此图显示了数据驱动型解决方案从战略意图发展到可衡量的战略成果的进展。这种进展是一个连续的周期，过去可衡量的成果成为未来战略意图的投入。

进度包括以下数据管理步骤，按顺序列出：

1. 发现：发现和评估源数据，以确定其是否满足用例要求。
2. 连接、摄取和转换：连接到数据源，使用多种机制摄取数据，然后进行转换以解决用例问题。
3. 持久化、整理、创建：将转换的数据持久化为可信、整理的数据，从这些数据产品创建数据以解决当前和未来的用例。
4. 分析、学习和预测：分析精心策划的数据产品和信息，利用经典和生成式 AI 和机器学习 (ML) 功能获得新洞察，预测结果，帮助您制定计划中的业务决策，而不仅仅是应对业务事件。
5. 衡量、行动：使用可信数据产品、KPI 以及 AI 和 ML 推断来衡量业务并预测未来趋势，然后利用这些洞察来改善可衡量的战略成果。