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„Unser IT-Budget ist bereits verplant.“ Das ist die höfliche Version von: „Wir bezahlen jedes Jahr fürs Reparieren statt fürs Lösen.“ Das Budget versickert in Power-BI-Provisorien, Excel-Rettungsaktionen, Schatten-IT und manueller Datenjagd. Unsichtbare Kosten, die niemand auf dem Radar hat. Sie verschwinden im Tagesgeschäft – und fressen trotzdem jedes Jahr sechsstellige Summen. Und dann sagt man: „Für ein Datawarehouse haben wir kein Budget.“ Natürlich nicht! Weil das Geld längst im falschen Problem gebunden ist. Aber der eigentliche Schmerz kommt erst später. Wenn Berichte unzuverlässig werden. Wenn Entscheidungen länger dauern als die Umsetzung. Wenn der IT-Leiter erklären muss, warum trotz vollem Budget keine Klarheit entsteht. Ein Data Warehouse ist kein IT-Projekt. Es ist der Moment, in dem man aufhört, Symptome zu bezahlen. Und ja, man kann klein starten. In wenigen Wochen. Ohne Risiko. Ohne Politik. Mit einem schnellen Sieg, der intern Eindruck macht. Genau dafür habe ich etwas vorbereitet: Ein kostenloses BI-Starterpaket, das dir zeigt, wie du ohne zusätzliches Budget sofort einen ersten BI-Quick-Win erzeugst – und gleichzeitig sichtbar machst, wo heute unsichtbar Geld versenkt wird. Es entlastet dich im Budgetkampf, weil du mit klaren Zahlen zeigen kannst: Das Problem ist nicht fehlendes Budget. Es ist falsch eingesetztes Budget. Kommentiere "START" – und du bekommst es komplett kostenlos und unverbindlich.

Meine These 👇🏻 Das klassische Berichtswesen wird in seiner heutigen Form an Bedeutung verlieren. Über viele Jahre war der Bericht – später das interaktive Dashboard – der Standardweg, um Daten im Unternehmen sichtbar zu machen. Daran hat sich bis heute wenig geändert: Es wird weiterhin viel Zeit investiert, um Reports zu bauen, zu pflegen und optisch aufzubereiten. Der Aufwand entsteht häufig an zwei Stellen: Erstens bei der Logik. Komplexe Kontextformeln in Excel oder DAX werden gebaut, damit am Ende eine Kennzahl korrekt dargestellt wird. Zweitens beim Format. Es wird viel Zeit in Layout und Design gesteckt, obwohl der Nutzen für Entscheidungen oft begrenzt ist und Geschmäcker sich unterscheiden. In der Praxis zeigt sich außerdem: Je größer die Organisation, desto mehr Berichte entstehen – aber ein relevanter Teil wird kaum oder gar nicht genutzt. Ich habe Situationen erlebt, in denen Unternehmen über 1000 Berichte hatten, von denen viele keinen echten Wertbeitrag mehr geliefert haben. Der nächste Entwicklungsschritt ist aus meiner Sicht nicht „noch mehr Dashboarding“, sondern eine andere Art der Nutzung: Man stellt eine Frage, bekommt die Antwort inklusive Kontext sofort zurück – als Text oder bei Bedarf als Visualisierung – und kann daraus direkt Folgeaktionen ableiten. Jetzt denkt ihr sicherlich: Oh er hat ChatGPT & Gemini & Co. für sich entdeckt Ich weiss das die meisten das genauso machen und ihre Excel Dateien hochladen. Das machen die Anfänger. In der Realität gilt das meistens nicht für echte Unternehmensdaten über mehrere Systeme hinweg. Nicht zuverlässig, nicht durchgängig und nicht so, dass man sich darauf in operativen Entscheidungen verlassen kann. Damit dieser Ansatz wirklich funktioniert, braucht es zuerst eine saubere Grundlage: einen zentralen Ort, an dem die relevanten Daten zusammengeführt und konsistent verfügbar gemacht werden. Ohne diese Basis bleibt es bei Einzel-Lösungen oder Demo-Szenarien. Deshalb meine These: Das Berichtswesen wird nicht verschwinden, weil Visualisierung sinnlos ist, sondern weil der Bedarf sich verschiebt – weg vom „Report als Produkt“ hin zur „Antwort auf Knopfdruck“. Gleicher Meinung oder wo werden wir uns im Bereich Daten & Co. entwickeln?

New blog 🎉 Another chapter in our AutoMQ journey at Fresha from Nicoleta Lazar This time: migrating our outbox Kafka cluster from AWS MSK to AutoMQ | Low Latency Diskless Kafka® on S3. The tricky part wasn’t moving Kafka itself, but doing it without losing events or forcing a big-bang consumer cutover. The answer was a mix of dual writes, replay, and Inbox deduplication. No Kafka Linking this time as the target topics were populated independently and wire format was changed as well. This post covers the migration design, rollback safety, and how we moved application events to diskless Kafka on S3. 🌊 ⚙️ 📕 Read: https://lnkd.in/ePVD5dYv 💬 Comments welcome #ApacheKafka #AutoMQ #Fresha #DisklessKafka #AWS #MSK #DataEngineering #OutboxPattern

𝐃𝐢𝐬𝐤𝐥𝐞𝐬𝐬 𝐊𝐚𝐟𝐤𝐚 𝐈𝐬 𝐑𝐞𝐝𝐞𝐟𝐢𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐭𝐡𝐞 𝐊𝐚𝐟𝐤𝐚 𝐖𝐨𝐫𝐥𝐝. By 2026, Diskless Kafka has moved beyond theory. Don't take my word for it. Check the comments for first-hand AutoMQ production stories, job posts naming AutoMQ, and open-source contributions to AutoMQ from engineers at leading companies. Traditional Kafka binds compute to broker-local disks. In the cloud, scaling means partition movement, overprovisioned storage, and stateful broker recovery. Diskless Kafka changes the model: object storage is the durable layer, and brokers provide stateless compute. AutoMQ preserves Kafka protocol compatibility, so clients and integrations keep working. Three public signals around AutoMQ stand out in 2026: open-source contributions, production and field adoption, and hiring demand. 𝐒𝐢𝐠𝐧𝐚𝐥 𝟏: 𝐎𝐩𝐞𝐧-𝐬𝐨𝐮𝐫𝐜𝐞 𝐜𝐨𝐧𝐭𝐫𝐢𝐛𝐮𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 (𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝟏) Engineers from 🇺🇸 Stripe, 🇺🇸 Workday, 🇺🇸 IBM, 🇰🇷 NAVER, 🇺🇸 Vungle, 🇳🇱 Booking.com, 🇹🇷 Getir, and 🇨🇳 SF Express have contributed code, issue reports, performance feedback, and design proposals to AutoMQ. Thank you for helping strengthen the project and the broader Diskless Kafka ecosystem. 𝐒𝐢𝐠𝐧𝐚𝐥 𝟐: 𝐏𝐫𝐨𝐝𝐮𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐚𝐧𝐝 𝐟𝐢𝐞𝐥𝐝 𝐚𝐝𝐨𝐩𝐭𝐢𝐨𝐧 (𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝟐) 🇺🇸 𝐀𝐝𝐨𝐛𝐞: AutoMQ runs across 40+ services in an observability stack. Across the stack, the author reports cutting quarterly Datadog spend by roughly 70%. 🇰🇷 𝐋𝐆 𝐔+: 2.2 billion log messages per day through AutoMQ on AWS ECS. 🇸🇬 𝐆𝐫𝐚𝐛: Terabytes per hour, 3x throughput per CPU core, 3x cost efficiency, and partition reassignment reduced from up to six hours to under one minute. 🇺🇸 𝐋𝐚𝐫𝐚𝐯𝐞𝐥 𝐂𝐥𝐨𝐮𝐝: AutoMQ serves as the Kafka-compatible ingest layer for Grafana Mimir 3.0; metrics volume grew by roughly 10x. 🇬🇧 𝐅𝐫𝐞𝐬𝐡𝐚: About 150 Kafka Connectors migrated from Amazon MSK in days without downtime, with Kafka cost reduced by about 50%. 🇮🇳 𝐎𝐧𝐞𝐈𝐨𝐓: After one month in production, the author reports 62% lower infrastructure cost, roughly 25-second broker recovery, and scale-out from one to five brokers in under two minutes. 🇧🇪 𝐃𝐏𝐆 𝐌𝐞𝐝𝐢𝐚: A Strimzi, AutoMQ, and ClickHouse stack for media events, reported at about $750 per month before AWS discounts. 🇩🇪 𝐂𝐨𝐥𝐨𝐫𝐬: A three-node AutoMQ field deployment on Vultr and Cloudflare R2, refined through 23 convergence runs. 🇨🇦 𝐏𝐢𝐜𝐨𝐌𝐐: A new Durable Streams product whose Rust S3Stream engine is derived from AutoMQ S3Stream. 𝐒𝐢𝐠𝐧𝐚𝐥 𝟑: 𝐇𝐢𝐫𝐢𝐧𝐠 𝐝𝐞𝐦𝐚𝐧𝐝 (𝐂𝐨𝐦𝐦𝐞𝐧𝐭 𝟑) AutoMQ appears by name in public recruiting materials from 🇺🇸 DoorDash, 🇬🇧 Deliveroo, 🇺🇸 CoreWeave, and 🇬🇧 VTEX. • AutoMQ is open source with 10,000+ GitHub stars: https://lnkd.in/gZ96Ze7J • Start your 30-day AutoMQ Cloud free trial on the official website: https://lnkd.in/d6kwJEKu

95% of companies still manage data like it like it’s 2010. Spreadsheets. Copy-pasting. Manually updating reports. Sound familiar? With Anlytic, everything changes: ✅ The flexibility of Google Sheets but built into your data system ✅ Instantly link campaigns, leads, and client contracts (no CRM required) ✅ One-click filtering & dashboards - so you actually understand your data No more broken formulas. No more “who updated this?” chaos. Just clean, connected data that actually works for you. The best part? You don’t need to change how you work. We built it to match the habits you already have, just way more powerful. Who else still secretly relies on spreadsheets? #datascience #data #datascientist #businessintelligence

When I was 18 I started my first company (and failed miserably) I was selling energy contracts door to door through a collective. The whole idea was simple: gather enough households, negotiate bulk pricing, make a margin. In reality it was awful. I started noticing the product didn’t actually offer the value I wanted it to. So when people asked if it was the best deal, I couldn’t connect with it on a level that made me want to sell it. It felt wrong and I hated every minute of it. But that failure gave me the single lesson that shaped my entire career. I can’t sell something I don’t stand behind. It’s why I left the job and the country and why Anlytic kept getting polished until the product was something I’d actually buy myself. I don’t believe in pushing for the sake of hype. I just wanted to build something that earns its place in a company because it solves a real problem. That failed company at 18 didn’t make money but it built the internal rule I still follow today. If I can’t be proud of it I won’t build it. #founderstories #startups #founderlife