大數據推動的數位轉型正在重塑各種產業。生命科學產業也不例外。
過去，定序一個人類基因組可能需要花費數年又數十億美元。如今，相同的任務可以在 24 小時內完成，只需不到 1,000 美元。
實驗室技術對於在這些領域中工作至關重要，也迅速發展。舉例來說，生命科學研究的最新工具讓科學家得以建立複雜的蛋白質分子三維視覺化。科學家使用這些視覺化技術，協助開發藥物，並開創個人化醫療的突破。
這些改變遊戲規則的進步是大數據的核心驅動力。資料量和複雜度持續以驚人的速度成長，尤其是在基因組學、生物資訊學、預測生物學和化學等領域。
實驗室儀器也能產生大量資料，有時每小時高達 1 TB。
當然，隨著資料增長，資料儲存需求也隨之增加。生命科學資料庫背後的 IT 基礎架構，需要隨著資料規模和維度的成長而進化。
隨著科學家正在處理的資訊大海，他們也需要現代化的軟體工具，才能快速視覺化大數據並與大數據互動。否則，生命科學組織將擁有豐富的資料，但資訊不佳。
大數據在生命科學產業中帶來的更多優勢
只要生命科學組織持續升級其 IT 基礎架構，以更好地將大數據整合到其核心流程中，令人難以置信的優勢將繼續從工作中獲益，包括：
- 改善風險評估： 大數據可以幫助科學家獲得深度資訊，揭示潛在的健康危害，評估與之相關的風險程度，並幫助他們得出結論以解決問題。
- 個人化醫療：由於科學家和醫師能夠更有效地處理和理解電子化的個人健康資訊，他們將能夠更準確地判斷每位患者需要哪種藥物。
- 更有效的臨床試驗評估：目前，大多數醫療都使用“標準照護”模式，在這種模式下，一般團體反應和臨床試驗是用來影響照護的提供。但當有效利用大數據時，可以對藥物如何影響特定類型患者進行更精確的評估，包括可能未察覺的副作用。這有助於持續推動藥物研發的突破，以及其他方面。
傳統 IT 基礎架構瓶頸潛在突破
雖然大數據能為生命科學帶來的效益是有希望的，但組織需要 IT 基礎架構和資料儲存能力，才能跟上不斷增加的需求。
根據一項 2019 年 Deloitte/MIT 研究指出，只有 20% 的生物製藥和生命科學組織正在以夠快的數位方式成熟。遺憾的是，傳統儲存系統效能瓶頸，並阻止應用程式接收科學家需要的資料，以做出更多突破。
新的生命科學儀器和技術正在興起。他們有潛力創造新的研究機會，進而獲得更多深度資訊。但企業組織需要先面對幾項 IT 挑戰，才能善加利用這些創新。
挑戰 #1：資料孤島
許多組織都在努力擺脫資料孤島。孤島讓跨部門的研究人員難以取得工作所需的資料，而且耗時。孤島開發的部分原因是資料儲存在多個工具和軟體解決方案中，而不是集中化的生命科學資料庫。
為了打破資料隔離所帶來的障礙，企業組織需要找到一種方法，將資料系統平穩過渡到易於使用的軟體工具。
挑戰 #2：擴展
如前所述，最新的科學技術會產生大量的資料。生命科學組織將需要擴展儲存容量，以適應大量資訊。
如果未能及時達到適當的規模，依賴這些儀器所擷取資料的工作流程將會中斷。
挑戰 #3：大數據分析
大數據的實用性，只和您能夠從中擷取的深度資訊一樣。無論您是要運行大數據分析管道來支援個人化醫療，或是利用 AI 來協助藥物開發，高效能運算（HPC）都需要高效能的資料儲存。現在，從旋轉磁碟機到低延遲和高 IOPS 全快閃儲存陣列，都必不可少。
