Według najnowszego badania przeprowadzonego przez MIT Technology Review Insights wraz ze Snowflake, rola inżynierów danych nabiera w firmach strategicznego wymiaru – potwierdza to 72% liderów technologicznych, a w przypadku największych korporacji (przychody powyżej 10 mld dolarów) odsetek ten wzrasta do 86%. W ciągu ostatnich dwóch lat czas, jaki inżynierowie danych poświęcają na projekty związane ze sztuczną inteligencją, podwoił się z 19% do 37%, a prognozy wskazują, iż do 2027 roku osiągnie 61%.
Badanie objęło 400 liderów technologicznych, w tym dyrektorów CIO, CTO i CDAO w czerwcu 2025 roku. Respondenci reprezentowali organizacje z 10 państw (USA, Kanada, kraje Europy oraz region Azji i Pacyfiku), osiągające roczne przychody na poziomie co najmniej 500 milionów dolarów. Z raportu wynika, iż 81% menedżerów zauważa zmianę charakteru pracy inżynierów danych w ich organizacjach w wyniku rozwoju AI, a 74% obserwuje wzrost liczby projektów i generowanego kodu w ciągu ostatnich dwóch lat.
Według Chrisa Childa, wiceprezesa ds. inżynierii danych produktowych w Snowflake, kadra zarządzająca zdaje sobie sprawę, iż bez wykorzystania danych w procesach decyzyjnych firmy ryzykują pozostanie w tyle za konkurencją. “Wraz z automatyzacją zadań przez agentów AI, rola inżynierów danych przesuwa się z zadań operacyjnych, takich jak praca z danymi i ich integracja, w stronę strategicznego planowania wykorzystania danych i AI dla wzrostu biznesu” – podkreśla Child. Raport wskazuje również, iż 77% respondentów potwierdza wzrost presji na zespoły inżynierii danych, zwłaszcza w kontekście zarządzania danymi nieustrukturyzowanymi i przetwarzania w czasie rzeczywistym.
Eksperci Snowflake wskazują trzy najważniejsze obszary rozwoju dla inżynierów danych: pogłębianie kompetencji w zakresie AI (szczególnie dużych modeli językowych LLM), lepsze zrozumienie potrzeb biznesowych oraz doskonalenie umiejętności komunikacyjnych. Organizacje powinny tworzyć warunki do poszerzania kompetencji zespołów w obszarach takich jak uczenie maszynowe, deep learning czy inżynieria cech. Pełny raport “Redefining Data Engineering in the Age of AI” jest dostępny na stronie Snowflake.
