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Ensuring the Data Team’s Financial Survivability, Beyond Cash Burn – An Interview with Timur Bokari
In his current role, Timur Bokari supports the growth of a FinTech in the Recurring Revenue Financing space by developing new customer segments and evolving strategy based on existing data. Timur talks to D3M Labs about the financial sustainability of data teams. He explains the financial and accounting mechanisms that are relevant to Data Leaders. Data team survivability lies in the link between data availability and decision-making capability. Financial sustainability and job stability in data requires clearer correlations between data and revenue growth and cost reduction.
Die finanzielle Überlebensfähigkeit des Data Teams gewährleisten, über den Cash-Burn hinaus – Ein Interview mit Timur Bokari
In seiner aktuellen Position unterstützt Timur Bokari das Wachstum eines FinTechs im Bereich Recurring Revenue Financing durch die Erschließung neuer Kundensegmente und die Weiterentwicklung der Strategie auf Basis vorhandener Daten. Timur spricht mit D3M Labs über die finanzielle Nachhaltigkeit von Datenteams. Er erklärt die Finanz- und Buchhaltungsmechanismen, die für Data Leaders relevant sind. Die Überlebensfähigkeit von Datenteams liegt in der Verbindung zwischen Datenverfügbarkeit und Entscheidungsfähigkeit. Die finanzielle Nachhaltigkeit und Arbeitsplatzstabilität im Datenbereich erfordert klarere Korrelationen zwischen Daten und Umsatzwachstum und Kostensenkung.
Die nachhaltige Beschaffung von Datentools ist dringend erforderlich,Teil 2: Wie verhindert man, dass der planlose Kauf von coolen Tools das Engineering-Team aus der Bahn wirft?
Ingenieure und Customer Success Teams sind die unbesungenen Helden des IT-Betriebs.
Hast du dich schon einmal gefragt, was sie über deine Kaufgewohnheiten denken? Vor allem in virtuellen Organisationen können Ingenieure und Kundenerfolgsteams bei Anbietern in ihrer Programmierhöhle leben, hart arbeiten und für andere unsichtbar sein. Wenn man impulsive coole Tools kauft, ohne die Ingenieure mit einzubeziehen, kann das nicht nur diese schwer zu rekrutierenden Fachleute in den Wahnsinn treiben und die Beziehungen zu den Anbietern belasten, sondern auch die Entwicklung Ihrer Plattform und wichtige Projekte wie die Datenmigration zum Scheitern bringen. Das könnte Ihre Ingenieure so frustrieren, dass sie kündigen.
Sustainable data tool purchasing, Part 2: How to prevent haphazard cool tool purchasing from de-railing your engineering team
Engineers and customer success teams are unsung heroes of IT Operations.
Have you wondered what your they think of your purchasing habits? Especially in virtual organizations, engineers and customer success counterparts at vendors can live in their coding-cave, working hard, invisible to others. Impulsive cool tool purchasing without including engineers might not only be driving those difficult to recruit professionals crazy and burn vendor relationships, it could derail your platform development and important projects such as data migration. It might frustrate your engineers enough to quit.
Die nachhaltige Beschaffung von Datentools ist dringend erforderlich,Teil 1: Coole Tools und Data Teams auf dem Boulevard der zerbrochenen Träume
Coole Tools sind oft die heiße Hookup des Data Leaders (oder Stakeholders), um am nächsten Morgen mit den Klamotten von gestern in einer kalten Gasse zu landen. Coole Tools werden gekauft, installiert, ausprobiert und für den nächsten vielversprechenden Anbieter aufgegeben. Und das bedroht ernsthaft die finanzielle und operative Überlebensfähigkeit des Data Teams. Warum sind Data Tools so verführerisch?
Wie können wir verhindern, dass die Beschaffung zu einem Boulevard der geplatzten Träume und nicht realisierten Projekte wird?
Sustainable data tool purchasing, Part 1: Cool tools on the Boulevard of Broken Dreams
Cool tools are often the Data Leader’s (or stakeholder’s) hot tech hookup, ending up in a cold alley with yesterday’s clothes the morning after. Cool tools get purchased, installed, tried out and abandoned for the next promising vendor. And it’s seriously threatening data teams‘ financial and operational viability.
Why are data tools so seductive?
How can we prevent procurement from ending up in a boulevard of broken dreams and unrealized projects?
How can analytics become a revenue generating function?
The first Decision Lab Round Table covered the topic of how to make Analytics a revenue-generating function. We had a cross functional discussion involving data professionals, as well as adjacent professions who are working in Europe and the USA. This blog covers the discussion points, as well as D3M Labs commentary about how analytics should be a business function.
Wie kann Analytik zu einer Umsatz generierenden Abteilung werden?
Der erste Decision Lab Round Table befasste sich mit dem Thema, wie man die Analytik zu einer Umsatz generierenden Abteilung machen kann. Wir hatten eine funktionsübergreifende Diskussion unter Beteiligung von Datenexperten und benachbarten Berufsgruppen, die in Europa und den USA arbeiten. Dieser Blog enthält die Diskussionspunkte sowie einen Kommentar von D3M Labs dazu, wie Analytik eine Geschäftsfunktion sein sollte.
Exploring BERT: Feature extraction & Fine-tuning
Natural language processing (NLP) is a set of techniques that aim to interpret and analyze human languages. By using it in more complex pipelines, we can solve predictive analytics tasks and extract valuable insights from unstructured text data.
A major breakthrough was made in the field of NLP by the introduction of transformers, which paved the way for large language models (LLMs) and generative AI research (e.g. BERT, BART, GPT).
In this article, we walk through different concepts of NLP. In the first section, we summarize the architecture of transformers and highlight its core concepts, such as the attention mechanism. Then, in the second section, we focus on BERT, one of the most popular Transformer-based LLMs, and we present examples of how it is used in data science applications.
Can we align on the Definition of SELF-SERVICE ANALYTICS?
Ashish Kalra is an experienced data leader who has been reading about self-service analytics over LinkedIn from different Data Leaders for some time. He has observed that everyone has their own definition of „Self-Service Analytics.“ In this article, Ashish publishes his own view on the topic and is open to peer and stakeholder feedback.