Volgens Deloitte Technology Industry Outlook, vereist de Algemene Verordening Gegevensbescherming van de Europese Unie (AVG/GDPR) dat IT-bedrijven architecturale en technische wijzigingen moeten aanbrengen om te voldoen aan de voorschriften. Dit komt door het gebruik van grote hoeveelheid gebruikersgegevens . Verschillende sectoren en bedrijven in heel Europa realiseren nu echter het technologie tekort in vergelijking met Amerikaanse en Aziatische bedrijven. Europese bedrijven richten zich steeds meer op zowel modernisering als grote investeringen in software- ontwikkelingsprojecten. In dit artikel bespreken we de huidige trends in de software-ontwikkelingsindustrie.

De State of European Tech 2018 bracht onlangs hun rapport uit, waarin werd geconcludeerd dat “terwijl de algemene economie van Europa en de traditionele sectoren stabiliseert, dat toch snel groeiende technologie de beste hoop op groei is.” Enkele belangrijke bevindingen uit het rapport:

$ 23 miljard belegd alleen in 2018, tegen slechts $ 5 miljard in 2013

Er waren vier technische beursintroducties die op de openingsdag een waarde van meer dan $ 5 miljard bereikten, waaronder Spotify.
Europa had drie van de top 10 grootste technische beursintroducties van 2018 over de hele wereld.

Nu we de enorme groei in de software-ontwikkeling hebben gezien, laten we de stijgende trends in bedrijfsmodellen op basis van Machine Learning van IT-bedrijven eens nader bekijken en zien welke impact dit heeft op alle sectoren waarin ze actief zijn, zoals gezondheidszorg, productie, auto- en landbouw.

Convergentie van IoT (Internet of Things), AI (Artificial Intelligence) & Blockchain:

Er zijn een aantal uitdrukkingen die momenteel worden gebruikt om kunstmatige intelligentie te beschrijven, waaronder machine learning & voorspellende analyse. Laten we eens kijken naar enkele van de hoogtepunten met betrekking tot het investeren in gebaseerde software-ontwikkeling projecten:

  • Verbetering van marketingprocessen en ondersteuning bij nauwkeurige verkoopprognoses;
  • Nauwkeurige medische diagnoses en hulp bij behandelingen;
  • Aanzienlijke besparingen in tijd en personeelskosten dankzij een aanzienlijke vermindering van gegevensinvoer, geautomatiseerd.
  • Realtime klant feedback gecombineerd met continue product updates en augmentatie.
AI zal uiteindelijk software ontwikkeling automatiseren

Bedrijfsbrede CRM- en ERP-systemen genereren enorme datasets voor analyse. Software ontwikkeling in Machine Learning / AI heeft als doel om hardware besturingssystemen, server software en mobiele applicaties te synchroniseren. Dit zorgt voor inzichten en generatie van patronen ter verbetering van product- / systeemprestaties, winstgevendheid en klanttevredenheid. Wanneer machine learning-modellen worden toegepast op deze datasets, transformeert de IT-activiteit van reactief naar voorspellend naar toekomstbestendig. Wanneer de kracht van op AI / Machine Learning gebaseerde software ontwikkeling wordt toegepast op organisaties, zal er een een consistente toename zijn van hun winst rapportages. Terwijl ze in real time zijn aangepast of op zijn minst in een zeer korte tijd effectief hebben gereageerd op veranderende marktomstandigheden en verwachtingen van klanten.

Software ontwikkelingsmethodieken:

Terwijl bedrijven zich voorbereiden op een snelle reactie en klanttevredenheid, kunnen we een aantal van de belangrijkste softwareontwikkeling methodologieën / -modellen ontdekken die momenteel in verschillende organisaties worden toegepast, samen met hun voor- en nadelen:

Watervalmodel richt zich primair op het creëren van een goed projectplan voor het software ontwikkelingsproces met een lineaire stroom en een specifieke set acties voor gebruikers. Software ontwikkeling van een functionaliteit wordt progressief gemaakt na voltooiing van de vorige functionaliteit. Software ontwikkeling op basis van dit model is niet geschikt bij steeds veranderende eisen en daarmee dus afnemend in populariteit.

Agile – Agile software ontwikkeling is het meest populaire framework voor software ontwikkeling projecten. Het is een methodologie die helpt bij het afstemmen van digitale transformatie-initiatieven op bedrijfsbehoeften. Omdat digitale transformatie een continu proces is, helpt Agile vaak om waardevolle resultaten voor het bedrijf te leveren in plaats van te wachten op een lange doorlooptijd zoals waargenomen in traditionele software ontwikkelingsprojecten.

Extreme Programming (XP) – Hoewel het vergelijkbaar is met het Agile-framework, kost XP meer tijd en energie in vergelijking met de andere benaderingen. XP wordt voornamelijk gebruikt wanneer de functionaliteiten van het product voor de ontwikkeling van software niet duidelijk zijn, terwijl het zorgt voor meer traceerbaarheid binnen de modellering procedure. Het is geschikt voor complexe software ontwikkelingsprojecten.