Datascience en kennismanagement

Datascience en kennismanagement
In dit tweede artikel over datascience-competenties verschuiven we de focus van het beroepsveld naar geclusterde competenties binnen de vakdiscipline en leggen we de relatie met de competenties van de organisatie en het kennismanagement.
In het vorige artikel (Informatie, nr.7, september 2015) gaven we een breed overzicht van het veld van de datascientist weer en werd zichtbaar uit hoeveel verschillende aandachtsvelden dit vakgebied bestaat. Historisch gezien is er geen enkele beroepspraktijk bekend waarin zoveel verschillende vaardigheden en kennisbronnen gelijktijdig ingezet moesten worden. Daarnaast is het niet alleen belangrijk voor het goed functioneren van de datascientist dat hij nuttige kennis en informatie weet te verschaffen aan de organisatie, maar ook dat deze kennis en informatie op een goede manier wordt gebruikt. We verduidelijken daarom hier de relatie tussen datascience en de organisatie van kennis in de business verder door middel van kennismanagement.
Professionele invulling
Wat is een kenmerkende beschrijving van een datascientist? In essentie is het iemand die zich bezighoudt met het achterhalen van de waarheid over een min of meer kenbare en in hoge mate contextafhankelijke manier van denken over, en werken met, data genoemd.
De datascientist vergaart eigenstandig (en eigenzinnig) informatie en kennis, door met behulp van algoritmen de bestaande situatie te verkennen.
Op basis van theorieën en denksystemen, worden aannames en verklaringen getoetst waarbij de principes en denkwijze uit de wetenschap erg belangrijk zijn. Kennis en informatie zijn dus de producten die door de datascientist worden gegenereerd. Zoals we in het vorige artikel beschreven is datascience een divers veld waarbinnen een professional nooit diepgaande expertise kan hebben op ieder vlak. Dit betekent ook dat
datascience-professionals op verschillende manieren worden ingezet. Grote bedrijven met een R&D-afdeling willen graag dat de datascientist de wetenschappelijk opgeleide mensen van de afdeling R&D ondersteunt in het gebruik van datascience-methoden of dat de datascientist samenwerkt met partners om data en analytische behoeften te verduidelijken. Maar veel vaker denken organisaties in datascience-teams of -labs, waarin mensen met diverse competenties met elkaar samenwerken en individuele verschillen worden opgeheven of teams worden samengesteld langs typologie waaraan behoefte is.
Elk type datascientist wil door middel van waarheidsvinding de kennis, het beleid en de besluitvorming ondersteunen, waardoor sturing op verandering tot stand kan komen (figuur 1) . Een datascientist ziet als wetenschapper en kennis- en intelligentiebouwer deze gerichte veranderingen als vanzelfsprekende deducties van voorgaande situaties.
 
 
Figuur 1. Van data naar intelligentie
 
Kennisontwikkeling en datascience zijn heel nauw verbonden met elkaar. Als kennis en informatie het resultaat is dat door de datascientist wordt gegenereerd, dan is kennismanagement de opvolging van dit resultaat: het vastleggen en gebruiken van de opgedane kennis en informatie in de organisatie. Daarbij hoort ook het genereren van draagvlak binnen de organisatie. Daarom staan we even stil bij de kennisontwikkeling en de plaats hiervan in de organisatie die in de nieuwe samenleving een grote rol speelt.
Recente innovaties in de ICT
Tegenwoordig is er veel hang naar innovatie en gaan kennisontwikkeling en waardecreatie hand in hand. Binnen de ICT-branche geldt dit in heel sterke mate. ICT wordt vaak als succesfactor in het realiseren van ambities gezien, mits deze in samenhang wordt georganiseerd en verbonden is met de strategische prioriteiten. Om een context te schetsen voor deze kennisontwikkeling zetten we de jongste ontwikkelingen in de ICT (die het derde platform of NexTGen of de digitale transformatie worden genoemd), hier in historisch perspectief. Hierover zouden we een artikel op zich kunnen schrijven, maar hier geven we dit slechts globaal weer in drie fasen; van oud, via midden, naar nieuw.
In figuur 2 zien we dat de belangrijkste aandachtspunten verschuiven van de techniek naar de business, via de processen. We zitten nu in de overgang naar de nieuwe verhoudingen toe. Sommige bedrijven en bedrijfstakken zijn daarin vooruitstrevender dan andere. Vanuit een geïsoleerd kennisdomein naar digitaal leiderschap gericht op externe verhoudingen en snelle adaptatie. Vanuit een objectieve kennisopvatting naar samenwerken en verbinden binnen portfolio-opvattingen.
Visionairs benadrukken vrij uniform de volgende ontwikkelingen als belangrijke vormgevende factoren van de toekomst:
1. de tastbare en de digitale wereld lopen steeds
meer in elkaar over
2. er wordt steeds meer ‘intelligentie’ ingebracht; de toepassing van kennis die op gegevens is gebaseerd op een hoger (strategisch) niveau, ofwel data-driven besluitvorming
3. technologie dringt door in de business en brengt verstoring van de bedrijfsvoering met zich mee
 
Figuur 2. Ontwikkelingen in drie fasen in de tijd
 
De aard van het werk verandert drastisch in de nieuwe digitale economie waarin nieuwe samenwerkings- en verdienmodellen gaan ontstaan.
Professionals en organisaties moeten daarin opnieuw hun weg vinden. De ‘zachtere’ skills: een neus voor innovatie, het vormgeven van de relatie met de business, het ontwikkelen van strategische inzichten, overdracht kunnen plegen en het (in ieder geval) bij kunnen blijven door professionele ontwikkeling te entameren, staan steeds meer naast en op gelijke hoogte met de ‘harde’ ICTkennis/vaardigheden.
• Voor de professional geldt dat het omgaan met zichzelf, met anderen en met kennisverwerving direct naast (en soms boven) de ICT-kennis en
ICT-vaardigheden komen te staan. Competenties
(kennis, affectie, regulatie, cognitie) worden daardoor belangrijker dan de harde ICT-kennis en vaardigheden van de professional alleen.
• Voor de organisatie geldt dat zij deze digitale transformatie optimaal moet faciliteren en benutten door medewerkers in staat te stellen gebruik te maken van de aanwezige en of nieuw te genereren resources. Op die manier worden zaken bereikt en waarde gecreëerd, in samenwerking met anderen (en soms in regie), en de vrije professionele ruimte benuttend.
 
Gebruikmakend van de digitale mogelijkheden om (ook extern) te kunnen samenwerken, ondersteund door een optimale werkplek waarin organisatiekennis voorhanden of gemakkelijk bereikbaar is, zorgt een organisatie dat verstoringen kunnen worden opgevangen en innovatieve ontwikkeling mogelijk is.
Kennis in de organisatie
De betekenis van kennis voor de samenleving en de organisaties daarbinnen kan niet worden overschat. Nederland is een dienstenland en ruim
80 procent van het bruto nationaal product (bnp) bestaat uit het leveren van diensten waarbij kennis een grote rol speelt. Kennis is voor ons land dus een belangrijke grondstof in wat we produceren. Kennis is een levend en veranderend iets, dat als dit niet wordt onderhouden en vernieuwd al snel niet meer als kennis zal worden aangemerkt.
Kennis vertegenwoordigt dus ook een waarde voor de organisatie en dit betreft al die zaken die een organisatie weet; van de primaire processen en de overige bedrijfsprocessen, van het proces hoe de dienst door te ontwikkelen is op een nieuwe marktvraag of omstandigheid. Kennisorganisaties zijn er dus op gericht om ervoor te zorgen dat medewerkers, als individu en in teams, eigen en elkaars kennis kunnen gebruiken en door het delen ervan die kennis van elkaar kunnen leren.
Door dit als een dynamisch proces in te zetten onderhoudt een organisatie haar kennis en breidt dit uit. Maar dat dit gemakkelijker gezegd is dan gedaan, blijkt uit het feit dat kenniswerkers gemiddeld maar liefst 10 uur per week besteden om de juiste informatie te produceren. Kennelijk besteden we niet voldoende tijd aan het goed opbergen van de informatie om er kennis uit te kunnen genereren, maar accepteren we de zoektijd die nodig is om betrouwbare informatie boven tafel te krijgen.
Stock of flow
Kennis werd lange tijd opgevat als stock, een voorraad die waarde vertegenwoordigt en die overdraagbaar is op anderen door het aan een expert te onttrekken, in een systeem op te slaan om onafhankelijk van tijd/plaats te worden ontsloten. Kennis die is opgebouwd door de organisatie in het uitvoeren van het primaire proces en die opgeslagen is in documenten, werkwijzen en procedures en databases. Veel grote organisaties zijn tegenwoordig nog steeds niet in het stadium dat zij hun ‘voorraad kennis’ zodanig hebben geclassificeerd (met behulp van meta-informatie en thesauri) dat de inhoud van geschreven documenten (met bekende kennis) kan worden ontsloten met intelligente zoekalgoritmen.
Een andere benadering die veel voorkomt is die waarin kenniswerkers als de dragers van de kennis worden beschouwd (flow). Kennis in de hoofden van mensen moet op sleutelrollen worden geplaatst om het opbouwen van organisatiecapabiliteit te ondersteunen.
Communicatie tussen kenniswerkers en het creëren van ontmoetingen en mogelijkheden om te delen en van elkaar te leren worden gefaciliteerd. Het voornaamste streven is het afstemmen van de vraag naar kennis met het aanbod op een markt of bepaald domein. Deze uitwisselingsmogelijkheden (SIG, CoP) worden soms proactief begeleid door communitymanagers die op zoek zijn naar de leermogelijkheden van een organisatie.
Beide benaderingen kunnen door de organisatie worden gevolgd. Kenniswerkers worden zowel voorzien van een goed benaderbare collectie als gefaciliteerd in het delen met andere kenniswerkers. In het eerste geval wordt het product geobjectiveerd en in het tweede geval wordt de transfer tussen subjecten benadrukt. In beide gevallen is de rol van het management als digital leader afwezig of slechts facilitair zichtbaar.
Nieuwe vormen van kennismanagement
In de nieuwe vormen van organisatie komt het digitaal leiderschap meer centraal te staan en zal er een integrale structurele aanpak van het kennismanagement moeten komen. Ziet de organisatie kennis als belangrijk hulpmiddel in het bereiken van innovatieve waardecreatie, dan kan men niet voorbijgaan aan de beide voorgaand beschreven opvattingen (stock en flow) die moge lijk ook al zijn toegepast in de organisatie. Hier dient aandacht aan besteed te worden en moet meegenomen worden in de nieuwe vormgeving van kennismanagement. Kennis moet nog steeds verzameld en toegankelijk worden gemaakt voor actief gebruik door de kenniswerker. Het management van kennis bestaat uit het benutten van bestaande kennis en het ontwikkelen van nieuwe kennis, de kenniscreatie. Tegelijkertijd moet er ook aandacht blijven voor verankering en kennisbehoud van de (oude en nieuwe) kennisvoorraad.
Kennis is weliswaar dynamischer en moeilijker te meten dan informatie, het is veel vluchtiger en wordt door personen (met een eigen wil) gehouden, groeit en kan impliciet zijn doordat het over lange ervaringsjaren van professionals gaat. Het kan verschillend aangewend worden, zelfs op eenzelfde moment. Juist door deze kenmerken moet het management het communiceren en delen van kennis actief blijven stimuleren en faciliteren en als ‘education permanente’ gemotiveerd aanbieden aan kenniswerkers.
Digitaal leiderschap omvat méér dan de stock- en flowopvatting en draagt er zorg voor dat een organisatie tot een structurele kennisinfrastructuur en meer dynamische aanpak van het kennismanagement komt. Voorwaarde daarbij is dat twee basisaannames over de ICT-ondersteuning losgelaten worden en waar leiders en professionals afstand van moeten nemen, te weten:
1. Het klassieke model voor de informatievoorziening dat erop gebaseerd is dat informatiedragers worden getransporteerd van A naar B om op plek B toegankelijk te zijn. Als de informatie digitaal beschikbaar is geworden, wordt vaak alleen de vorm maar aangepast en verplaatst men de file (in plaats van het karretje met dos siers) nog steeds van A naar B.
2. Ook de aanname dat de applicatie de trigger van het informatieverwerkingsproces is, moet worden losgelaten. Het proces was altijd de basis van alles, en de beslis- of bewerkingsmomenten in het proces worden ook weer in een beslis- of bewerkingsapplicatie weergegeven. Tegenwoordig groeit het besef dat gegevens zelf kunnen worden uitgerust met de (meta-)informatie die bepaalt wanneer welke bewerking nodig is.
In het zoeken naar nieuwe wegen is het nodig dat informatietechnologen en businessmanagers zich bewust worden van de impliciete aannames, die vernieuwing in de weg staan. We zien de volgende drie essentiële zaken voor e-leadership rondom kennisontwikkeling nieuwe stijl ook als voorwaardelijk voor succes:
• Het onderzoek om de gevonden kennis te vertalen en om te zetten naar de praktijk van het handelen toe.
• Het uitdragen van deze nieuwe manier van ontdekken, zodat het wordt omgezet naar een breed geaccepteerde zienswijze in het bedrijf.
• Het inspireren en mobiliseren om rondom deze nieuwe manier van kijken naar de realiteit draagvlak te verkrijgen zodat het als werkwijze ingebed wordt in het werken van alledag.
Kennisstructuur
Nadat men zich ervan bewust is geworden welke grote plaats kennis inneemt en in de nabije toekomst nog gaat innemen, en welke impliciete denkpatronen in de weg staan, komt de opzet in een structuur aan de orde. Kennis kan in hogere orde categorieën worden ingedeeld. Een zogenaamde kennisboom kan het begin van de aanleg van een goed bruikbare kennisinfrastructuur in een organisatie zijn. Het betreft de contextuele inventarisatie van de kennisdomeinen die aanwezig zijn binnen de organisatie als een domeinconstructie. Het uitgangspunt van de kennisboom moet dan niet slechts het isoleren van kennis als een logistiek probleem zijn. Elementen als verbinden, herstellen, of vertrouwen in de kennis en de kenniscommunity, kunnen niet afwezig zijn.
Ook het begeleiden en leren en onderhouden van kennis kan niet worden weggelaten. In de nieuwe wereld is juist het verbinden, de relatie en het onderhoud van steeds meer relaties in samenhang datgene wat de kennisontwikkeling drijft. Om het geheel in kaart te brengen kan als startpunt een kennisinventarisatie en -analyse dienst doen, waarin de volgende vragen centraal staan:
• Welke kennis hebben we nodig? (inhoud van de
kennis; vorm van de kennis)
• Hoe kunnen we aan die kennis komen? (beschikbaar (te maken) binnen de organisatie; wat moet worden ingekocht?; samenwerking met externe partijen)
• Waar plaatsen we de kennis in de organisatie?
(wie / wat maakt gebruik van de kennis?; hoe is de beschikbaarheid geregeld?; wie onderhoudt de kennis / is de eigenaar?)
Door een dergelijke inventarisatie kan een organisatie zien welke samenhang en logische afhankelijkheden er bestaan (met doelen, taken en decomposities) en hoe in de verschillende domeinen wordt omgegaan met betekenis en con-text (verificatie, typering, rules) en hoe men van gegevens tot informatie kwam/komt.
Kennismanagement in de praktijk: Rijkswaterstaat
Bij Rijkswaterstaat is men bezig om deze nieuwe vormen van kennismanagement te ontwikkelen.
Rijkswaterstaat wil een publieksgericht netwerkmanager, een toonaangevend projectmanager en een slagvaardig crisismanager zijn. Een organisatie die onze wegen en vaarwegen managet, daarvoor veel projecten uitzet om die wegen en
vaarwegen te bouwen en te onderhouden, en die in het geval van een crisis slagvaardig weet te acteren. Dit zijn in het kort de doelen die Rijkswaterstaat wil verwezenlijken.
Men wilde per primair proces kunnen bepalen welke kennis nodig is. Rijkswaterstaat koopt voor een groot gedeelte het werk in en voert dit niet allemaal zelf uit. Het instrument kennisboom kent 19 hoofdkennistakken en 140 kennistakken. Het was dus belangrijk om na te gaan welke kennistakken Rijkswaterstaat primair zelf wil behouden en uitvoeren.
Op basis van de ambities van de organisatie zijn daarvan de volgende kennisdoelen afgeleid:
1. Praktische kennis van het primaire proces en de productieopgave hebben, nu en in de toekomst.
2. Per kennistak bepalen welke kennis voor nu en later Rijkswaterstaat zelf in huis moet hebben, moet inkopen of met anderen moet laten ontwikkelen.
3. De deskundigheid en expertise van medewer-kers geven de doorslag: mensen = kennis.
4. De ontwikkeling van de medewerkers verloopt via opleidingen op verschillende niveaus; de mobiliteitsmogelijkheden binnen de loopbanen variëren.
 
Cruciaal voor Rijkswaterstaat is het behoud van kritische kennis en het afbouwen van inhuur op sleutelfuncties. De kennisboom werd daarom aangevuld met een ander instrument, te weten de kennisprofielen. Kennisprofielen verbinden de productieopgave van Rijkswaterstaat voor de drie ambities met de benodigde en de in Rijkswaterstaat aanwezige kennis. Voor dit doel werden er kennistypen gede-finieerd om de ambities waar te maken. Daarvoor was kennis van de feitelijke werkzaamheden nodig, de omgevingskennis, de marktkennis, de wettelijke en technische normenkennis en de kennis over hoe de organisatie in het verleden met zaken is omgegaan. Deze kennistypen kregen allemaal een kleur en zo kon per kennistak de toekomstige ontwikkeling en verdeling van kennistypen worden weergegeven.
Door deze praktische aanpak, waar de stock- en flowbenadering van kennis is toegepast, heeft de manager zichtbaar welke kennis toegevoegd dient te worden over het geheel en welke kennis overtollig aanwezig is.
De eerste stap gezet
Deze wijze van inventariseren kan verder worden aangevuld en in de nabije toekomst omgevormd worden naar een nieuwe dynamische vormgeving van kennismanagement toe. Alles gaat in stappen, de reis is lang en er zijn verschillende wegen die bewandeld kunnen worden, maar de eerste stap is gezet.
Kijkend naar de eerder geformuleerde kennisdoelen 1 en 2 kunnen deze met datasciencetechnieken worden gevalideerd en door deze onderbouwing veel meer waarde verkrijgen. Het kennisdoel 3 kan in competenties worden opgezet door het aanleggen van persoonlijke competentie-profielen in portfolio’s. Datascientists kunnen met behulp van categorisatie/clustering-technieken soortgelijke profielen aan elkaar matchen en zo helpen bij het op- en uitbouwen van de context kennis en de kenniscommunities binnen de eigen organisatie. Door de collaboratie die tot stand komt door de context, komen nieuwe vluchtiger samenwerkingsverbanden tot stand. Wij denken dan ook sterk aan het samenwerken met anderen binnen een context die fluctueert afhankelijk van de behoefte van het moment of op basis van gedeelde of gevraagde competenties. Dit faciliteert het informele leren. Kennisdoel 4 tot slot kan verder doorgevoerd worden, opleidingsmodulen kunnen actief worden aangeboden als mensen bepaalde kennisgerelateerde vragen stellen binnen de communities. Hierdoor wordt kennis nog beter gedeeld door alle betrokken partijen (ICT, informatiemanagement, hr, R&D, sales, enzovoort) en kan men de kennisinkoop nog beter inhoudelijk verantwoorden. Een zo kennisintensieve organisatie is wat kennisdeling betreft op de goede weg en we zullen Rijkswaterstaat in haar ontwikkeling op dit vlak volgen.
 
Roland Drijver (roland.drijver@rws.nl) is informatiemanager Corporate Dienst van Rijkswaterstaat.
Marleen Olde Hartmann (marleenoldehartmann@ abio.nl) is docent en eigenaar van AIBO BV.
Nienke Korsten (nienkek@gmail.com) is datascientist, SAS-consultant en trainer bij EOM Data Solutions.

Tag

Onderwerp



Niet gevonden? Vraag het de redactie!

Heeft u het antwoord op uw vraag niet gevonden, of bent u op zoek naar specifieke informatie? Laat het ons weten! Dan zorgen we ervoor dat deze content zo snel mogelijk wordt toegevoegd, of persoonlijk aan u wordt geleverd!

Stel uw vraag