この図は、戦略的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歩を示しています。

データ管理の進行には、次の概念段階があり、順番にリストされています。

1. 理解(データ・パターン主導の特性): データ管理ステップにまたがります。
   • 検出
   • 接続と取込み

   データ・サイエンスの方法論は、利用可能なすべてのソースからのデータを識別および検証するため、企業はデータを活用してインサイトと測定可能な価値を生み出すことができます。

2. 作成(テクノロジ主導の特性): データ管理ステップにまたがります。
   • 接続と取込み
   • Transform
   • 永続化、キュレートおよび作成
   • 分析、学習、予測

   柔軟で効率的なテクノロジ・プラットフォームは、データの増加と変化の流れに基づいて、データを格納および変換し、価値の高い結果を得ます。

3. 使用(開発主導の特性): データ管理ステップにまたがります。
   • 分析、学習、予測
   • 測定と行動

   高度な分析および視覚化手法では、このデータを活用して、企業の主要業績評価指標(KPI)に対応する新しいモデル、サービス、エクスペリエンスの創出を支援します。