blir avhengige av manuelle kontroller.<\/p>\n<\/div><\/div>

Se hvordan p\u00e5litelige oppstr\u00f8msdata st\u00f8tter first-time-right-behandling i leverand\u00f8rreskontro<\/span><\/a><\/div>

Tidligere validering fjerner ikke alle unntak i leverand\u00f8rreskontro. Den hindrer at unng\u00e5elig datausikkerhet beveger seg videre i prosessen og blir gjentakende korrigeringsarbeid.<\/p>\n

Strukturerte og dokumentbaserte data f\u00f8lger ulike veier til tillit<\/h2>\n

E-fakturaer kommer inn i organisasjonen p\u00e5 en annen m\u00e5te enn PDF-er og andre ustrukturerte dokumenter.<\/p>\n

Strukturerte fakturadata kommer allerede i forh\u00e5ndsdefinerte felt. Det fjerner uttrekkstrinnet og gj\u00f8r det mulig \u00e5 utf\u00f8re tekniske kontroller under fakturautvekslingen. Dokumentbasert informasjon m\u00e5 f\u00f8rst klassifiseres og trekkes ut f\u00f8r tilsvarende forretningskontroller kan gjennomf\u00f8res.<\/p>\n

Veiene er forskjellige, men kravet til videre prosesser er likt.<\/p>\n

Verken en korrekt uttrekt dokumentverdi eller et strukturelt gyldig fakturafelt er automatisk korrekt innenfor forretningstransaksjonen.<\/p>\n<\/div><\/div>

Les hvorfor strukturerte fakturadata fortsatt trenger forretningsvalidering f\u00f8r de kan stoles p\u00e5<\/span><\/a><\/div>

Dette skillet er viktig i hybride milj\u00f8er. Strukturerte og ustrukturerte innganger kan til slutt mate de samme godkjennings-, matching-, bokf\u00f8rings- eller rapporteringsprosessene. Disse videre prosessene trenger et passende niv\u00e5 av tillit til informasjonen, uansett hvordan den kom inn i organisasjonen.<\/p>\n

IDP bidrar til \u00e5 etablere denne tilliten for dokumentbasert informasjon ved \u00e5 gj\u00f8re validering til en del av veien fra dokumentmottak til videre bruk.<\/p>\n

Validering er bare s\u00e5 p\u00e5litelig som referansedataene<\/h2>\n

Validering avhenger ogs\u00e5 av informasjonen som brukes som referansepunkt.<\/p>\n

Leverand\u00f8rmasterdata, innkj\u00f8psordrer, kontrakter, kostnadssteder og annen transaksjonsinformasjon gir konteksten som trengs for \u00e5 avgj\u00f8re om uttrekte verdier er plausible og konsistente.<\/p>\n

Hvis disse kildene er uenige, kan validering avdekke konflikten, men ikke alltid automatisk fastsl\u00e5 hvilken versjon som representerer den faktiske transaksjonen.<\/p>\n

Et dokument kan inneholde \u00e9n leverand\u00f8rdetalj, mens masterregisteret inneholder en annen. En kontrakt kan vise til betingelser som ikke er gjenspeilet i innkj\u00f8psordren. Dokumentet kan v\u00e6re tolket perfekt, mens den bredere prosessen fortsatt inneholder motstridende informasjon.<\/p>\n<\/div><\/div>

Se hvorfor konsistente innkj\u00f8psdata danner grunnlaget for p\u00e5litelige beslutninger om spend<\/span><\/a><\/div>

Dokumentkvalitet kan derfor ikke skilles helt fra kvaliteten i det bredere datamilj\u00f8et. P\u00e5litelig validering krever p\u00e5litelige sammenligningspunkter.<\/p>\n

Riktig validering hindrer omarbeid uten \u00e5 skape mer av det<\/h2>\n

\u00c5 legge til flere valideringsregler er ikke automatisk en forbedring.<\/p>\n

For lite validering lar manglende, feil eller motstridende informasjon g\u00e5 videre i prosessen, der korrigering blir mer forstyrrende. For mye lite m\u00e5lrettet validering kan sende rutinedokumenter til gjennomgang og gjenskape den manuelle avhengigheten automatisering skulle redusere.<\/p>\n

M\u00e5let er \u00e5 bruke kontroller der de hjelper med \u00e5 skille p\u00e5litelig informasjon fra reell usikkerhet.<\/p>\n

Det krever forst\u00e5else av hvilke felt og relasjoner som er viktige for den videre prosessen, hvilke avvik som representerer faktisk risiko, og hvilke variasjoner som trygt kan aksepteres.<\/p>\n

N\u00e5r validering utformes rundt disse betingelsene, kan forutsigbare dokumenter fortsette uten un\u00f8dvendig inngripen, mens tvilsom informasjon identifiseres tidlig nok til \u00e5 hindre bredere prosessforstyrrelser.<\/p>\n

Validering gj\u00f8r uttrekk til p\u00e5litelig input<\/h2>\n

Den operative verdien av Intelligent Document Processing slutter ikke n\u00e5r informasjon er trukket ut p\u00e5 en vellykket m\u00e5te.<\/p>\n

Videre systemer og team m\u00e5 vite om informasjonen er p\u00e5litelig nok til \u00e5 brukes.<\/p>\n

Validering skaper denne forbindelsen. Den kombinerer det som er identifisert i dokumentet, med regler, referansedata og transaksjonskontekst, slik at usikkerhet blir synlig f\u00f8r den skaper korrigeringsarbeid andre steder.<\/p>\n

Dette skaper ikke en prosess uten unntak, og det fjerner ikke behovet for menneskelig vurdering. Det endrer hvor denne vurderingen brukes.<\/p>\n

Rutineinformasjon kan g\u00e5 videre n\u00e5r de n\u00f8dvendige betingelsene er oppfylt. Menneskelig oppmerksomhet kan rettes mot tilfeller der dokumentet, eller forholdet til den bredere transaksjonen, skaper reell usikkerhet.<\/p>\n

Det er kvalitetssikringen validering gir: ikke visshet om hvert dokument, men nok tillit til \u00e5 vite n\u00e5r informasjon kan g\u00e5 videre, og n\u00e5r den ikke b\u00f8r det.<\/p>\n

Hvis uttrekte dokumentdata fortsatt krever gjentatte kontroller senere i prosessen, kan det v\u00e6re verdt \u00e5 unders\u00f8ke hvor valideringen skjer for sent. Kontakt oss<\/a> for \u00e5 diskutere hvordan tidligere validering kan forbedre datap\u00e5liteligheten.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

N\u00f8yaktig uttrekk garanterer ikke p\u00e5litelige data. Se hvordan validering hindrer feil i videre prosesser.<\/p>\n","protected":false},"author":6,"featured_media":69227,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[489],"tags":[],"class_list":["post-69297","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-automatisering-av-finansprosesser"],"acf":[],"yoast_head":"\nHvorfor dokumentdata trenger validering - Dynatos<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"N\u00f8yaktig uttrekk garanterer ikke p\u00e5litelige data. Se hvordan validering hindrer feil i videre prosesser.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"nb_NO\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"N\u00e5r uttrekk av dokumentdata ikke er nok\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"N\u00f8yaktig uttrekk garanterer ikke p\u00e5litelige data. Se hvordan validering hindrer feil i videre prosesser.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Dynatos\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-09-17T07:00:59+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.dynatos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Blog-SEP-26-IDP-1080x1080-px-400x400.jpg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"marleen\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"marleen\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/674330fb5dcc0679e184a0cdfbfbee7e\"},\"headline\":\"N\u00e5r uttrekk av dokumentdata ikke er nok\",\"datePublished\":\"2026-09-17T07:00:59+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/\"},\"wordCount\":1662,\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/09\\\/Dynatos-Global-Kickoff-25-RVM_6219-Verbeterd-NR-1-small.jpg\",\"articleSection\":[\"Finansautomatisering\"],\"inLanguage\":\"nb-NO\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/\",\"name\":\"Hvorfor dokumentdata trenger validering - Dynatos\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/09\\\/Dynatos-Global-Kickoff-25-RVM_6219-Verbeterd-NR-1-small.jpg\",\"datePublished\":\"2026-09-17T07:00:59+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/674330fb5dcc0679e184a0cdfbfbee7e\"},\"description\":\"N\u00f8yaktig uttrekk garanterer ikke p\u00e5litelige data. Se hvordan validering hindrer feil i videre prosesser.\",\"inLanguage\":\"nb-NO\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"nb-NO\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/blog\\\/document-data-validation\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/09\\\/Dynatos-Global-Kickoff-25-RVM_6219-Verbeterd-NR-1-small.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/09\\\/Dynatos-Global-Kickoff-25-RVM_6219-Verbeterd-NR-1-small.jpg\",\"width\":1875,\"height\":1250},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/\",\"name\":\"Dynatos\",\"description\":\"Intelligent Finance Automation\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"nb-NO\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.dynatos.com\\\/no\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/674330fb5dcc0679e184a0cdfbfbee7e\",\"name\":\"marleen\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Hvorfor dokumentdata trenger validering - Dynatos","description":"N\u00f8yaktig uttrekk garanterer ikke p\u00e5litelige data. Se hvordan validering hindrer feil i videre prosesser.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/","og_locale":"nb_NO","og_type":"article","og_title":"N\u00e5r uttrekk av dokumentdata ikke er nok","og_description":"N\u00f8yaktig uttrekk garanterer ikke p\u00e5litelige data. Se hvordan validering hindrer feil i videre prosesser.","og_url":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/","og_site_name":"Dynatos","article_published_time":"2026-09-17T07:00:59+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/www.dynatos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Blog-SEP-26-IDP-1080x1080-px-400x400.jpg","type":"","width":"","height":""}],"author":"marleen","twitter_card":"summary_large_image","schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/"},"author":{"name":"marleen","@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/#\/schema\/person\/674330fb5dcc0679e184a0cdfbfbee7e"},"headline":"N\u00e5r uttrekk av dokumentdata ikke er nok","datePublished":"2026-09-17T07:00:59+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/"},"wordCount":1662,"image":{"@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.dynatos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Dynatos-Global-Kickoff-25-RVM_6219-Verbeterd-NR-1-small.jpg","articleSection":["Finansautomatisering"],"inLanguage":"nb-NO"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/","url":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/","name":"Hvorfor dokumentdata trenger validering - Dynatos","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.dynatos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Dynatos-Global-Kickoff-25-RVM_6219-Verbeterd-NR-1-small.jpg","datePublished":"2026-09-17T07:00:59+00:00","author":{"@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/#\/schema\/person\/674330fb5dcc0679e184a0cdfbfbee7e"},"description":"N\u00f8yaktig uttrekk garanterer ikke p\u00e5litelige data. Se hvordan validering hindrer feil i videre prosesser.","inLanguage":"nb-NO","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"nb-NO","@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/blog\/document-data-validation\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.dynatos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Dynatos-Global-Kickoff-25-RVM_6219-Verbeterd-NR-1-small.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.dynatos.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Dynatos-Global-Kickoff-25-RVM_6219-Verbeterd-NR-1-small.jpg","width":1875,"height":1250},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/#website","url":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/","name":"Dynatos","description":"Intelligent Finance Automation","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"nb-NO"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/#\/schema\/person\/674330fb5dcc0679e184a0cdfbfbee7e","name":"marleen"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/69297","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/users\/6"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=69297"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/69297\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":70206,"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/69297\/revisions\/70206"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media\/69227"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=69297"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=69297"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.dynatos.com\/no\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=69297"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}