Onlangs sprak ik met een onderzoeker die in opdracht werkt voor een ministerie. Hij leverde zijn onderzoeksresultaten aan en hoorde wekenlang niets van zijn contactpersoon, een beleidsmedewerker. Dus de onderzoeker belt de beleidsmedewerker en vraagt wat die van zijn aangeleverde materiaal vindt. Eigenlijk nog niks, want hij kon de resultaten niet bekijken, omdat het in Excel was aangeleverd en dat programma had hij niet op zijn computer staan. Hoe visionair je ook wil praten over de informatiesamenleving, de banaliteit van de praktijk maakt je een stuk nuchterder. 

Een ander voorbeeld. Het zal u niet verbazen dat een bureau als PBLQ, met een stevige basis in zowel beleidskunde als informatiemanagement, geïnteresseerd is in het toepassen van grote databestanden voor beleidsvraagstukken. Wij gaven daar ook een incompany opleiding over, Big data in beleid. Toen we daarvan het eerste ontwerp maakten, dachten we dat beleidsmedewerkers het vast wel interessant vonden om te leren hoe ze zelf ongelijksoortige databestanden konden combineren tot zinvolle informatie voor een beleidsonderwerp. Dat viel tegen. Natuurlijk waren ze geïnteresseerd in de uitkomsten, maar veel beleidsmedewerkers vonden het lastig om zich te verdiepen in data science. Dus we concentreerden ons in de opleiding op het opdrachtgeverschap voor data analyse en andere interessante dingen, zoals privacywetgeving en de politiek-bestuurlijke sensitiviteit van big data. 

Misschien heeft u wel een nichtje of neefje van vijf jaar dat al kan programmeren en denkt u dat de beleidsmaker van de toekomst een data scientist zal zijn. Of dat kunstmatige intelligentie veel beleidswerk zal overnemen. Dat is allemaal mogelijk en reuze boeiend, maar in de tussentijd moet er een verbinding worden gemaakt tussen de nieuwe mogelijkheden en de bestaande medewerkers en organisaties. En dat is wat wij doen bij PBLQ.