Ce diagramme illustre la progression d'une solution basée sur les données, de l'intention stratégique au résultat stratégique mesurable.

Dans la progression de la gestion des données se trouvent les étapes conceptuelles suivantes, répertoriées dans l'ordre :

1. Comprendre (caractéristiques basées sur des modèles de données) : couvre les étapes de gestion des données :
   • Repérer
   • Connexion et inclusion

   Les méthodologies de data science identifient et valident les données de toutes les sources disponibles afin que l'entreprise puisse les exploiter pour produire des informations et une valeur mesurable.

2. Créer (caractéristiques axées sur la technologie) : couvre les étapes de gestion des données :
   • Connexion et inclusion
   • Transformation
   • Conserver, organiser et créer
   • Analyser, apprendre et prévoir

   Une plateforme technologique flexible et efficace stocke et transforme les données pour obtenir des résultats de grande valeur en fonction du flux de données en constante augmentation et en évolution.

3. Utilisation (caractéristiques basées sur le développement) : couvre les étapes de gestion des données :
   • Analyser, apprendre et prévoir
   • Mesurer et agir

   Les méthodes avancées d'analyse et de visualisation exploitent les données pour aider à produire de nouveaux modèles, services et expériences qui répondent aux indicateurs clés de performance (KPI) de l'entreprise.