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Stimul¨¦e par le Big Data, la transformation num¨¦rique r¨¦volutionne l¡¯ensemble des secteurs. Les sciences de la vie ne font pas exception.

Auparavant, il fallait plusieurs ann¨¦es et des milliards de dollars pour s¨¦quencer un g¨¦nome humain. De nos jours, on peut accomplir la m¨ºme t?che en moins de 24?heures et pour moins de 1?000?$.

Les technologies de laboratoire indispensables pour travailler dans ces domaines ont ¨¦galement ¨¦volu¨¦ rapidement. Les derniers outils de recherche en sciences de la vie ont notamment permis aux scientifiques de cr¨¦er des visualisations tridimensionnelles complexes de mol¨¦cules de prot¨¦ines. Les scientifiques utilisent ces visualisations pour faciliter la d¨¦couverte de m¨¦dicaments et ouvrir la voie ¨¤ des avanc¨¦es dans la m¨¦decine personnalis¨¦e.

Le Big Data est le principal moteur de ces ¨¦volutions. Le volume et la complexit¨¦ des donn¨¦es continuent de cro?tre ¨¤ un rythme stup¨¦fiant, en particulier dans des domaines comme la g¨¦nomique, la bioinformatique, la biologie pr¨¦dictive et la chimie.

Les instruments de laboratoire produisent ¨¦galement d¡¯importantes quantit¨¦s de donn¨¦es, parfois jusqu¡¯¨¤ un t¨¦raoctet par heure.

Bien entendu, plus il y a de donn¨¦es, plus les besoins en mati¨¨re de stockage augmentent. L¡¯infrastructure informatique n¨¦cessaire aux sciences de la vie devra suivre l¡¯¨¦volution croissante et la dimensionnalit¨¦ des donn¨¦es.

Avec l¡¯oc¨¦an d¡¯informations dont disposent les scientifiques, ces derniers auront ¨¦galement besoin d¡¯outils logiciels modernes pour pouvoir visualiser et interagir rapidement avec le Big Data. Autrement, les organisations du secteur des sciences de la vie seront riches de donn¨¦es, mais manqueront d¡¯informations.

Autres avantages du Big Data pour le secteur des sciences de la vie

Tant que les organisations du secteur des sciences de la vie poursuivront la modernisation de leurs infrastructures informatiques pour mieux int¨¦grer le Big Data dans leurs processus centraux, nous continuerons ¨¤ b¨¦n¨¦ficier des avantages inestimables de leur travail?:

• ?valuation am¨¦lior¨¦e des risques?:le Big Data peut aider les scientifiques ¨¤ collecter des informations sur les dangers potentiels pour notre sant¨¦, ¨¤ ¨¦valuer le degr¨¦ de risque associ¨¦ et ¨¤ tirer des conclusions pour r¨¦soudre le probl¨¨me.?
• M¨¦decine personnalis¨¦e?: lorsque les scientifiques et les m¨¦decins seront en mesure de traiter et de comprendre plus efficacement les informations ¨¦lectroniques relatives ¨¤ la sant¨¦ des personnes, ils pourront ¨¦valuer plus pr¨¦cis¨¦ment le type de m¨¦dicaments dont chaque patient a besoin.?
• ?valuations plus pr¨¦cises lors des essais cliniques?: actuellement, la plupart des m¨¦decins utilisent le mod¨¨le de la ??norme de soins??, qui consiste ¨¤ se baser sur les r¨¦actions g¨¦n¨¦rales d¡¯un groupe et les essais cliniques pour adapter les prestations. En exploitant le Big Data plus efficacement, on pourrait ¨¦valuer plus pr¨¦cis¨¦ment la mani¨¨re dont certains m¨¦dicaments agissent sur des types de patients sp¨¦cifiques et d¨¦celer des effets secondaires qu¡¯on ne remarquerait pas autrement. Cela peut favoriser, entre autres, la d¨¦couverte de nouveaux m¨¦dicaments.

L¡¯infrastructure informatique traditionnelle freine les avanc¨¦es potentielles

Si les avantages du Big Data pour les sciences de la vie semblent prometteurs, les organisations auront besoin d¡¯une infrastructure informatique et de capacit¨¦s de stockage capables de r¨¦pondre aux demandes croissantes.

Selon une?¨¦tude men¨¦e par Deloitte et le MIT en 2019, seulement 20?% des organisations du secteur biopharmaceutique et des sciences de la vie ¨¦voluent assez rapidement sur le plan num¨¦rique. Malheureusement, les syst¨¨mes de stockage traditionnels freinent les performances et emp¨ºchent les applications d¡¯acc¨¦der aux donn¨¦es dont les scientifiques ont besoin pour obtenir des r¨¦sultats.?

De nouveaux instruments et de nouvelles technologies voient le jour. Ils ouvrent la voie ¨¤ de nouvelles opportunit¨¦s de recherche qui permettront de mieux comprendre les insights. Mais les organisations devront d¡¯abord relever plusieurs d¨¦fis informatiques pour pouvoir tirer parti de ces innovations.

D¨¦fi n¡ã?1?: les silos de donn¨¦es
De nombreuses organisations ont du mal ¨¤ ¨¦liminer les silos de donn¨¦es. En raison des silos, les chercheurs des diff¨¦rents d¨¦partements perdent du temps et ¨¦prouvent des difficult¨¦s ¨¤ acc¨¦der aux donn¨¦es dont ils ont besoin. Les donn¨¦es sont stock¨¦es dans plusieurs outils et solutions logicielles plut?t que dans une base de donn¨¦es centralis¨¦e sur les sciences de la vie.?

Pour faire tomber les barri¨¨res li¨¦es ¨¤ la s¨¦paration des donn¨¦es, les organisations devront trouver un moyen de remplacer les syst¨¨mes de donn¨¦es par un outil logiciel convivial.

D¨¦fi n¡ã?2?: l¡¯¨¦volution
Comme mentionn¨¦ pr¨¦c¨¦demment, les derni¨¨res technologies scientifiques produisent une quantit¨¦ consid¨¦rable de donn¨¦es. Les organisations du secteur des sciences de la vie doivent faire ¨¦voluer leurs capacit¨¦s de stockage pour s¡¯adapter ¨¤ cet afflux d¡¯informations.?

Si elles n¡¯¨¦voluent pas suffisamment ¨¤ temps, les flux m¨¦tiers qui d¨¦pendent des donn¨¦es collect¨¦es par ces instruments seront interrompus.

D¨¦fi n¡ã?3?: analytique et Big Data
Pour tirer parti du Big Data, il faut pouvoir en extraire les informations strat¨¦giques. Que vous utilisiez un pipeline d¡¯analyse du Big Data pour optimiser la m¨¦decine personnalis¨¦e ou que vous exploitiez l¡¯IA pour permettre la d¨¦couverte de m¨¦dicaments, le calcul haute performance (HPC) n¨¦cessite un stockage de donn¨¦es haute performance. Vous devez remplacer vos disques m¨¦caniques par des baies de stockage 100?% flash avec un IOPS ¨¦lev¨¦ et une latence faible.

Solutions É«¿Ø´«Ã½ pour les sciences de la vie

La technologie ¨¦voluant constamment,? certains domaines des sciences de la vie, comme la g¨¦nomique, ont r¨¦alis¨¦ des progr¨¨s consid¨¦rables. Cependant, ces avanc¨¦es peuvent ¨¦galement entra?ner des difficult¨¦s li¨¦es au stockage des donn¨¦es, ¨¤ l¡¯analytique, ¨¤ la cat¨¦gorisation avanc¨¦e des m¨¦tadonn¨¦es et aux visualisations de donn¨¦es interactives.

Les solutions de stockage de donn¨¦es É«¿Ø´«Ã½? font preuve de l¡¯adaptabilit¨¦ n¨¦cessaire aux organisations des sciences de la vie pour suivre l¡¯¨¦volution du Big Data. Voici comment Pure parvient ¨¤ alimenter les applications des sciences de la vie?:

• Contribue ¨¤ la d¨¦couverte de m¨¦dicaments et ¨¤ la g¨¦nomique gr?ce ¨¤ l¡¯IA et aux performances 100?% flash, ¨¦volutives et massivement parall¨¨les de FlashBlade?
• Consolide les silos de stockage dans un cloud hybride en unifiant les environnements cloud et sur site dans le cadre d¡¯un abonnement et d¡¯un ensemble de services de stockage avec ?Evergreen//One?
• Stocke, traite et r¨¦cup¨¨re les images haute r¨¦solution issues de la microscopie, de la pathologie num¨¦rique et d¡¯autres domaines cliniques pour les charges de travail d¡¯imagerie avec des baies de stockage 100?% flash

Les infrastructures informatiques traditionnelles ne peuvent tout simplement pas r¨¦pondre aux demandes toujours plus importantes du Big Data. D¨¦couvrez la simplicit¨¦ et les performances des solutions de stockage 100?% flash de É«¿Ø´«Ã½.