AI centraal bij softwareleiders
Omdat data en AI is uitgegroeid tot een strategische asset voor organisatie, en ook in de softwarebranche niet meer is weg te denken, is het essentieel om een deskundig en professioneel datateam op te bouwen. De optimale samenstelling van zo’n team verschilt echter per organisatie en is afhankelijk van het niveau van datavolwassenheid.
Sleutelposities en datavolwassenheid
De fasen van datavolwassenheid binnen een organisatie lopen uiteen van ad-hoc en reactief datagebruik tot volledig geïntegreerde, datagedreven en voorspellende besluitvorming. Het is essentieel om stapsgewijs naar hogere volwassenheidsniveaus toe te werken en in elke fase een passend team met de juiste expertise samen te stellen.
Begin fase:
- Kern functies: Business Analyst, Data Engineer, Data Governance Manager.
- Focus: Use case-definitie, gegevensverzameling, opschoning en governance-framework.
- Recruitment strategie: Geef prioriteit aan personen met sterke SQL- en Python-vaardigheden en gegevensbeheervaardigheden.
Groei fase:
- Kern functies: Dashboard Developer, Data Architect, Database Administrator.
- Focus: Dashboards, data model en prestaties.
- Recruitment strategie: Zoek professionals met ervaring in visueel ontwerp, principes van data architectuur en database- & query performance.
Volwassenheid fase:
- Kern functies: Data Scientist, Data Product Manager, DevOps Engineer.
- Focus: Schaalbaarheid, automatisering en AI/ML-modelimplementatie.
- Recruitment strategie: Richt je op data professionals met expertise in statistische modellering, algoritmen voor machine learning, kennis van data-bedrijfswaarde, DevOps-ervaring.
Een wervingstrategie voor iedere situatie
Het opbouwen van een succesvol datateam vraagt om een strategische aanpak die aansluit bij het datavolwassenheidsniveau van de organisatie. In de opstartfase is het verstandig om te focussen op het aantrekken van veelzijdige dataprofessionals die meerdere rollen kunnen vervullen, zoals data-analisten met sterke SQL-vaardigheden en basiskennis van Python. Het inzetten van freelancers of professionals op detacheringsbasis biedt hierbij toegang tot gespecialiseerde expertise, zonder directe verplichtingen op de lange termijn.
Naarmate de organisatie groeit in datavolwassenheid, wordt het belangrijk om te investeren in data-engineers en data scientists met diepgaande technische vaardigheden. Richt je op een meer gespecialiseerde skillset en bouw een kernteam van interne experts om een duurzaam datavoordeel te realiseren. Stimuleer bijscholing en cross-training om een wendbaar en breed inzetbaar team te ontwikkelen. Met een doordachte wervingsstrategie kunnen organisaties hun datacapaciteiten effectief opbouwen en opschalen.
“In softwarebedrijven is data geen bijproduct, maar een strategisch fundament. Het stelt teams in staat om gefundeerde beslissingen te nemen, gebruikersgedrag te begrijpen, processen te optimaliseren en continu te innoveren in een steeds competitievere digitale wereld.”
Marco de Nooijer
Founding Partner Starz in AI
Zet data en AI centraal in je strategie
In een snel veranderende digitale wereld is data niet langer slechts ondersteunend, het is een strategische noodzaak. Softwarebedrijven die data en kunstmatige intelligentie (AI) actief inzetten, creëren een fundamenteel concurrentievoordeel. Door data centraal te stellen in hun strategie, besluitvorming, klantinzicht en productontwikkeling, kunnen ze sneller inspelen op marktveranderingen en klantbehoeften. AI maakt het mogelijk om deze data op schaal te analyseren, patronen te ontdekken en voorspellende inzichten te genereren die handmatige processen ver overstijgen.
Softwarebedrijven die data en AI omarmen:
- Versnellen innovatie dankzij datagedreven productontwikkeling;
- Verbeteren klanttevredenheid met gepersonaliseerde gebruikerservaringen;
- Optimaliseren interne processen door automatisering en voorspellende analyses;
- Verlagen kosten door efficiënter gebruik van resources en slimmere besluitvorming;
- Reageren proactief op markttrends in plaats van reactief achter de feiten aan te lopen.
Wie data & AI negeert, loopt niet alleen het risico achter te blijven, maar verliest ook het vermogen om snel te schalen, te experimenteren en relevant te blijven in een steeds competitievere markt. Data en AI zijn niet langer optioneel, ze zijn essentieel geworden voor wie er als winnaars uit de bus willen komen de komende jaren.
