RBI-Solutions blog

Trends in data

Data in organisaties staat nooit stil. Technologische ontwikkelingen volgen elkaar in snel tempo op. Wie de trends snel omarmt, kan de concurrentie voorblijven. Hieronder bespreken we actuele en impactvolle trends in het verwerken van data, inclusief tips om ze in jouw organisatie toe te passen.

1. Generatieve AI

Generatieve AI blijft de datawereld revolutioneren. Van automatisering en voorspellende analyses tot schaalbare en gepersonaliseerde toepassingen; de mogelijkheden zijn grenzeloos. AI stelt organisaties in staat om patronen te herkennen, nauwkeurige voorspellingen te doen en complexe beslissingen te ondersteunen. Maar AI kan ook ingezet worden om het werk van data engineers en analisten sneller, beter en goedkoper te maken. Denk hierbij aan het genereren van scripts, verwerkingen maar ook het verbeteren van de kwaliteit en volledigheid van de verwerkte data.

De komende jaren zal AI het werken met dataingrijpend veranderen. Bedrijven die generatieve AI effectief inzetten, zullen niet alleen efficiënter werken, maar ook innovatiever zijn.

Tip: Begin klein bij het toepassen van deze trend. Start met een pilotproject waarin AI eenvoudige, tijdrovende processen automatiseert. Zo kun je de voordelen snel ervaren en draagvlak creëren binnen je organisatie voor het toepassen van AI. Kijk daarbij zowel naar de data engineers voor toepassingen in het bouwen van dataproducten als naar (eind)gebruikers voor toepassingen die meer inzicht opleveren.

2. Data governance

Met de groeiende afhankelijkheid van data wordt het steeds belangrijker om data governance goed in te richten. Dit omvat het waarborgen van de beschikbaarheid, bruikbaarheid, integriteit en beveiliging van data. Organisaties realiseren dat het beschermen van data en het naleven van de privacywetgeving cruciaal is. Ethiek speelt hierbij een groeiende rol, met toenemende aandacht voor eerlijk en transparant datagebruik. Wanneer organisaties hun data kwaliteit op orde hebben bespaart dat veel tijd van de teams die met die data werken, en daarmee wordt het werken met data goedkoper.

Een goed ontwikkelde data governance en het eigenaarschap van data helpt bedrijven niet alleen om compliant te zijn, maar ook eerlijk en transparant om te gaan met data. Het is een continu proces dat voortdurend onderhoud en verbetering vereist.

Tip: Begin ook hier overzichtelijk. Stel een Data Governance team samen met vertegenwoordigers uit verschillende afdelingen. Kijk eerst naar de problemen die je op moet lossen – welke datasets en data producten hebben de meeste uitdagingen. Begin met het concreet verbeteren van deze producten en bedenk dan hoe dit beter in de organisatie kan.

Extra tip: denk ook eens aan de data-apk – RBI-Solutions kan helpen.

3. Werken in de cloud

Cloud computing is inmiddels onmisbaar geworden in de moderne datawereld. Door verschillende platformen te integreren in één centrale omgeving profiteren bedrijven van schaalbaarheid, onafhankelijkheid van lokale systemen, 24/7 beschikbaarheid en verbeterd inzicht in governance en security.

Cloudplatformen zijn ontworpen om automatisch te optimaliseren, zodat organisaties meer focus kunnen leggen op hun bedrijfsbehoeften en minder tijd kwijt zijn aan IT-beheer. Voor bedrijven die willen groeien, is de cloud een cruciale strategische keuze.

Tip: Overweeg een hybride aanpak. Gebruik de cloud voor schaalbare opslag en rekenkracht, terwijl je gevoelige gegevens lokaal houdt voor extra beveiliging

4. Datageletterdheid

Nu data een integraal onderdeel is van vrijwel elke zakelijke functie, groeit de vraag naar datageletterdheid. Medewerkers op alle niveaus moeten leren hoe ze data kunnen analyseren, interpreteren en effectief gebruiken in hun dagelijkse werk.

Het vergroten van datageletterdheid binnen een organisatie is een investering die leidt tot betere besluitvorming, efficiëntere processen en een sterkere concurrentiepositie.

Tip: Organiseer workshops of e-learnings. Begin met de basisprincipes en breid uit naar meer geavanceerde analyses om medewerkers vertrouwen te geven in hun datavaardigheden.

Vooruitblik

Hoe organisaties met data werken verandert voortdurend. Wanneer organisaties op de hoogte blijven van deze trends zullen beter in staat zijn om data effectief te benutten. Generatieve AI, data governance, cloud computing en datageletterdheid zijn slechts het begin. De toekomst belooft nog meer innovatie, waarmee de rol van data alleen maar groter wordt.

Benieuwd hoe RBI Solutions je kan helpen om deze trends succesvol te implementeren? Neem contact met ons op voor een vrijblijvend adviesgesprek!

Meer weten over wat wij met data kunnen?

Lees verder over data en de diensten van RBI-Solutions in deze blog's:

Hoe afhankelijk ben jij van je office software?

Stel je voor: je online kantooromgeving valt ineens uit. Geen toegang tot e‑mail. Teams kunnen niet samenwerken en online-vergaderen. Alle bestanden in online mappen zijn onbereikbaar. Voor veel organisaties is dat vandaag de dag een ondenkbaar scenario — maar wel één dat langzaam realistischer wordt.
Of het écht gaat gebeuren? Dat weten we niet. Maar elke maand wordt de kans op verstoringen een beetje groter. Voor wie volledig afhankelijk is van de cloud voor kantoorsoftware kan zo’n uitval enorme impact hebben op communicatie, samenwerking en bedrijfscontinuïteit.

Wat als jouw dataplatform ineens moet verhuizen? Wees voorbereid op het onverwachte.

De afgelopen maanden merken organisaties het steeds sterker: de wereld verandert sneller dan onze IT‑landschappen aankunnen. Nieuwe wetgeving, geopolitieke spanningen, dreigende afhankelijkheden en besluiten van grote cloudleveranciers — het komt allemaal dichterbij dan we ooit hadden verwacht.

Uiteraard hebben we ons deze vraag ook gesteld over onze eigen platformen – hoe doen we dat zelf? Wij hebben ons inmiddels voorbereid.

Maak kennis met Helene, onze Data Consultant

Met veel plezier stellen we Helene Fritzsche aan jullie voor. Beter laat dan nooit, moeten we zeggen. Helene is inmiddels alweer vijf maanden onderdeel van ons team bij RBI-Solutions, hoog tijd dus om haar ook hier officieel te introduceren.

Helene is gestart als Data Consultant met een sterk data-analistprofiel. Ze helpt organisaties om data te verzamelen, op te schonen, te analyseren en te vertalen naar heldere inzichten. Denk aan dashboarding en datavisualisatie, maar ook aan het doorgronden van datalandschappen en de processen rondom data.

Vanaf 1 februari groeien we verder. Bouw jij mee?

Terugkijkend op het afgelopen jaar hebben we mooie stappen gezet. We hebben veel van elkaar geleerd, verschillende opdrachten bij nieuwe klanten gestart en aan uitdagende projecten gewerkt. We hebben nieuwe collega’s aangenomen, samen gebouwd aan onze groei en natuurlijk ook veel plezier gemaakt.

We sluiten 2025 af met onze RBI kerstborrel. Maar we kijken ook vooruit. Vanaf 1 februari 2026 zijn we op zoek naar 2 medior data-analisten die zin hebben om mee te bouwen aan onze groei.

Fijne feestdagen!

Afgelopen vrijdag hebben we samen met het hele team kerst gevierd bij Brava, een café om de hoek van ons kantoor. We hebben heerlijk geborreld, het jaar met elkaar afgesloten en natuurlijk ook onze kerstcadeaus uitgepakt. Dit jaar was een RBI-kersttrui onderdeel van het kerstpakket.

Maak kennis met Sara, onze nieuwe Data Consultant!

Met veel plezier stellen we Sara Herrebout aan jullie voor, één van onze nieuwste collega’s bij RBI-Solutions.

Sara heeft een achtergrond in Econometrie en werkte eerder als data-analist bij een energieleverancier. Inmiddels draait ze vol mee op haar opdracht bij InShared, samen met Mark Kronenberg, die hier begin dit jaar via ons is gestart. Samen werken ze aan de Duitse autoverzekeringspropositie. Omdat deze tak nog relatief jong is, ligt er veel ruimte om processen slimmer, schaalbaarder en efficiënter te maken. Dat is precies het soort uitdaging waar Sara energie van krijgt.

Zonder businessdoelen geen duurzame data-architectuur

Vorige week gaf ik met veel enthousiasme een introductie over data-architecturen aan nieuwe collega’s. We bespraken de historie van architecturen, de plek van een Data Architectuur binnen een Enterprise Architectuur en hoe zo’n architectuur het werk van Data Engineers, Data Analisten en Data Scientists beïnvloedt. Data Architectuur wordt vaak gezien als een IT-feestje, maar een goede architectuur wordt altijd gedreven door heldere businessdoelen. Zonder die doelen is een data platform als een Ferrari bij een off-road rally: technisch en esthetisch indrukwekkend, maar totaal ongeschikt voor het terrein waarin het moet presteren. Zo verliest een architectuur zonder richting snel zijn waarde en wordt data engineering meer een technologisch experiment dan een strategisch fundament.

MCP: De nieuwe AI standaard

Een begrip dat je online steeds vaker tegenkomt binnen al de buzz rond AI is ‘MCP’; weer zo’n afkorting die voor heel veel mensen cryptisch klinkt. Binnen de AI wereld is het echter wel een heel belangrijke vooruitgang: standaardisatie. Het verbinden van AI met bestaande APIs biedt heel veel mogelijkheden. Echter bouwt elke organisatie hun oplossing net weer anders. De ene bot praat zo tegen een API, de andere weer anders, en voor je het weet heb je een kerkhof aan connectors. Het idee is goed, de uitvoering vaak rommelig. Dit is precies waar MCP om de hoek komt kijken.

AI Agents: meer dan een slimmere chatbot

De meeste mensen zien AI nog steeds als een soort papegaai die tekstjes en plaatjes maakt zodra je iets vraagt. Handig, maar ook best oppervlakkig. Sinds enige tijd is er echter ook iets nieuws in opkomst: ‘Agentic AI’. AI-agenten dus die autonoom te werk kunnen gaan.

In plaats van pure generatie, kunnen ze een probleem ontleden, stappen zetten richting een oplossing, hun eigen werk checken en zelf andere tools gebruiken. We stappen dus richting zelfstandig werkende oplossingen. Je kunt het bijna zien als een leger van volledig virtuele assistenten en stagiaires. Dit belooft veel maar, brengt zeker ook gevaren.

AutoML: Machine Learning op de automatische piloot?

Geautomatiseerd Machine Learning ook wel ‘AutoML’ is het automatiseren van de tijdrovende, iteratieve taken bij het ontwikkelen van machine learning-modellen. Je laat als het ware het bouwen van de modellen aan de machines zelf over.

Voor een paar tientjes een model dat kan voorspellen welke klanten over een paar maanden gaan vertrekken. Klinkt een beetje te goed om waar te zijn. Dan heb je natuurlijk ook geen Data Scientists meer nodig, toch? Nou, er zitten uiteraard wel wat haken en ogen aan. De specialisten op het gebied van Machine Learning verdwijnen ook zeker niet zo maar. Even een stap terug dus.

Data mesh: principes en praktische implementatie

Elk relatief groot bedrijf bestaat uit verschillende afdelingen, elk met zijn eigen vraagstukken. Op datagebied is dat niet anders: marketing wil weten hoe campagnes performen, operations wil de huidige voorraad kunnen inzien, finance bewaakt de cashflow en productontwikkeling volgt klantgedrag.

Datamigratie afgerond… en nu?

Binnen veel organisaties is een datamigratie een enorme mijlpaal. Maandenlang werk je toe naar dat ene moment waarop alle data succesvol is overgezet naar de nieuwe operationele applicatie. Tijdens dat migratietraject worden allerlei controles ingericht: validatieregels, datakwaliteitschecks en integriteitscontroles die ervoor zorgen dat iedere klant, transactie of productrecord correct wordt overgezet. In de praktijk zien we alleen dat die regels direct na de migratie verdwijnen uit beeld. Terwijl ze juist ook dan van grote waarde zijn.

« Older Entries