Einführung in die Problematik beim Betrieb von Webseiten


Ein Content Management System besteht meist aus vielen „Bausteinen“ und den so genannten „Plugins / Extensions / Modulen“. Diese werden (zum Teil) von Drittanbietern entwickelt und zur Integration zur Verfügung gestellt. Wenn das gesamte CMS und auch die installierten Plugins, Extensions und Module nicht auf dem aktuellsten Stand sind, kann die Webseite früher oder später durch eine Sicherheitslücke einem Hacker-Angriff zum Opfer fällt. Sowohl beim zugrundeliegenden System als auch bei den Erweiterungen werden immer wieder Sicherheitslücken bekannt. Wer diese Sicherheitslücken nicht schließt, geht ein großes Risiko ein.

Hacker-Angriffe finden in der Regel meist vollautomatisch statt. Hierzu werden Scripts eingesetzt, die vergleichbar mit Crawlern und Robots von Suchmaschinen, Websiten automatisch aufsuchen, auf Sicherheitslücken prüfen und diese dann ausnutzen.  Davon betroffen sind eigentlich alle Content Management Systeme (z.B. von WordPress, Joomla!, Typo3, Magento u.v.a.m), Shopsysteme, Webanwendungen, egal ob Open Source, Closed Source oder properitäre Software. 

Durch den „Hack“ können einzelne Elemente oder aber auch die komplette Webseite zerstört werden. Doch in der Regel versuchen Hacker unentdeckt zu bleiben und über hochgeladene Trojaner, Malware oder Viren den Webserver zu "kapern" und zum Beispiel den Server für den Versand von Spam, Durchführung von DDOS Attacken, Betrieb von Phising Websites etc. zu nutzen.

Im schlimmsten Fall wird die Webseite vom Webhoster gesperrt und ist nicht mehr für die Öffentlichkeit erreichbar. Aber auch Suchmaschinen ergreifen harte Maßnahmen, so kann die Website z.B. bei Google gesperrt, aus dem Index entfernt und mit einem Warnhinweis versehen werden.

Grundlagen der Datenbereinigung

Methoden und Verfahren im Überblick


Je nach Art und Weise der Datenerfassung kommt es in Datenbeständen immer wieder zu doppelten Datensätzen, unterschiedlichen Schreibweisen und fehlerhaften Einträgen. Aufgabe der Datenbereinigung ist es die bestehenden Daten zu kontrollieren und säubern. Es erfolgt eine Dublettenprüfung, -identifizierung und -löschung und eine Bereinigung der Daten durch Strukturierung und Normierung. Zuletzt können dann die vorhandenen Daten mit Informationen aus internen und externen Quellen angereichert und ergänzt werden. Das Ergebnis des Data Cleaning sind konsistene, widerspruchsfreie und vollständige Datensätze. Folgend ein paar Beispiele, die Ihnen das Vorgehen beim Data Cleaning näher bringen.

Grundlagen der Datenzusammenführung

Methoden und Verfahren im Überblick


Daten gewinnen im Marketing immer mehr an Bedeutung. Da heute jedoch Kommunikation über die unterschiedlichsten Kanäle und Instrumente geführt wird, müssen die vorhandenen Daten vor der Verwendung in der Regel zusammengeführt werden. Hier lauern jedoch einige Fallstricke, die bei Nichtbeachtung dazu führen, dass der komplette Datenbestand inkonsistent und korrumpiert ist. Die wichtigsten Methoden und Verfahren bei der Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen werden im Folgenden beschrieben.

Grundlagen des Data Mining

Methoden und Verfahren im Überblick


Beim Data Mining geht es darum in vorhandenen Datenmengen für das Unternehmen selbst oder durchzuführende Marketingmaßnahmen relevante Daten zu entdecken, zu verifizieren und für die weitere Verwendung zu exportieren. Die zu verarbeitende Datenmenge in Unternehmen wächst durch die verschiedenen unterschiedlichen Kommunikationskanäle und Systeme stetig an. Mit Hilfe von Data Mining können so zum Beispiel die Daten aus stationärem Kassensystem, Website, Online Shop und Kundenbetreuung durchsucht und analysiert werden.  Die wichtigsten Methoden und Verfahren werden nun kurz dargestellt.

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