De snelle opmars van kunstmatige intelligentie zorgt ervoor dat data-engineers een steeds centralere rol krijgen binnen organisaties. Uit nieuw onderzoek van MIT Technology Review Insights, uitgevoerd in samenwerking met AI Data Cloud-bedrijf Snowflake, blijkt dat 72% van de technologieleiders data-engineers inmiddels ziet als een integraal onderdeel van hun bedrijfsstrategie. Bij ondernemingen met een jaaromzet van meer dan 10 miljard dollar loopt dit percentage zelfs op tot 86%.
Volgens het rapport heeft de traditionele rol van data-engineers zich de afgelopen jaren sterk ontwikkeld. Door de inzet van AI-tools en -platforms nemen zij een meer strategische en invloedrijke positie in. 81% van de leidinggevenden geeft aan dat de functie van data-engineer binnen hun organisatie is veranderd door de opkomst van AI.
Gemiddeld besteden data-engineers nu 37% van hun werktijd aan AI-gerelateerde projecten, tegenover 19% twee jaar geleden. Bedrijfsleiders verwachten dat dit aandeel tegen 2027 verder stijgt tot 61%.
Toenemende strategische invloed
Naarmate hun betrokkenheid bij besluitvorming groeit, verschuift de rol van data-engineers steeds meer richting architectuur, ontwerp en strategisch databeheer. Die trend zal zich volgens het onderzoek verder doorzetten naarmate organisaties AI breder toepassen.
Daarnaast meldt 74% van de technologieleiders dat het aantal projecten en de hoeveelheid nieuwe code in de afgelopen twee jaar is toegenomen. Tegelijkertijd ervaart 77% dat AI de werkdruk voor data-engineers juist vergroot, door de toenemende complexiteit van ongestructureerde data en real-time datastromen.
Drie manieren waarop data-engineers hun waarde kunnen vergroten
Volgens het rapport kunnen data-engineers hun strategische waarde versterken door te investeren in drie kerngebieden:
-
Word een AI-expert – Begrijp hoe bestaande en nieuwe AI-modellen, waaronder large language models (LLM’s), data opnemen, verwerken en valideren. Organisaties doen er goed aan hun teams te ondersteunen met kennisontwikkeling op het gebied van machine learning, deep learning, feature engineering en model-evaluatie.
-
Begrijp de business – Inzicht in strategische bedrijfsdoelen is essentieel om maximale waarde te leveren. Nauwe samenwerking tussen data-engineers, product owners en businessafdelingen helpt bij het vertalen van data naar concrete AI-use-cases.
-
Ontwikkel communicatieve vaardigheden – Naarmate hun invloed groeit, moeten data-engineers in staat zijn om complexe technische concepten in begrijpelijke taal over te brengen. Wie technische expertise combineert met samenwerking, luistervaardigheid en overtuigingskracht, wordt van onschatbare waarde voor de organisatie.
