Dieses Diagramm zeigt den Fortschritt einer datengesteuerten Lösung von der strategischen Absicht bis zum messbaren strategischen Ergebnis. Der Fortschritt umfasst sechs Schritte, die sich über drei konzeptionelle Phasen erstrecken.

Der Fortschritt umfasst die folgenden sechs aufeinanderfolgenden Datenmanagementschritte:
  1. Ermitteln
  2. Aufnahme, Transformieren
  3. Beibehalten, Kurieren, Erstellen
  4. Analysieren, Lernen, vorhersagen
  5. Gesetz

Die konzeptionellen Stufen sind in Folge aufgelistet:

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

    Datenwissenschaftsmethoden 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 stetig steigenden 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 erstellen, die sich mit den KPI (Key Performance Indicators) des Unternehmens befassen.