在任何搜索引擎的搜索栏中输入“大数据分析”，您将不会对结果感到失望，企业专家和研究公司都同意，每天每一分钟生成的结构化数据的数量正在迅速增加，这使公司别无选择，只能跳上分析之列，否则就有可能陷入数据冰山，但是经常被忽略的是底层结构，非结构化数据，这就是为什么重要。

自助服务分析使终用户能够在需要时分析和可视化他们自己的数据，数据的民主化和决策制定可能会使负责数据安全性和治理的人员感到恐惧，但是自助服务分析功能是数据科学家日益期望的，业务分析师需要的以及业务经理想要的东西，为了成功满足从治理和数据访问到临时分析的所有自助服务分析要求，需要业务，IT和分析功能之间的勤奋协作，并且要求中央购买者适应并从新兴的套件中学习实践。

我们研究了分析人员和研究人员所需的分析工具的功能，他们的工作性质要求强大的自助服务工具，使他们能够访问实时数据，以便他们有权做出影响业务的准确，相关的决策，为了程度地提高效率，分析师还需要一个分析产品，使他们能够执行描述性，诊断性，指导性，预测性和规范性分析的组合，以满足组织内广泛的分析要求。

为了在瞬息万变的保险行业中取得成功并保持竞争力，保险公司必须充分利用大数据和分析技术，这是不言而喻的，从大数据中收集到的见解在帮助保险公司解决行业中一些的挑战方面起着关键作用，捕获和分析与其保单持有人相关的结构化数据以及来自各种来源（包括社交媒体）的非结构化数据，可以帮助保险公司评估为特定人员投保的风险，并据此为保单设定保费，大数据和分析还深刻影响了客户洞察力，理赔管理和风险管理，大数据通过以下四种方式改变了保险业。

由可穿戴设备，应用程序和远程传感器等对象生成的患者健康数据准备成为医疗保健组织的重要资产，尤其是那些了解并接受大数据分析所提供好处的企业，采用个性化技术的组织中有73％的公司财务状况良好，未来三到五年内影响健康行业的新兴技术趋势，大约84％的医疗保健执行人员同意或强烈同意，除了对人员进行培训外，该行业还必须专注于培训机器，包括使用算法，智能软件和机器学习，有83％的人认为临床数据的增加意味着医疗服务提供者组织不仅必须管理员工，而且还必须管理智能机器。

特定数据和法规环境所需的表面知识。清楚了解如何发现，评估和保护结构化和非结构化数据及其差异，为您提供了一个有效且可管理的程序来保护您管理的PII所需的基础，智能解决方案消除了对复杂规则或不可靠用户输入的需求，从而使非结构化数据安全性准确，可操作且连续。