Data-engineers cruciaal voor AI-strategie bedrijven

'Senior leiders realiseren zich dat als ze data niet inzetten bij besluitvorming, ze het risico lopen achter te raken op hun concurrenten', zegt Chris Child, Vice President of Product Data Engineering bij Snowflake. 'Daardoor staan data-engineers nu nadrukkelijk op de radar van het hogere management. Ze worden steeds vaker gezien als strategische partners die helpen bij het vormgeven van bedrijfsstrategie en het stimuleren van concrete resultaten.'

Volgens het rapport is de traditionele rol van data-engineers de afgelopen jaren sterk verbreed. Door de inzet van AI-tools nemen zij een strategischere en meer invloedrijke positie in binnen hun organisaties. Maar liefst 81% van de ondervraagde leidinggevenden geeft aan dat de functieomschrijving van data-engineers in hun organisatie is veranderd door de opkomst van AI. Gemiddeld is het aandeel van hun werktijd dat naar AI-projecten gaat, gestegen van 19% naar 37% in de afgelopen twee jaar. Bedrijfsleiders verwachten dat dit tegen 2027 oploopt tot 61%.

Naarmate de invloed van data-engineers op besluitvorming groeit, verschuift hun rol steeds meer richting architectuur en ontwerp. Dit is een trend die naar verwachting doorzet naarmate AI verder wordt ingevoerd.

74% van de technologieleiders meldt dat het aantal projecten en de hoeveelheid nieuwe code in de afgelopen twee jaar is toegenomen. Tegelijkertijd zegt 77% dat AI de werkdruk voor data-engineers juist verhoogt, omdat het belang van het beheer van ongestructureerde data en real-time datastromen groeit.

'AI dwingt leiders om hun dataprocessen opnieuw te bekijken in het kader van digitale transformatie', aldus Child. 'Naarmate AI-agents meer werk overnemen, zullen data-engineers minder tijd besteden aan extractie, transformatie en laadprocessen (ETL) en juist meer aan een data- en AI-strategie die de organisatie verder brengt.'

Child benoemt drie gebieden waarin data-engineers hun waarde verder kunnen vergroten:

Word een AI-expert

data-engineers moeten begrijpen hoe bestaande en nieuwe AI-modellen (en vooral LLM’s) werken en hoe ze data opnemen, verwerken en verifiëren. Organisaties moeten hun teams ondersteunen bij het ontwikkelen van kennis over machine-learning-frameworks, deep learning, feature engineering en model-evaluatie.

Begrijp de business

Data-engineers moeten inzicht hebben in de strategische bedrijfsdoelen om maximale waarde te leveren. Dat vraagt om nauwe samenwerking met verschillende businessunits om te begrijpen welke data nodig is voor hun doelstellingen.Technologie-leiders kunnen dit stimuleren door multidisciplinaire teams te vormen, waarin data-engineers tijdelijk samenwerken met product owners en andere stakeholders aan AI-use-cases.

Ontwikkel sterke communicatievaardigheden

Naarmate de invloed groeit, moeten data-engineers duidelijk kunnen communiceren in taal die voor businessafdelingen begrijpelijk is. Wie technische expertise combineert met de vaardigheid om samen te werken, te luisteren en te overtuigen, is straks van onschatbare waarde.

Over Snowflake

Snowflake is het platform voor het AI-tijdperk en maakt het voor organisaties makkelijk om sneller te innoveren en meer waarde uit data te halen. Meer dan 12.000 klanten wereldwijd, waaronder honderden van de grootste ondernemingen ter wereld, gebruiken de Snowflake AI Data Cloud om data, applicaties en AI te bouwen, gebruiken en delen. Met Snowflake worden data en AI transformatief voor iedereen.