Abkürzungen

Robotic Process Automation

Technologie, die es Software-Robotern (Bots) ermöglicht, sich wiederholende, regelbasierte Aufgaben in Geschäftsprozessen zu automatisieren. Diese Bots interagieren mit Anwendungen und Systemen auf die gleiche Weise wie ein menschlicher Benutzer, jedoch schneller und ohne Fehler durch Ermüdung oder Nachlässigkeit. 

• Automatisierung von Aufgaben:

  RPA-Bots können Aufgaben wie das Extrahieren von Daten, das Ausfüllen von Formularen, das Verschieben von Dateien oder das Einloggen in Anwendungen übernehmen. 

Plain Old Java Object

bezeichnet ein einfaches Java-Objekt, das keine speziellen Abhängigkeiten von Frameworks oder Bibliotheken hat.

Indicators of Compromise

Ein "Indicator of Compromise" (IoC), zu Deutsch "Indikator für eine Kompromittierung", ist ein digitaler Beweis oder eine Anomalie, die auf einen möglichen Sicherheitsvorfall oder eine Cyber-Attacke hindeutet. Es sind Muster, Verhaltensweisen oder Artefakte, die darauf schließen lassen, dass ein System oder Netzwerk kompromittiert wurde.

kompromittieren:

1. 1.

   durch eine Äußerung oder ein Verhalten jemandes, dem eigenen Ansehen schaden; bloßstellen

   "jemanden, sich durch etwas kompromittieren"

2. 2. EDV

   unberechtigt in ein Computersystem eindringen und dort gespeicherte Daten ausspähen oder manipulieren

   "Hackern war er gelungen, den Server zu komprimittieren und so an Tausende von Passwörtern zu gelangen"

Datenintegration (Data Integration)

Datenintegration bezieht sich auf den Prozess der Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche Sicht auf die Daten zu schaffen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Daten aus unterschiedlichen Systemen zu nutzen und für Analysen zusammenzuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen und die Datenqualität zu verbessern. 

CDI = Contexts and Dependency Injection

Ein Entwurfsmuster in Java (z. B. mit Jakarta EE), das Abhängigkeiten automatisch verwaltet und den Lebenszyklus von Objekten steuert.

CDI ermöglicht lose Kopplung durch Dependency Injection, unterstützt Scopes (z. B. @RequestScoped) und Interzeptoren für Querschnittsfunktionen (z. B. Logging, Security).

Ziel: Sauberer, wartbarer und testbarer Code durch klare Trennung von Komponenten.

Eine CRON-Expression ist ein Ausdruck zur zeitgesteuerten Ausführung von Aufgaben, z. B. bei geplanten Jobs (wie Backups oder E-Mails).

Format (5 oder 6 Felder, je nach System): * * * * * (Min Stunde Tag Monat Wochentag)

Bedeutung der Felder (Standard):

1. Minute (0–59)

2. Stunde (0–23)

3. Tag des Monats (1–31)

4. Monat (1–12)

5. Wochentag (0–6, So=0) (6. Jahr – optional, bei manchen Systemen)

Beispiele:

• 0 12 * * * → Jeden Tag um 12:00 Uhr

• */15 * * * * → Alle 15 Minuten

• 0 8 * * 1-5 → Werktags um 8:00 Uhr

Sonderzeichen:

• * = jedes mögliche

• / = Schrittweite (z. B. */5 = alle 5 Einheiten)

• , = Liste (z. B. 1,15)

• - = Bereich (z. B. 1-5)

Merksatz: Minute Stunde Tag Monat Wochentag → MSTMW

cron -> chronos (griechisch) -> Bedeutung: Zeit

Input/Output

CDM (Customer Data Management):

Systematische Erfassung, Verwaltung und Pflege von Kundendaten, um ein vollständiges, konsistentes und aktuelles Kundenprofil zu erstellen. Ziel: bessere Kundenbeziehungen, gezieltes Marketing & datenbasierte Entscheidungen.

DTO (Data Transfer Object):

Ein einfaches Objekt, das Daten zwischen Software-Komponenten oder -Schichten überträgt – ohne Logik, nur mit Attributen. Wird oft verwendet, um Daten z. B. von Backend zu Frontend zu schicken.

Elasticsearch, Logstash, Kibana

Ein Open-Source-Tool-Stack zur Sammlung, Verarbeitung, Speicherung, Analyse und Visualisierung von Log- und Event-Daten.

• Elasticsearch: Such- und Analyse-Engine

• Logstash: Datenverarbeitungspipeline (Sammeln, Parsen, Weiterleiten)

• Kibana: Visualisierung und Dashboarding

APM (Application Performance Monitoring):

Überwachung und Analyse der Leistung und Verfügbarkeit von Softwareanwendungen.

Ziel: Fehler früh erkennen, Performance optimieren, Nutzererlebnis verbessern.

MDC (Mapped Diagnostic Context):

Ein Mechanismus in Logging-Frameworks (z. B. SLF4J, Log4j), um kontextbezogene Informationen wie Benutzer-ID oder Session-ID an Logeinträge anzuhängen. Hilfreich für das Nachverfolgen von Log-Nachrichten in Multi-Threading-Umgebungen.

Zeilenendungen in Textdateien unterscheiden sich je nach Betriebssystem:

• LF (Line Feed, \n) – Unix/Linux/macOS -> \n Zeilenumbruch

• CRLF (Carriage Return + Line Feed, \r\n) – Windows -> \r Cursor an den Zeilenanfang

• CR (Carriage Return, \r) – alte macOS-Versionen (vor OS X)

Wichtig bei plattformübergreifender Textverarbeitung oder beim Einsatz von Git.

SSL (Secure Sockets Layer):

Protokoll zur sicheren Verschlüsselung der Datenübertragung im Internet. Schützt vor Abhören und Manipulation durch Verschlüsselung zwischen Client und Server. Grundlage für HTTPS.

DDL (Data Definition Language):

Teil der SQL-Sprache, mit dem Datenbankstrukturen definiert und verändert werden (z. B. Tabellen erstellen, ändern, löschen). Beispiele: CREATE, ALTER, DROP.

KPI (Key Performance Indicator):

Messgröße zur Bewertung des Erfolgs oder Fortschritts wichtiger Unternehmensziele. Dient zur Steuerung und Kontrolle von Prozessen.

USP (Unique Selling Proposition):

Einzigartiges Verkaufsversprechen oder Alleinstellungsmerkmal eines Produkts oder einer Dienstleistung, das es von der Konkurrenz abhebt.

AOT (Ahead-Of-Time Compilation):

Kompilierung von Programmcode vor der Ausführung, um die Laufzeitleistung zu verbessern und Startzeiten zu verkürzen. Im Gegensatz zu Just-In-Time (JIT) erfolgt die Übersetzung in Maschinencode vorab.

JIT (Just-In-Time Compilation):

Kompilierung von Programmcode während der Programmausführung, um eine Kombination aus schneller Entwicklung und guter Laufzeitleistung zu ermöglichen. Übersetzt Zwischencode dynamisch in Maschinencode zur Laufzeit.

EDV (Elektronische Datenverarbeitung):

Automatisierte Verarbeitung, Speicherung und Übertragung von Daten mithilfe von Computern und IT-Systemen.

GWT (Google Web Toolkit):

Ein Open-Source-Framework von Google, mit dem Entwickler Java-Code schreiben und diesen automatisch in optimierten JavaScript-Code für Webanwendungen übersetzen können.

OIDC (OpenID Connect):

Ein Authentifizierungsprotokoll, das auf OAuth 2.0 basiert und ermöglicht, die Identität eines Nutzers sicher zu verifizieren und grundlegende Profildaten bereitzustellen.

GPT (Generative Pre-trained Transformer):

Ein KI-Sprachmodell, das Texte versteht und generiert, indem es auf großen Datenmengen trainiert wurde. Verwendet Transformer-Architektur für natürliche Sprachverarbeitung.

Transformer-Architektur:

Neuronales Netzwerkmodell für natürliche Sprachverarbeitung, das auf Selbst-Attention-Mechanismen basiert. Ermöglicht parallele Verarbeitung von Text und verbessert Kontextverständnis gegenüber älteren Modellen wie RNNs.

Neuronales Netzwerkmodell:

Computationales Modell, inspiriert vom menschlichen Gehirn, das aus Schichten von künstlichen Neuronen besteht. Es lernt Muster aus Daten durch Anpassung von Verbindungen (Gewichten) und wird für Aufgaben wie Klassifikation, Erkennung und Vorhersage eingesetzt.

Selbst-Attention-Mechanismen:

Verfahren in neuronalen Netzwerken, bei dem jedes Element einer Eingabesequenz berücksichtigt, wie relevant andere Elemente der Sequenz für seine eigene Verarbeitung sind. Erlaubt das Erfassen von Kontext und Beziehungen innerhalb von Texten unabhängig von ihrer Position.

RNNs (Recurrent Neural Networks):

Neuronale Netzwerke, die speziell für die Verarbeitung von sequenziellen Daten entwickelt wurden. Sie behalten Informationen aus vorherigen Eingaben im Speicher, um Kontext in Zeitreihen oder Texten zu berücksichtigen. Werden oft für Sprache, Zeitreihenanalyse und ähnliche Aufgaben eingesetzt.

gRPC (gRPC Remote Procedure Call):

Ein leistungsstarkes, Open-Source-Framework von Google für die Kommunikation zwischen Diensten. Nutzt HTTP/2 für effiziente Übertragung und Protobuf (Protocol Buffers) zur serialisierten Datenübertragung. Unterstützt Mehrsprachigkeit, Streaming und ist ideal für Microservices-Architekturen

IDP (Intelligent Document Processing):

Technologie zur automatisierten Verarbeitung von Dokumenten mithilfe von KI, OCR, NLP und Machine Learning. IDP extrahiert, klassifiziert und validiert Informationen aus strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Dokumenten (z. B. Rechnungen, Verträge, Formulare).

OCR (Optical Character Recognition):

Technologie zur automatischen Texterkennung in gescannten Dokumenten oder Bildern. Wandelt gedruckten oder handgeschriebenen Text in maschinenlesbare Daten um – z. B. aus PDFs, Fotos oder Formularen.

ML (Machine Learning):

Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI), bei dem Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und darauf basierend Entscheidungen oder Vorhersagen treffen – ohne explizit programmiert zu sein.

NLP (Natural Language Processing):

Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz, das sich mit der Verarbeitung, Analyse und dem Verständnis natürlicher Sprache durch Computer beschäftigt – z. B. für Textanalyse, maschinelle Übersetzung oder Chatbots.