この図は、戦略的な意図から測定可能な戦略的成果まで、データ主導型のソリューションの進行を示しています。この進行は、過去に測定可能な結果が将来の戦略的意図の入力となる継続的なサイクルです。

進行は、次のデータ管理ステップで構成され、順番にリストされています。

1. 検出: ソース・データを検出して評価し、ユース・ケース要件に対応しているかどうかを判断します。
2. 接続、取込みおよび変換: データ・ソースに接続し、いくつかのメカニズムを使用してデータを取り込み、ユースケースに対応するように変換します。
3. 永続化、キュレート、作成: 変換されたデータを、現在および将来のユース・ケースに対応するためにデータ製品が作成される、信頼できるキュレートされたデータとして永続化します。
4. 分析、学習、予測: キュレーションされたデータ製品と情報を分析し、従来のAIと生成AIと機械学習(ML)の両方の機能を使用して新しいインサイトを獲得し、結果を予測することで、ビジネス・イベントに反応するのではなく、計画的なビジネス上の意思決定を行うことができます。
5. 測定、行動: 信頼できるデータ製品、KPI、AIおよびML推論を使用してビジネスを測定し、将来のトレンドを予測し、これらのインサイトを使用して測定可能で戦略的な結果を改善します。