Dieses Diagramm zeigt den Fortschritt einer datengesteuerten Lösung von strategischer Absicht zu messbarem strategischem Ergebnis.

Der Fortschritt umfasst die folgenden Datenverwaltungsschritte, die nacheinander aufgelistet sind:
  1. Erkennen
  2. Verbinden und aufnehmen
  3. Transformieren
  4. Behalten, kuratieren und erstellen
  5. Analysieren, lernen und vorhersagen
  6. Messen und handeln

Innerhalb des Fortschritts des Datenmanagements sind die folgenden konzeptionellen Phasen nacheinander aufgelistet:

  1. Verstehen (Datenmuster-gesteuerte Eigenschaften): Spannt die Datenmanagementschritte:
    • Erkennen
    • Verbinden und aufnehmen

    Data-Science-Methoden identifizieren und validieren Daten aus allen verfügbaren Quellen, sodass das Unternehmen die Daten nutzen kann, um Erkenntnisse und messbaren Wert zu erzielen.

  2. Erstellen (technologisch gesteuerte Merkmale): Umfasst die Schritte des Datenmanagements:
    • Verbinden und aufnehmen
    • Transformieren
    • Behalten, kuratieren und erstellen
    • Analysieren, lernen und vorhersagen

    Eine flexible und effiziente Technologieplattform speichert und transformiert die Daten für hochwertige Ergebnisse basierend auf dem ständig wachsenden und sich ändernden Datenfluss.

  3. Verwendung (entwicklungsgesteuerte Merkmale): Spannt die Schritte des Datenmanagements:
    • Analysieren, lernen und vorhersagen
    • Messen und handeln

    Erweiterte Analyse- und Visualisierungsmethoden nutzen die Daten, um neue Modelle, Services und Erfahrungen zu erstellen, die den KPIs des Unternehmens entsprechen.