數據是研究的命脈。一直如此，但憑藉當今的先進技術，生命科學、醫療和製藥行業的研究人員正在尋找更多創新方法來組合和研究數據，以推動他們拯救生命（或改善生命）的突破。
組織收集和分析資料的能力越好，他們的發現就越準確和有益。研究人員之間的競爭可能相當激烈，成功往往屬於能夠最有效地從資料中提取價值的團隊。這可能就是為什麼 2021年學習 研究顯示，超過一半的製藥業領導者認為，提高組織中的數據和分析流暢度是未來一年的首要任務。從那時起，對數據科學素養和使用數據的方法的需求變得更加迫切。
當今研究中釋放洞察力的技術
大數據是醫學研究成果的關鍵。它需要大量資訊來支持基因組學、生物資訊學、預測生物學、化學、藥理學等領域的大型計畫。幸運的是，先進技術的出現使研究人員能夠將這些數據付諸實踐。這些包括：
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- 數據分析 – 這涉及收集資料；清理（或“清理”）它，將其提煉成高品質的資料集，沒有重複或錯誤；創建分析模型；資料探勘以識別模式和異常；並解釋數據和發現以發現見解。
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- 人工智慧和機器學習 (ML) – 這些技術有助於數據分析，因為人工智慧和機器學習可以非常快速地處理大量數據，並比以往更快、更有效地找到這些模式和關係。透過機器學習，研究平臺本質上可以自學，並在接收更多資料時變得更聰明，了解什麼是相關的，什麼是不相關的。這些平台可以幫助引導團隊獲得他們以前從未註意到的見解。
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- 高效能運算 (HPC) – 由於研究需要大量資料和高效能人工智慧、機器學習和分析系統，因此團隊必須使用旨在處理研究產生的密集工作負載的 HPC 系統。過去，唯一可用的 HPC 系統是通常由政府或教育機構擁有的大型超級電腦。然而，如今，運算能力已經取得了很大進步，只要使用正確的軟體和應用程序，團隊就可以在商用伺服器上實現 HPC 等級的效能。
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研究人員通常會結合使用這些技術來從數據中獲得必要的見解。借助大數據、良好的分析平台、人工智慧、機器學習和高效能運算，當今的研究人員可以創造更安全、更有效的產品，並加快研究階段，識別具有治療疾病潛力的新分子，提高產品有效性，識別特定條件下面臨風險的人群、更有效地預測和應對疫情、預測術後併發症、簡化診斷、提高醫療設備的效率等等。
以下只是大數據與最新技術結合所產生結果的範例： 能源部科學辦公室 1990 年與美國國立衛生研究院合作，對整個 30 億個鹼基對的人類基因組進行了定序。該計畫歷時10年，耗資近$4億。然而如今，由於計算能力和其他技術的提高，人類基因組可以在不到 24 小時內完成定序，時間約為 最新 iPhone 價格的一半.
大數據對資料儲存帶來更大的期望
最近的一篇文章 臨床負責人 指出，2012 年，估計第三階段醫學研究收集了近 100 萬個數據點。然而如今，醫療保健數據點已達數十億。文章接著說：“這種急劇的增長要求採用新的策略來改進支持這種新規模的數據的收集、處理和歸檔。”
醫學研究計畫的資料儲存需要能夠在不影響效能的情況下處理大量資料。使用人工智慧、機器學習和數據分析的系統必須提供低延遲和高吞吐量。它們必須能夠支援讀取密集型和寫入密集型工作負載。他們需要一個能夠支援快速擴展且不會消耗太多電量的基礎設施。
傳統的資料儲存已無法滿足先進的醫療和生命科學研究的儲存需求。這些系統正在造成瓶頸，並減慢研究和臨床試驗的速度，這意味著需要更長的時間等待真正的突破。
部分問題在於生命科學公司根本沒有很快進行數位轉型。最近 麥肯錫報告 研究發現，即使到 2022 年，生命科學公司仍然落後於其他行業數位化成熟度領先者一兩到三倍，「沒有任何明顯的追趕跡象」。
這些組織需要一種新的資料儲存方法，能夠支援當今的高階需求。應該能夠打破資料孤島，讓資料共享更有效率；根據需要輕鬆擴充；並能夠支援數據分析、HPC、AI 和 ML 的高效能需求。
群聯如何提供幫助
由於需要快速反應時間和低延遲以及研究資料集的整體大小，固態硬碟 (SSD) 是資料儲存的明智選擇。事實上，組織越來越多地轉向全快閃儲存陣列。與傳統硬碟 (HDD) 相比，SSD 提供更高的傳輸速率和更低的延遲，且功耗更低。
作為 NAND 快閃 SSD 和其他資料儲存解決方案的全球領導者，群聯擁有一系列旨在滿足當今密集儲存需求的產品。例如，該公司的 企業級SSD平台 支援儲存和效能需求 人工智慧、ML、HPC 和資料分析平台。它可以幫助消除以下挑戰：
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- 超大數據集
- 對 CPU 和 GPU 的高效能和快速資料流的需求
- HDD 的機械漏洞
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借助群聯電子，組織可以實現醫學研究所需的更快、更智慧的基礎設施。
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