Ce diagramme illustre la progression d'une solution axée sur les données, de l'intention stratégique à un résultat stratégique mesurable. La progression inclut six étapes qui s'étendent sur trois étapes conceptuelles.

Les étapes conceptuelles sont répertoriées dans l'ordre :

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 tirer parti des données pour générer des informations et obtenir 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 à forte valeur en fonction du flux de données en constante augmentation et en 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 répondant aux indicateurs clés de performance (KPI) de l’entreprise.