Projekt Website Relaunch: Das Praxis-Handbuch: SEO und Projektmanagement für einen erfolgreichen Relaunch-Prozess und mehr Besucher von Google und Co. (mitp Professional)

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SEO und Projektmanagement für einen erfolgreichen Relaunch-Prozess und mehr Besucher von Google und Co.
Broschiertes Buch
Vor dem Relaunch alle Bestandteile der Website dokumentieren und digital entschlacken
Nach dem Relaunch den gesamten Webauftritt testen und Probleme beheben
Klare Handlungsanweisungen, praktische Checklisten und Tipps, Einsatz hilfreicher Tools

Der Relaunch einer Website ist ein schwieriges Projekt, bei dem vieles falsch laufen kann. Deshalb ist es besonders wichtig, dass Sie den gesamten Prozess optimal vorbereiten und dann mit klaren Vorgaben in Auftrag geben. Des Weiteren ist es unerlässlich, dass Sie den neuen Webauftritt gründlich überprüfen und testen. Dabei geht es insbesondere darum, dass Ihre Website nach dem Relaunch nicht bei den Suchmaschinen wie Google und Co. abstürzt, da sich Fehler im Relaunch-Prozess insbesondere dort gravierend auswirken.

In diesem Buch behandelt der Autor das dafür notwendige SEO-Wissen sowie die Aspekte des Projektmanagements vor und nach dem Relaunch, die sich auf das Ranking Ihrer Website bei den Suchmaschinen beziehen, und zeigt Ihnen umfassend, was Sie tun können, damit der Relaunch erfolgreich gelingt.

In Teil 1 lernen Sie Schritt für Schritt und praxisnah, wie Sie den Relaunch optimal vorbereiten. Sie erfahren im Detail, wie Sie effektiv alle relevanten Daten, Besucherquellen und Verlinkungen Ihrer Website erfassen und dokumentieren, um nach dem Relaunch prüfen zu können, ob alles vorhanden ist. Außerdem erhalten Sie wertvolle Hinweise zur Erstellung eines Lastenheftes.

In Teil 2 erfahren Sie, wie Sie nach dem Relaunch alle wichtigen Tests durchführen. Sind alle Inhalte vorhanden? Wurden alle wichtigen Codes übernommen? Sie lernen außerdem, wie Sie Ihre Suchbegriffe und Besucherzahlen kontinuierlich überwachen, um bei Veränderungen sofort eingreifen zu können.

Schließlich zeigt der Autor, welche Maßnahmen Sie bei einem…



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Smart Data Analytics: Mit Hilfe von Big Data Zusammenhänge erkennen und Potentiale nutzen (De Gruyter Praxishandbuch)

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Mit Hilfe von Big Data Zusammenhänge erkennen und Potentiale nutzen
Gebundenes Buch
Wenn in Datenbergen wertvolle Geheimnisse schlummern, aus denen Profit erzielt werden soll, dann geht es um Big Data. Doch wie schöpft man aus „großen Daten“ echte Werte, wenn man nicht gerade Google ist? Um aus Unternehmens-, Maschinen- oder Sensordaten einen Ertrag zu erzielen, reicht Big Data-Technologie allein nicht aus. Entscheidend sind die übergeordneten Innovations prozesse: die smarte Analyse von Big Data. Erst durch den kompetenten Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken werden aus Big Data tatsächlich Smart Data. Das Praxishandbuch Smart Data Analytics gibt einen Überblick über die Technologie, die bei der Analyse von großen und heterogenen Datenmengen – inklusive Echtzeitdaten – zum Einsatz kommt. Elf Praxisbeispiele zeigen die konkrete Anwendung in kleinen und mittelständischen Unternehmen. So erfahren Sie, wie Sie Ihr Smart Data Analytics-Projekt in Ihrem eigenen Unternehmen vorbereiten und umsetzen können. Das Buch erläutert neben den organisatorischen Aspekten auch die rechtlichen Rahmenbedingungen. Und es zeigt, wie Sie sowohl den Nutzen bewerten können, der aus den Daten gezogen werden soll, als auch den Aufwand, den Sie dafür betreiben müssen. Denn Smart Data steht für mehr als nur die Untersuchung großer Datenmengen: Smart Data Analytics ist der Schlüssel zu einem smarten Umgang mit Ihren Unternehmensdaten und hilft, bislang unentdecktes Potenzial zu entdecken. Dr. Andreas Wierse studierte Mathematik und promovierte in den Ingenieurwissenschaften im Bereich Visualisierung, seit 2011 unterstützt er mittelständische Unternehmen rund um Big und Smart Data Technologie. Dr. Till Riedel lehrt als Informatiker am KIT und koordiniert im Smart Data Solution Center Baden-Württemberg und Smart Data Innovation Lab Forschung und Innovation auf industriellen Datenschätzen.



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