De digitale economie steunt op pilaren die vaak over het hoofd worden gezien: datacenters en data-engineers. Voor data-, analytics- en marketingprofessionals is dit essentieel terrein, want zonder betrouwbare infrastructuur en goed georganiseerde datastromen blijft AI slechts een belofte. Terwijl datacenters worstelen met hun energie-imago en nieuwe Europese regels, groeit binnen organisaties de druk om data efficiënter, schoner en duurzamer te beheren. De toekomst van de sector hangt af van de balans tussen energie, efficiëntie en vertrouwen.
Datacenters onder druk van nieuwe regels
De Nederlandse datacentersector heeft het sentiment tegen zich. Volgens de Dutch Datacenter Association en de Save Energy Foundation is het publieke vertrouwen tanende, vooral door zorgen over energieverbruik en ruimtebeslag. Toch blijven datacenters de ruggengraat van de digitale economie.
Nieuwe Europese regels zoals de Energy Efficiency Directive (EED) en de Corporate Sustainability Reporting Directive (CSRD) dwingen de sector tot meer transparantie. Datacenters moeten voortaan rapporteren over energieverbruik, koelmethodes en restwarmte-afvoer. Daarmee wordt duurzaamheid niet langer vrijblijvend, maar een meetbare verplichting.
Voor data- en analyticsprofessionals biedt dat kansen. De nieuwe rapportages leveren waardevolle operationele data op waarmee energie-efficiëntie, beleidsbeslissingen en ESG-doelen beter te sturen zijn. Transparantie wordt zo een bron van innovatie.
De opmars van de data-engineer
Tegelijk verandert binnen organisaties de rol van data-specialisten. De doorbraak van generatieve AI-modellen maakt duidelijk dat krachtige algoritmes slechts zo goed zijn als de data erachter. Daardoor groeit de vraag naar data-engineers die de infrastructuur bouwen waarop AI-toepassingen draaien. Zij zorgen dat data schoon, veilig en consistent beschikbaar is, zodat analyses en modellen betrouwbaar blijven.
Data-engineers zorgen dat data schoon, veilig en consistent beschikbaar zijn voor analisten en data-scientists. Ze bouwen pijplijnen, koppelen interne bronnen en zorgen dat informatie realtime te gebruiken is. Zonder hun werk blijft AI vaak steken in tests of inconsistente resultaten.
De opkomst van grote taalmodellen en cloudgebaseerde analyses vergroot bovendien de druk op infrastructuur. Bedrijven investeren in schaalbare dataplatformen, maar die vragen om specialisten die zowel techniek als ethiek begrijpen.
Duurzaamheid ontmoet betrouwbaarheid
Het parallel tussen beide ontwikkelingen is meer dan opvallend. Terwijl datacenters meer transparant moeten worden over hun energieverbruik, moeten organisaties intern transparanter worden over hun dataverbruik. De duurzaamheidsagenda en de data-agenda raken steeds meer verweven.
Voor veel merken ligt hier een kans: door operationele en analytische data te koppelen, kunnen zij zowel hun ecologische voetafdruk als hun AI-prestaties verbeteren. De samenwerking tussen energie-experts, data-engineers en analisten wordt daarmee strategisch belangrijk.
De nieuwe datavraag
De kernvraag voor de komende jaren is niet of, maar hoe snel bedrijven hun datagrondslag kunnen verduurzamen en versterken. Een verantwoorde infrastructuur begint bij het datacenter, maar eindigt bij de mens die de datastroom begrijpt.
Wie beide onder controle heeft, bouwt niet alleen aan snellere AI, maar ook aan betrouwbaardere data.
