Dieses Diagramm zeigt den Fortschritt einer datengesteuerten Lösung von strategischer Absicht bis hin zu messbarem strategischen Ergebnis. Die Progression umfasst sechs Schritte, die drei konzeptionelle Phasen umfassen.

Die Progression umfasst die folgenden sechs nacheinander aufgelisteten Datenverwaltungsschritte:
  1. Suchen
  2. Aufnahme, Transformieren
  3. Beibehalten, Kurieren, Erstellen
  4. Analysieren, Lernen, vorhersagen
  5. Aktion

Die konzeptionellen Phasen werden nacheinander aufgelistet:

  1. Verstehen (datenmustergesteuerte Merkmale): Spannt die Datenmanagementschritte Entdecken und erfassen, Transformieren.

    Data-Science-Methoden identifizieren und validieren Daten aus allen verfügbaren Quellen, damit das Unternehmen die Daten nutzen kann, um Einblicke und einen messbaren Wert zu generieren.

  2. Verwalten (Technologiegesteuerte Merkmale): Spannt die Datenmanagementschritte Erfassung, Transformation und Persistieren, Kurieren, Erstellen und Analysieren, Lernen, Vorhersagen.

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

  3. Nutzen (entwicklungsgesteuerte Merkmale): Spannt die Datenmanagementschritte Analyze, Learn, Predict and Act.

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