15 Kritieke Data Trends
voor 2026

De belangrijkste trend van 2026 is geen AI-tool, maar een data-eis. Organisaties ontdekken dat hun AI-investeringen pas renderen wanneer data gestructureerd, gegoverneerd en realtime beschikbaar is. Naar schatting is 90% van enterprise-data ongestructureerd en opgesloten in silo’s*. Zonder uniforme toegang tot zowel gestructureerde als ongestructureerde data blijven AI-modellen ondermaats presteren.

AI-agents die zelfstandig taken plannen en uitvoeren zijn de #1 enterprise-trend van 2026. Van documentclassificatie tot ETL-pipelines: agents automatiseren complexe workflows die voorheen menselijke coördinatie vereisten. Maar ze hebben betrouwbare, goed gestructureerde data nodig om effectief te zijn. Bij lage-risico taken werken agents al goed; bij complexere bedrijfsbeslissingen is menselijke supervisie essentieel.

Tegenover grote cloud-LLMs groeit de beweging naar kleinere, efficiëntere AI-modellen die lokaal draaien. SLMs hebben minder dan 30 miljard parameters (tegenover biljoenen bij grote modellen), zijn goedkoper, privacyvriendelijker en kunnen op eigen servers draaien. Voor specifieke taken zoals documentherkenning of dataclassificatie presteren ze vaak even goed als grote modellen.

Met de EU AI Act die in augustus 2026 van kracht wordt, moeten organisaties AI-beslissingen kunnen uitleggen en verantwoorden. Explainable AI (XAI) transformeert van nice-to-have naar wettelijke verplichting. Organisaties die nu al transparant werken, bouwen vertrouwen op bij klanten en toezichthouders.

Datavalidatie is niet langer een bijzaak. Met AI die steeds meer beslissingen neemt op basis van data, wordt de kwaliteit van die data bepalend voor het succes van de organisatie. Organisaties zonder robuuste datavalidatie lopen het risico dat AI-modellen verkeerde beslissingen nemen op schaal.

Weten waar data vandaan komt en hoe het getransformeerd is, wordt verplicht onder de EU AI Act. Data provenance gaat verder dan compliance: het bouwt vertrouwen op bij klanten en stakeholders. Tools die transformaties en gebruiksgebeurtenissen loggen worden onderdeel van de kritieke vertrouwenslaag van elke organisatie.

Het klassieke probleem van duplicaten en formaatinconsistenties wordt urgenter nu AI-modellen afhankelijk zijn van schone data. Verschillende datumnotaties, spellingvariaties en cross-systeeminconsistenties ondermijnen elk AI-initiatief. “Garbage in, garbage out” geldt dubbel voor AI.

Naar schatting is 90% van enterprise-data ongestructureerd en onbenut*. Dark data kost opslagbudget zonder waarde te leveren, en verouderde data leidt tot verkeerde beslissingen. Opruimen is een voorwaarde voor AI-succes en een eis vanuit privacywetgeving.

Data-observability – realtime inzicht in datastromen, kwaliteit en anomalieen – is in 2026 geen luxe meer maar een standaardfunctie van elk dataplatform. Proactieve detectie van problemen voorkomt dat slechte data doorstroomt naar businessprocessen en AI-modellen.

In augustus 2026 treedt de EU AI Act in werking: de eerste uitgebreide AI-wetgeving ter wereld. Organisaties die AI inzetten voor high-risk toepassingen moeten transparantie, risicobeoordelingen en documentatie kunnen aantonen. Wie nu begint met voorbereiden, vermijdt kostbare aanpassingen later.

Datasoevereiniteit is in 2026 geen niche meer. Geopolitieke spanningen, strengere regelgeving en groeiend klantbewustzijn maken lokale dataopslag en data-eigendom tot een strategische eis. Organisaties willen weten waar hun data staat, wie er toegang toe heeft en onder welk rechtsgebied het valt.

De dataplatformmarkt consolideert rond minder leveranciers, maar dit keer op basis van open standaarden. API-economie en datatoegangskosten worden het nieuwe strijdtoneel. Organisaties die nu kiezen voor open standaarden, houden strategische flexibiliteit voor de toekomst.

Data bevragen waar het staat, zonder het te verplaatsen of dupliceren. Zero-copy elimineert duplicatiekosten, versnelt time-to-value door complexe ETL-processen te vereenvoudigen en voorkomt vendor lock-in door data in open formaten te houden. Hybride cloud-strategieen profiteren direct van deze aanpak.

AI-gegenereerde testdata als alternatief voor echte persoonsgegevens. Synthetic data maakt het mogelijk om AI-modellen te trainen zonder privacyrisico’s. Gartner voorspelt dat 75% van bedrijven in 2026 generatieve AI gebruikt om synthetische klantdata te creëren*.

Privacy en security groeien in 2026 definitief samen. De AVG, NIS2-richtlijn en EU AI Act overlappen steeds meer. Organisaties hebben een geintegreerde compliance-aanpak nodig die alle drie de regelgevingskaders afdekt, in plaats van losstaande initiatieven per wet.