ARBEIDSMARKT & OPLEIDINGEN Digitalisering vereist extra vaardigheden Waterprofessional of datamanager? Door Adriaan van Hooijdonk Wat betekent de voortschrijdende digitalisering in de watersector voor de waterprofessionals? Ontstaan er compleet nieuwe beroepen? Zo’n vaart zal het niet lopen, maar extra vaardigheden om data goed toe te kunnen passen, zijn wel essentieel. Kennis en opleidingsinstituten spelen hierop in. Een onderzoekende houding staat voorop: “Neem vooral niet klakkeloos aan wat er in een grafiek op een scherm staat.” Waterprofessionals gebruiken steeds vaker nieuwe technieken om real time te meten wat er in het watersysteem gebeurt. Denk aan glasvezelmetingen om grondwaterstromingen in kaart te brengen of de aanwezigheid van zoet of zout water aan te tonen. Of aan drones die dijken inspecteren en watermonsters nemen. Aan hightech inspectierobots die de staat van het riool in beeld brengen, of vloeistofsensoren die de waterkwaliteit van oppervlaktewater, grondwater en afvalwater vaststellen. De overeenkomst tussen deze technieken is dat ze gigantische hoeveelheden data opleveren. Maar hoe haal je nu uit deze enorme datastroom de informatie die nodig is om de juiste beslissingen te nemen? En wat betekent dit voor de (extra) vaardigheden die medewerkers in de vergrijzende watersector nodig hebben om bijvoorbeeld goede van slechte data te kunnen onderscheiden en te duiden? Ontstaan er nieuwe beroepen? Hoe spelen kennisinstituten als Deltares en KWR hier met onderzoek en opleidingen op in? En wat betekent dit voor de opleidingen van Wateropleidingen? Datamining Peter van Thienen (KWR) De kwaliteit van het resultaat staat of valt met de kwaliteit van de data in een model. Dat vereist een bepaalde denkwijze van waterprofessionals. “Ook in de drinkwatersector komen de laatste jaren grote hoeveelheden data vrij door nieuwe technieken”, stelt Peter van Thienen, senior onderzoeker team Waterinfrastructuur en chief information officer bij KWR in Nieuwegein. “Slimme algoritmes kunnen vervolgens bergen data analyseren en duiden.” Dat is in de praktijk niet altijd even eenvoudig. Zo voerde KWR twee jaar geleden een verkennend onderzoek uit naar datamining in de drinkwatersector, gevolgd door drie pilots bij waterbedrijven. Eén project bleek zeer succesvol. “Hierbij gebruikten wij machine learning om de watervraag in een veranderend klimaat te voorspellen. Dat is zeer relevant voor drinkwaterbedrijven nu we steeds vaker met droogte kampen.” De onderzoekers van Deltares genereren en gebruiken eveneens enorme hoeveelheden data. “Bijvoorbeeld via aardobservaties met satellieten en drones”, zegt Hanneke van der Klis, lid van het managementteam van het kennisinstituut en ook verantwoordelijk voor nieuwe technologieën. “De ruwe data zijn echter nog verre van bruikbaar voor de waterprofes12 WATERFORUM NR 3
13 Online Touch Home