Besar data mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang begitu masif dan rumit sehingga tidak dapat dikelola atau dianalisis dengan alat pemrosesan data tradisional.
Dalam ilmu kehidupan, kumpulan data yang sangat besar ini dihasilkan setiap hari dari eksperimen, catatan klinis, dan program skrining.
Chief Growth Officer di Sapio Sciences.
Mengurutkan satu genom manusia saja, misalnya, dapat menghasilkan lebih dari 200 gigabyte data mentah. Skala informasi ini sangat penting untuk penemuan, namun hanya jika informasi tersebut dapat diatur dan dapat digunakan.
Meskipun data adalah landasan industri ilmu hayat, data besar menghadirkan tantangan praktis, tidak hanya tantangan dalam bidangnya penyimpanan Dan keamanannamun dalam mengubah informasi menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti.
Manfaat big data dalam ilmu kehidupan
- Mengidentifikasi tren sejak dini: Big data memungkinkan para ilmuwan mendeteksi pola yang membantu memprediksi wabah penyakit, melacak perkembangan penyakit, dan memandu tindakan pencegahan. Hal ini pada akhirnya dapat menyelamatkan nyawa.
- Merancang pengobatan yang ditargetkan: Dengan menggabungkan data genom, klinis, dan gaya hidup, peneliti dapat merancang rencana pengobatan yang disesuaikan dengan masing-masing pasien. Hal ini meningkatkan hasil dan mempercepat pengobatan presisi.
- Membuat keputusan yang lebih baik: Analisis big data memberdayakan peneliti, dokter, dan pembuat kebijakan untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan berdasarkan bukti mengenai perawatan dan alokasi sumber daya.
Kompleksitas data besar dalam ilmu kehidupan
Meskipun data besar tentu saja menawarkan nilai yang besar bagi ilmu kehidupan, ada baiknya kita mempertimbangkan secara singkat beberapa tantangan yang membuat pengelolaan data ilmiah menjadi rumit dan unik. Hal ini dapat dikelompokkan menjadi dua kategori besar: infrastruktur dan data itu sendiri.
Kompleksitas infrastruktur
Skala dan kecepatan pembuatan data dalam penelitian dan pengembangan biofarmasi memerlukan infrastruktur yang fleksibel dan berkinerja tinggi. Sistem tradisional di lokasi kesulitan mengimbangi volume dan kecepatan data ilmiah, terutama karena instrumen, sensor, dan model menghasilkan aliran informasi yang berkelanjutan.
Namun platform perangkat lunak sebagai layanan (SaaS) berbasis cloud membantu mengatasi hambatan ini dengan menyediakan skalabilitas elastis, keamanan bawaan, dan akses data yang disederhanakan. Hal ini memungkinkan para ilmuwan untuk lebih fokus pada penelitian infrastruktur pengelolaan.
Keberagaman dan integrasi data
Dalam penelitian ilmu hayat, data hadir dalam berbagai bentuk – tabel uji klinis terstruktur, keluaran instrumen semi terstruktur, dan catatan atau gambar lab tidak terstruktur. “Keberagaman” ini menyulitkan konsolidasi dan analisis hasil di seluruh eksperimen dan tim.
Oleh karena itu, pengelolaan data besar yang efektif bergantung pada platform yang dapat menyatukan sumber-sumber ini, menjaga konteks ilmiah, dan mendukung kolaborasi di seluruh penemuan, pengembangan, dan lingkungan klinis.
Manajemen data yang bertanggung jawab dalam penelitian dan pengembangan biofarmasi
Mengelola big data secara bertanggung jawab menghadirkan tantangan besar bagi organisasi ilmu hayati, mulai dari melindungi informasi sensitif hingga memastikan bahwa data tetap dapat digunakan dan terhubung di seluruh lanskap penelitian.
Besarnya volume data yang dihasilkan memerlukan solusi penyimpanan dan pemrosesan yang semakin besar dan efisien, sekaligus menimbulkan kesulitan bagi para peneliti, yang harus menyaring sejumlah besar informasi untuk menemukan apa yang relevan dan dapat ditindaklanjuti.
Pada saat yang sama, kebutuhan untuk melindungi data ini semakin besar. Ketika informasi pribadi dan genomik dikumpulkan secara lebih luas, organisasi harus memastikan bahwa informasi tersebut ditangani dengan aman dan mematuhi peraturan perlindungan data.
Jika ada penyimpangan dalam tata kelola, tidak hanya terdapat risiko sanksi peraturan namun juga terkikisnya kepercayaan masyarakat.
Munculnya AI alat analisis menambah lapisan kompleksitas lainnya. Meskipun AI dapat bertindak sebagai kolaborator yang kuat dalam mengelola dan menafsirkan data besar, AI memerlukan pengawasan yang cermat, terutama saat menangani informasi kesehatan yang sensitif.
Sistem harus transparan, akuntabel, dan divalidasi secara ketat untuk mencegah kesalahan atau pelanggaran data. Laporan McKinsey baru-baru ini mencatat bahwa AI menjanjikan untuk meningkatkan kemampuan manusia, bukan menggantikannya, namun kolaborasi harus dibangun atas dasar kepercayaan.
Ada juga potensi bias dalam sistem yang digerakkan oleh AI. Menurut Harvard Online, “Algoritme big data mungkin menunjukkan bias dan diskriminasi berdasarkan faktor-faktor seperti ras, gender, dan status sosial ekonomi. Algoritma yang bias dapat melanggengkan kesenjangan yang ada dan melemahkan kepercayaan terhadap sistem pengambilan keputusan otomatis.”
Kemajuan ilmu pengetahuan dimaksudkan untuk memberi manfaat bagi semua orang. Mengatasi permasalahan etika dan teknis ini sangatlah penting, tidak hanya untuk menegakkan keadilan dan akurasi tetapi juga untuk memastikan bahwa penemuan didasarkan pada data yang dapat diandalkan dan representatif.
Namun dalam ilmu kehidupan, melindungi data hanyalah setengah dari perjuangan. Untuk mendorong penemuan, data juga harus bergerak bebas dan mempertahankan makna di seluruh penelitian dan kontinum klinis. Hambatan dalam inovasi layanan kesehatan saat ini tidak lagi dapat ditemukan. Ini adalah integrasi.
Evolusi selanjutnya dalam informatika ilmiah terletak pada penciptaan benang digital yang menghubungkan data lintas sistem dan tahapan, sehingga setiap wawasan, sampel, dan hasil tetap menjadi bagian dari gambaran yang berkesinambungan.
Sistem Manajemen Informasi Laboratorium (LIMS) dan platform data lainnya menjadi paling kuat ketika mereka tidak hanya mengumpulkan data namun juga memungkinkan para ilmuwan untuk memahaminya.
Tujuannya bukanlah lebih banyak data, melainkan data yang terhubung dan mendorong ilmu pengetahuan yang lebih baik.
Strategi untuk pengelolaan data besar
Skala dan kecepatan pembuatan data dalam ilmu hayati memerlukan sistem yang fleksibel, terukur, dan terpusat. AwanPlatform berbasis teknologi semakin disukai karena kemampuannya mengkonsolidasikan data di seluruh instrumen, sistem, dan lokasi.
Dikombinasikan dengan AI dan pembelajaran mesin, teknologi ini memungkinkan peneliti menganalisis kumpulan data besar, mengidentifikasi pola, dan memprediksi tren yang muncul.
Namun, terlepas dari potensi ini, pertumbuhan big data telah melampaui kemampuan banyak organisasi untuk mengelolanya secara efektif. Tantangannya saat ini bukanlah mengumpulkan lebih banyak data, namun menghubungkannya, mengontekstualisasikannya, dan mengubahnya menjadi wawasan yang berharga.
Kami telah menampilkan database cloud terbaik.
Artikel ini dibuat sebagai bagian dari saluran Expert Insights TechRadarPro tempat kami menampilkan para pemikir terbaik dan tercemerlang di industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah milik penulis dan belum tentu milik TechRadarPro atau Future plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
