Ce diagramme illustre l'évolution d'une solution axée sur les données, de l'intention stratégique au résultat stratégique mesurable. La progression inclut des étapes qui couvrent trois étapes conceptuelles.

Les étapes conceptuelles sont répertoriées dans l'ordre suivant :

1. Comprendre (les caractéristiques basées sur un modèle de données) : couvre les étapes de gestion des données Découvrir et assimiler, transformer.

   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. Gérer (les caractéristiques basées sur la technologie) : couvre les étapes de gestion des données Assimiler, Transformer et Persister, Curer, Créer et Analyser, Apprendre, Prévoir.

   Une plate-forme technologique flexible et efficace stocke et transforme les données pour obtenir des résultats de grande valeur en fonction du flux de données toujours plus important et en constante évolution.

3. Exploit (Development-based Characteristics) : couvre les étapes de gestion des données Analyser, Apprendre, Prévoir et Agir.

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