Dieses Diagramm zeigt den Fortschritt einer datengesteuerten Lösung von der strategischen Absicht bis zu messbaren strategischen Ergebnissen. Der Fortschritt umfasst sechs Schritte, die drei konzeptionelle Phasen umfassen.

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

Die konzeptionellen Stufen 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 Erkenntnisse und 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 ändernden 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 entwickeln, die den KPI des Unternehmens entsprechen.