Dieses Diagramm zeigt den Fortschritt einer datengesteuerten Lösung von strategischer Absicht bis hin zu messbarem strategischem Ergebnis. Der Fortschritt umfasst sechs Schritte, die sich über drei konzeptionelle Phasen erstrecken.

Der Fortschritt umfasst die folgenden sechs nacheinander aufgelisteten Datenmanagementschritte:

1. Entdecken
2. Aufnahme, Transformation
3. Beibehalten, Kuratieren, Erstellen
4. Analysieren, lernen, vorhersagen
5. Aktion

Die konzeptionellen Phasen werden nacheinander aufgelistet:

1. Verstehen (Datenmustergesteuerte Eigenschaften): Umfasst die Datenmanagementschritte "Ermitteln und aufnehmen", "Transformation".

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

2. Verwalten (technologiebasierte Eigenschaften): Umfasst die Datenmanagementschritte Erfassen, Transformieren und Persistieren, Kurieren, Erstellen und Analysieren, Lernen, Vorhersagen.

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

3. Exploit (Entwicklungsorientierte Eigenschaften): Umfasst die Datenmanagementschritte Analysieren, Lernen, Vorhersagen und Handeln.

   Fortschrittliche Analyse- und Visualisierungsmethoden nutzen die Daten, um neue Modelle, Services und Erfahrungen zu entwickeln, die den wichtigsten Performanceindikatoren (KPI) des Unternehmens entsprechen.