Essentieel voor CEO’s en CDO’s: Alles over Datastrategieën in 2026!

Datastrategie werd lange tijd voornamelijk intern gebruikt voor verbeteringen: efficiëntere rapportage, geoptimaliseerde dashboards, kostenreductie. Echter, het landschap is aan het veranderen. AI beweegt van de experimentele fase naar volledige implementatie, wetgeving beïnvloedt steeds meer architecturale keuzes, en geopolitieke factoren bepalen waar data mag worden opgeslagen en verwerkt.

Uit gesprekken met datastrategen, engineers, privacy-experts en AI-specialisten bij Digital Power komt een duidelijk patroon naar voren: de technologische mogelijkheden nemen exponentieel toe, maar de organisatorische implementatie blijft achter. Hierdoor ontstaat een kloof tussen bedrijven die innoveren en bedrijven die stagneren.

Dit jaar worden bedrijven door vijf cruciale trends gedwongen tot het maken van fundamentele beslissingen over hun datastrategie. Organisaties die proberen om alle uitdagingen tegelijkertijd aan te pakken, raken verstrikt in complexiteit.

1. Real-time analytics: van nachtelijke batch naar milliseconden

Batchverwerking maakt plaats voor real-time analytics. Tegen 2026 wordt verwacht dat driekwart van alle bedrijfsgegevens onmiddellijk wordt verwerkt voor snelle besluitvorming, volgens een rapport van IDC.

Data engineer Wouter Stolk legt uit dat dit ook de functie van data in producten en diensten zal veranderen: ‘In 2026 zal AI een integraal onderdeel zijn van je productaanbod. Deze interactiewijze vereist real-time data om klanten direct te kunnen overtuigen; de batchverwerking van de dag ervoor is simpelweg te langzaam. De snelheid van dataverwerking bepaalt of je slaagt of faalt.’

‘Productaanbevelingen op basis van wat de klant nu ziet, in plaats van aankoopgedrag van de vorige maand. Kwaliteitsproblemen die direct in een productieomgeving worden opgemerkt, in plaats van tijdens de maandelijkse analyse.’

De impact op je infrastructuur is aanzienlijk. Real-time analytics vereist andere architecturen, andere SLA’s en verwachtingen over besluitvorming. Fouten worden niet meer achteraf ontdekt, maar onmiddellijk tijdens processen.

2. Autonome AI: van pilot naar productie

Volgens onderzoek van McKinsey bevinden veel projecten zich nog in de pilotfase, maar in 2026 moet dit veranderen. AI-systemen zullen evolueren van experimentele pilots naar productieomgevingen, waar ze zelfstandig doelen stellen en complexe beslissingen nemen.

Datastrateeg Niels Bosmans benadrukt de uitdagingen op het gebied van governance.

‘Autonome AI voegt pas waarde toe als duidelijk is wie kan ingrijpen, wanneer dit is toegestaan en wie verantwoordelijk blijft voor de resultaten. Een AI-agent kan handelen, maar alleen mensen kunnen verantwoordelijkheid dragen.’

Daarom zijn duidelijke richtlijnen essentieel: ‘Effectieve autonome AI vereist vooraf vastgestelde interventieregels. Wanneer mag een agent doorgaan? Wanneer moet hij stoppen? Wie is uiteindelijk verantwoordelijk, zelfs als de agent ‘zelf’ heeft gehandeld? Dit zijn geen technische details, maar voorwaarden voor schaalbaar gebruik van deze technologieën.’

3. Is je data eigenlijk wel AI-ready?

Veel organisaties investeren groot in generatieve AI, maar minder in de onderliggende fundamenten zoals metadata, datakwaliteit en observability. Volgens onderzoek van Harvard Business Review geeft 50% van de ondervraagde leidinggevenden aan dat hun organisatie moeite heeft om verschillende databronnen in een uniform formaat te integreren.

Elias Hassing, datastrateeg, stelt scherp:

‘Er is een discrepantie. Bedrijven investeren massaal in AI zonder hun basisdata op orde te hebben. Dat 71% van de organisaties investeert in generatieve AI-tools betekent niet dat ze klaar zijn voor AI, maar dat ze niet achter willen blijven. De echte vraag is: hoeveel van die 71% heeft eerst hun datafundamenten op orde gebracht? Het gevolg is dure AI-investeringen die weinig opleveren door gebrekkige datafundamenten.’

Data die voldoet voor maandrapportages is vaak ongeschikt voor autonome systemen die in milliseconden beslissingen moeten nemen. Zonder actief databeheer neemt het risico op fouten, bias en onverklaarbare resultaten toe.

4. Privacy wordt complexer én kostbaarder

De EU AI Act dwingt organisaties tot lokale dataverwerking en het gebruik van synthetische data: kunstmatig gegenereerde data die echte datasets simuleert zonder herleidbaar te zijn tot individuen, waardoor privacy gewaarborgd blijft.

Volgens privacy-specialist Bram Ooms verandert dit fundamenteel de aard van governance:

‘Voor het verantwoord en betrouwbaar inzetten van AI is solide data governance nodig, waarbij gevoelige persoonsgegevens correct worden geclassificeerd, gesegmenteerd en beheerd. Synthetische data en datasoevereiniteit zijn cruciaal voor veilig experimenteren, implementeren en duurzaam realiseren van data-gedreven werk.’

Regulering beïnvloedt dus niet alleen de compliance-afdelingen, maar ook cloudstrategieën, data-architecturen en productontwikkeling.

5. Verticale AI-copilots: van generiek naar specialistisch

De vijfde trend is de opkomst van sector-specifieke AI-copilots. Terwijl generieke toepassingen domineren in consumentenmarkten, verschuift de zakelijke markt naar sector-specifieke AI-assistenten, afgestemd op zaken als medische protocollen, financiële regelgeving of industriële processen.

Datawetenschapper George Pavlidis:

‘Naarmate de adoptie van AI – en specifiek grote taalmodellen – toeneemt en zich uitbreidt naar zelfs de meest veeleisende domeinen, groeit de behoefte aan echte veldexpertise mee.

Betrouwbaarheid blijft cruciaal, maar ontbreekt vaak in generieke modellen. Dit verhoogt de noodzaak voor sector-specifieke, op maat gemaakte taalmodellen. Wat begon als simpele chatbots, evolueert nu naar expert-agenten die binnen enkele seconden betrouwbare, domein-specifieke informatie kunnen leveren.’

Hier verschuift data van een ondersteunende functie naar een kerncomponent van het product zelf.

‘De kloof blijft groeien’

Terwijl technologische mogelijkheden exponentieel blijven toenemen, groeit de kloof tussen strategie en uitvoering, aldus Hassing.

Deze kloof zal de komende jaren alleen maar groter worden, door een toename van:

• Technologische complexiteit (streaming, autonome systemen, AI-observability)
• Regelgevende druk (EU AI Act, datalokalisatie)
• Schaarste aan gespecialiseerd talent
• Organisatorische fragmentatie tussen IT, data, juridische en zakelijke afdelingen

De risico’s stapelen zich op. Hassing merkt op: ‘We zien vaak terughoudendheid om consistente en elkaar versterkende investeringen te doen. Organisaties moeten een samenhangende set investeringen doen, zoals in technologie, nieuw talent, een veranderprogramma, bijscholing. Als slechts één van deze activiteiten wordt ingezet, sorteert dat meestal weinig effect, is er minder vertrouwen en ben je uiteindelijk verder van huis.’

‘Technologie is zelden het probleem. Besluitvorming wel’

De vraag is niet of real-time analytics, autonome AI en AI-governance werkelijkheid worden. Die ontwikkeling is al in gang gezet. De vraag is of organisaties beschikken over: strategische scherpte, organisatorische discipline en bestuurlijke volwassenheid om deze technologieën om te zetten in duurzame waarde. Datastrategie verschuift daarmee van een project naar een vermogen. Niet iets wat je implementeert, maar iets wat je ontwikkelt, onderhoudt en beheert.

Lees ook

Data doet niets, tot je het goed gebruikt: zo veranderde citizenM zijn aanpak

Van datastrategie naar actie: hoe je voorkomt dat je blijft hangen in plannen