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。

大数据，人工智能和预测分析的发展造成的数字破坏意味着公司别无选择，只能进行数字化转型，在亚洲争相拥抱这些新机遇和期望的同时，亚洲也将面临信息和通信技术专业人员的严重短缺，预计对工作者的需求将持续增长，而劳动力市场正努力跟上步伐，新加坡政府预计，到明年，新加坡将需要在数据分析，网络安全和开发以及网络基础设施领域再增加15,000名员工。

如果您是技术消费者，那么这是活着的好时机，为此有一个应用程序时代已迅速演变为“为此有10个应用程序”时代，这意味着用户在采用哪种应用程序方面拥有比以往更多的选择，较低的开发和提供应用程序的障碍降低了软件开发商的共同点。

在快速数字化转型的时代，那些无法有效管理和利用其数据资产的公司将发现自己落后了，速度可伸缩性和灵活性是现代数据策略的关键原则，并且需要对业务做出响应的技术和流程。

在几乎所有“数据”用法中，没有数据总比不准确的数据好。至少在没有信息的情况下，您知道您需要获取数据或可以根据有根据的猜测做出决策，当您有不良数据时，您会做出错误的决定，并且常常只有在为时已晚时才发现。