Hoe zorg je dat digitalisering niet alleen sneller gaat, maar ook beter landt in het werk? Bij de waterschappen werd die vraag steeds urgenter. De ambities op het gebied van datagedreven werken groeiden, net als de hoeveelheid data en tools. Maar hoe zorg je dat medewerkers daar zelfstandig en met vertrouwen mee kunnen werken? Niet door alleen nieuwe software te introduceren, maar door te investeren in vaardigheden. Samen met de School of Data Science , een private opleider aangesloten bij branchevereniging NRTO, werd digitalisering daarom gekoppeld aan leren in het werk zelf. Daarmee werd digitalisering niet alleen een technologische opgave, maar vooral een vraagstuk van nieuwe vaardigheden en manieren van werken.
Van wens naar inzicht
Als adviseur datavisualisaties vertaalt een medewerker van het waterschap diffuse vragen naar heldere dashboards. Met rapportages in Power BI en webkaarten in GIS-software maakt hij informatie zichtbaar die anders verborgen blijft. Soms gaat het om percelen die mogelijk niet zijn aangesloten op het riool. Soms om de voortgang van een dijkversterkingsproject. ‘Ik vind het een leuk spel,’ zegt hij, ‘om wensen die nog niet scherp zijn om te zetten in een visualisatie die in één oogopslag antwoord geeft.’
Dat werk gebeurt niet op één plek in de organisatie. Binnen het waterschap werken teams data management en monitoring aan het centraal ontsluiten van gegevens. Tegelijkertijd bouwen ook collega’s dicht op de kerntaken hun eigen analyses en dashboards. Juist daar ontstond de uitdaging. Hoe zorg je binnen één organisatie voor een gedeelde manier van werken? Welke datakwaliteit lever je aan elkaar? Hoe bouw je een datamodel op? Welke analyses zijn passend? En hoe maak je rapportages die niet alleen kloppen, maar ook richting geven?
Met de snelle digitalisering en hoge ambities rond datagedreven werken werden die vragen steeds prangender. Losse cursussen bleken niet genoeg. Ze sloten onvoldoende aan op de dagelijkse praktijk. De organisatie zocht daarom naar een aanpak waarin digitalisering en vaardigheidsontwikkeling hand in hand gaan, een vraagstuk waar veel organisaties die datagedreven willen werken vandaag voor staan.
Leren in het werk
In plaats van opnieuw een standaardtraining te kiezen, werd samen met School of Data Science een ander traject opgezet. Geen los programma naast het werk, maar een zesweekse training-on-the-job. Deelnemers besteden wekelijks één dag aan het leren van Power BI en Storytelling with Data, terwijl zij tegelijkertijd werken aan een eigen dashboard met data van waterschap.
Theorie en praktijk lopen daarin voortdurend door elkaar. Deelnemers starten met intakegesprekken om hun leerbehoefte scherp te krijgen. Ze maken kennis met datagedreven werken als manier van denken, niet alleen als technische vaardigheid. Onder begeleiding bouwen zij stap voor stap aan een dashboard dat direct relevant is voor hun eigen werkcontext. Juist deze combinatie maakt het mogelijk om digitale vaardigheden direct toe te passen in het werkproces, waardoor medewerkers sneller vertrouwd raken met nieuwe technologieën en organisaties wendbaarder worden in hun digitalisering.
Aan het einde presenteren zij hun product aan collega’s. Dat moment blijkt meer dan een afronding. Het dwingt deelnemers om hun inzichten helder te verwoorden en hun verhaal te structureren. Niet alleen techniek groeit, ook het vermogen om informatie overtuigend en doelgericht over te brengen.
Wat verandert, is niet alleen de kwaliteit van dashboards. Het gesprek verschuift. Collega’s stellen andere vragen. Waar komt deze data vandaan? Wat zegt dit eigenlijk? Klopt de interpretatie? Daarmee verschuift digitalisering van een technisch project naar een organisatiebrede vaardigheid die medewerkers in staat stelt zelfstandig met data en digitale toepassingen te werken.
Verbinden over grenzen heen
Om het leren niet te laten stoppen na afloop van het traject, werd binnen het waterschap de leergemeenschap ‘data optimisten’ opgericht. Medewerkers die het trainingstraject volgden, blijven via deze groep met elkaar verbonden. Zij besteden tien procent van hun tijd aan experimenteren, leren en samenwerken rond datagedreven werken.
In die gemeenschap komen collega’s uit verschillende teams samen. Zij werken aan praktijkgerichte casussen, variërend van vismigratie en vergunningverlening tot toepassingen rond waterkwaliteit. Door mensen uit uiteenlopende disciplines te verbinden, ontstaan dwarsverbanden die bestaande silo’s doorbreken.
De groep groeit snel. Wat begint als een netwerk van enthousiastelingen, ontwikkelt zich tot een beweging binnen de organisatie. Nieuwsgierigheid wordt zichtbaar gewaardeerd. Kennis delen wordt vanzelfsprekender. Medewerkers zoeken elkaar op om samen een vraagstuk te ontrafelen, in plaats van het door te schuiven.
Toekomstbestendig
Toekomstbestendig digitaliseren blijkt daarmee minder te gaan over technologie alleen, en meer over het vermogen van mensen om ermee te werken. Door vaardigheden op te bouwen in de eigen context ontstaat zelfstandigheid. Medewerkers worden minder afhankelijk van een kleine groep specialisten en meer eigenaar van hun eigen informatiepositie.
Voor het waterschap betekent dat betere besluiten, gerichtere inzet van middelen en meer samenhang in de organisatie. Voor School of Data Science bevestigt dit een bredere les die veel private opleiders herkennen: digitalisering krijgt pas waarde wanneer leren structureel onderdeel wordt van het werk.
Organisaties die investeren in tooling zonder te investeren in mensen blijven achter de feiten aanlopen. Wie investeert in digitale vaardigheden, bouwt aan een organisatie die kan meebewegen met nieuwe technologie.
De NRTO, de Nederlandse Raad voor Training en opleiding, is de brancheorganisatie voor private onderwijsinstellingen, opleidings- en trainingsbureaus. Het NRTO-keurmerk is een onafhankelijk kwaliteitskeurmerk dat aantoont dat een opleider voldoet aan strenge eisen op het gebied van professionaliteit, transparantie, klanttevredenheid en resultaatgerichtheid.
