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Die digitale Transformation, die durch Big Data vorangetrieben wird, ver?ndert Branchen aller Art. Die Life-Sciences-Branche ist da keine Ausnahme.

In der Vergangenheit konnte die Sequenzierung eines menschlichen Genoms mehrere Jahre dauern und Milliarden von Dollar kosten. Heute kann die gleiche Aufgabe in weniger als 24 Stunden und f¨¹r weniger als 1.000 Dollar erledigt werden.

Auch die f¨¹r die Arbeit in diesen Bereichen unerl?sslichen Labortechnologien haben sich in rasantem Tempo weiterentwickelt. Die neuesten Werkzeuge in der Life-Sciences-Forschung haben es Wissenschaftlern beispielsweise erm?glicht, komplexe dreidimensionale Visualisierungen von Proteinmolek¨¹len zu erstellen. Wissenschaftler nutzen diese Visualisierungen als Hilfe bei der Entdeckung von Medikamenten und beim Erzielen von Durchbr¨¹chen in der personalisierten Medizin.

Die wichtigste Triebkraft f¨¹r diese bahnbrechenden Fortschritte sind Big Data. Das Volumen und die Komplexit?t von Daten nehmen weiterhin in atemberaubendem Tempo zu, insbesondere in Bereichen wie Genomik, Bioinformatik, pr?diktive Biologie und Chemie.

Auch Laborger?te produzieren erhebliche Datenmengen ¨C manchmal bis zu einem Terabyte pro Stunde.

Je gr??er die Datenmenge, desto gr??er sind nat¨¹rlich auch die Anforderungen an den Daten-Storage. Die IT-Infrastruktur hinter Life-Sciences-Datenbanken muss sich mit dem wachsenden Umfang und der zunehmenden Dimensionalit?t der Daten weiterentwickeln.

Angesichts der riesigen Datenmengen, mit denen Wissenschaftler zu tun haben, ben?tigen sie auch moderne Software-Tools, um Big Data schnell visualisieren und mit ihnen interagieren zu k?nnen. Andernfalls sind die Life-Sciences-Unternehmen in Zukunft zwar reich an Daten, aber arm an Informationen.

Allgemeiner Nutzen von Big Data in der Life-Sciences-Branche

Solange Life-Sciences-Unternehmen ihre IT-Infrastrukturen weiter aufr¨¹sten, um Big Data besser in ihre Kernprozesse zu integrieren, werden sie auch weiterhin unglaubliche Vorteile aus ihrer Arbeit ziehen, darunter:

• Verbesserte Risikobewertung: Big Data k?nnen Wissenschaftlern dabei helfen, Erkenntnisse zu gewinnen, die potenzielle Gesundheitsgefahren aufzeigen, den Grad des damit verbundenen Risikos zu bewerten und Schlussfolgerungen zur L?sung des Problems zu ziehen.?
• Personalisierte Medizin: Wenn Wissenschaftler und ?rzte in der Lage sind, elektronische pers?nliche Gesundheitsdaten besser zu verarbeiten und zu verstehen, k?nnen sie genauer beurteilen, welche Art von Medikamenten der jeweilige Patient ben?tigt.?
• Wirksamere Bewertungen in klinischen Studien: Gegenw?rtig wird in der Medizin ¨¹berwiegend das Modell der ?Standardversorgung¡° angewandt, bei dem allgemeine Gruppenreaktionen und klinische Studien die Bereitstellung von Pflegeleistungen beeinflussen. Wenn Big Data jedoch effektiv genutzt werden, k?nnen pr?zisere Einsch?tzungen dar¨¹ber getroffen werden, wie sich das Medikament auf bestimmte Arten von Patienten auswirkt, einschlie?lich Nebenwirkungen, die andernfalls m?glicherweise unbemerkt blieben. Dies kann u. a. zu weiteren Durchbr¨¹chen in der Arzneimittelforschung beitragen.

Veraltete IT-Infrastruktur Engp?sse Potenzielle Durchbr¨¹che

Die Vorteile von Big Data f¨¹r die Life Sciences klingen vielversprechend, aber Unternehmen ben?tigen eine IT-Infrastruktur und Daten-Storage-Kapazit?ten, die mit den steigenden Anforderungen Schritt halten k?nnen.

Laut einer?Deloitte/MIT-Studie aus dem Jahr 2019 entwickeln sich nur 20?% der Biopharma- und Life-Sciences-Unternehmen digital schnell genug. Leider bewirken veraltete Storage-Systeme Leistungsengp?sse und verhindern, dass Anwendungen die Daten erhalten, die Wissenschaftler ben?tigen, um weitere Durchbr¨¹che zu erzielen.?

Es entstehen neue Life-Sciences-Instrumente und -Technologien. Sie haben das Potenzial, neue Forschungsm?glichkeiten zu schaffen, die zu einem gr??eren Erkenntnisgewinn f¨¹hren werden. Um die Vorteile dieser Innovationen nutzen zu k?nnen, m¨¹ssen Unternehmen jedoch zun?chst einige IT-Herausforderungen bew?ltigen.

Herausforderung Nr.?1: Datensilos
F¨¹r viele Unternehmen bedeutet es eine gro?e Anstrengung, aus Datensilos auszubrechen. Silos machen es f¨¹r Forscher zeitaufwendig und schwierig, abteilungs¨¹bergreifend auf die Daten zuzugreifen, auf die sie bei ihrer Arbeit angewiesen sind. Silos entstehen unter anderem deshalb, weil Daten in verschiedenen Tools und Softwarel?sungen gespeichert werden statt in einer zentralen Life-Sciences-Datenbank.?

Um die durch die Datentrennung entstandenen Barrieren zu ¨¹berwinden, m¨¹ssen Unternehmen einen Weg finden, die Datensysteme reibungslos in ein benutzerfreundliches Softwaretool zu ¨¹berf¨¹hren.

Herausforderung Nr.?2: Umfang
Wie bereits erw?hnt, produzieren die neuesten wissenschaftlichen Technologien eine betr?chtliche Menge an Daten. Life-Sciences-Unternehmen m¨¹ssen ihre Storage-Kapazit?ten skalieren, um diesen Zustrom von Informationen zu bew?ltigen.?

Wenn nicht rechtzeitig eine angemessene Kapazit?t erreicht wird, werden die Workflows, die von den durch diese Instrumente erfassten Daten abh?ngig sind, unterbrochen.

Herausforderung Nr.?3: Big-Data-Analysen
Big Data sind nur so n¨¹tzlich wie die Erkenntnisse, die Sie daraus gewinnen k?nnen. Ganz gleich, ob Sie eine Pipeline f¨¹r Big-Data-Analysen zur Unterst¨¹tzung der personalisierten Medizin betreiben oder KI zur Unterst¨¹tzung bei der Arzneimittelforschung einsetzen: High-Performance-Computing (HPC) erfordert einen leistungsstarken Daten-Storage. Der Wechsel von rotierenden Plattenlaufwerken zu All-Flash-Storage-Arrays mit niedriger Latenz und hohem IOPS ist heute eine Notwendigkeit.

É«¿Ø´«Ã½-L?sungen f¨¹r Life Sciences

Aufgrund der sich st?ndig weiterentwickelnden Technologie haben?Bereiche der Life Sciences, wie z.?B. die Genomik, bedeutende Fortschritte gemacht. Diese Fortschritte k?nnen jedoch auch Herausforderungen im Hinblick auf Daten-Storage, Life-Sciences-Analysen, fortschrittliches Metadaten-Tagging und interaktive Datenvisualisierungen mit sich bringen.

Daten-Storage-L?sungen von É«¿Ø´«Ã½? bieten die Anpassungsf?higkeit, die Life-Sciences-Unternehmen ben?tigen, um mit der Entwicklung im Bereich Big Data Schritt zu halten. Hier sind einige Beispiele daf¨¹r, wie Pure Life-Sciences-Anwendungen unterst¨¹tzen kann:

• Unterst¨¹tzung f¨¹r die KI-gest¨¹tzte Arzneimittelforschung und Genomik mit der massiv-parallelen und skalierbaren All-Flash-Performance von FlashBlade?
• Konsolidierung von Storage-Silos in einer Hybrid Cloud durch die Vereinheitlichung von lokalen und Cloud-Umgebungen mit einem Abonnement und einem Satz an Storage-Services mit?Evergreen//One?
• Sicheres Speichern, Verarbeiten und Abrufen von hochaufgel?sten Bildern aus der Mikroskopie, der digitalen Pathologie und anderen klinischen Bereichen f¨¹r Bildgebungs-Workloads mit All-Flash-Storage-Arrays

?ltere IT-Infrastrukturen k?nnen mit den st?ndig wachsenden Anforderungen von Big Data einfach nicht Schritt halten. Erleben Sie die Einfachheit und Performance der All-Flash-Storage-L?sungen von É«¿Ø´«Ã½.