Следующая статья поможет вам: Как биотехнологические компании могут извлечь выгоду из анализа больших данных?
Большие данные и наука о данных: трансформация и влияние на биотехнологическую отрасль
Биотехнологическая индустрия управляется данными. Взрыв данных за последние несколько лет имел решающее значение для прогресса технологий и науки в области биотехнологии. В своей простейшей форме биотехнология — это наука о технологии, основанная на биологии. Он использует научные клеточные и биомолекулярные процессы для разработки технологий и продуктов с единственной целью улучшения жизни и здоровья нашей планеты. За последние десятилетия человечество использовало биотехнологии в сельском хозяйстве, производстве продуктов питания и медицине, но теперь они охватывают различные научные области, такие как геномика, методы рекомбинантных генов, иммунология, разработка лекарств и многое другое.
Биотехнологическая промышленность
В последние годы аналитика больших данных в биотехнологической отрасли оказала наибольшее влияние на следующие области:
Геномика: Современная геномика в значительной степени опирается на аналитику больших данных из-за обширности доступной информации в этой области. Большие данные радикально изменили отрасль, сделав геномную технологию коммерчески достижимой с точки зрения затрат и времени.
Открытие наркотиков: Утомительный и дорогостоящий процесс поиска лекарств в биотехнологической отрасли упрощается с помощью аналитики больших данных, которая помогает фармацевтическим компаниям анализировать коллекции из миллионов и миллионов соединений для создания прогностических моделей для лекарств с более высокими шансами на успех.
Сельское хозяйство: Условия окружающей среды меняются от сезона к сезону и изо дня в день. Для фермеров важно иметь точную информацию, чтобы ответственно и разумно справляться с меняющейся окружающей средой. Аналитика больших данных вносит свой вклад, анализируя информацию, поступающую от GPS, для внедрения точного земледелия. Кроме того, аналитика также является важным фактором, способствующим генетическим исследованиям по разработке ГМО. Эти искусственные культуры могут быть изменены более эффективно с использованием данных для повышения урожайности и адаптации к быстро меняющейся среде.
Все эти выдающиеся достижения стали возможными благодаря силе данных. Крупные компании биотехнологической отрасли все больше и больше интересуются технологиями больших данных, чтобы помочь биотехнологической экосистеме. Далее мы рассмотрим некоторые технологии больших данных, которые формируют область биотехнологий.
Технологии больших данных
Как указано Форбсэто лучшие технологии больших данных, которые следует иметь в виду:
Предиктивная аналитика: Проще говоря, это поле расширенной аналитики делает обоснованные прогнозы относительно неопределенных будущих событий. Он использует такие методы, как интеллектуальный анализ данных, статистика, машинное обучение, моделирование и искусственный интеллект, для изучения данных для получения наилучших прогнозов.
Базы данных NoSQL: Эти базы данных хранят и извлекают данные, разработанные альтернативными методами, отличными от тех, которые используются для реляционных баз данных. Базы данных NoSQL разработаны и широко используются для конкретных моделей данных с гибкими схемами для создания приложений.
Поиск и открытие знаний: Эти когнитивные технологии анализируют, систематизируют и получают доступ к структурированным и неструктурированным данным, чтобы предоставить информацию и помощь в создании решений, предлагающих знания.
Потоковая аналитика: Эта технология обеспечивает аналитику и понимание в реальном времени путем обработки и анализа данных с использованием непрерывных запросов. Он подключается к внешним источникам данных, таким как устройства, датчики, веб-сайты, социальные сети и другие приложения, для интеграции данных или обновления базы данных.
Структура данных в памяти: In-memory Fabric — это более надежный подход к вычислениям в памяти, поскольку он группирует полные наборы вариантов использования в памяти в тщательно очерченные независимые компоненты.
Распределенные файловые хранилища: Эта технология размещает компьютерную сеть, в которой хранятся данные, и обеспечивает высокопроизводительный доступ и обработку данных.
Виртуализация данных: Подход к управлению данными для извлечения данных и управления ими в режиме реального и близкого к реальному времени без технических подробностей о самих данных, таких как форматирование, физическое расположение и т. д.
Интеграция данных: Оркестрация и объединение данных из различных источников для получения значимой и ценной информации, поддерживающей ключевые процессы принятия решений.
Подготовка данных: Эта технология помогает получать, формировать, очищать и обмениваться беспорядочными наборами данных, чтобы повысить их полезность для аналитических целей.
Качество данных: Данные должны быть очищены и обогащены, чтобы они были пригодны для принятия решений, операций и планирования.
Кроме того, есть еще две технологии, которые играют ключевую роль в экосистеме больших данных:
Бизнес-аналитика: Набор стратегий и технологий для анализа данных бизнес-информации. Как определено в Википедии, бизнес-аналитика предоставляет «исторические, текущие и прогнозные представления о бизнес-операциях».
Облачные вычисления: Сеть общих компьютерных системных ресурсов и услуг высокого уровня, предоставляемых через Интернет. Это позволяет компаниям использовать общий пул удаленных серверов, размещенных в облаке, для хранения, управления и обработки данных, а не на локальном сервере или персональном компьютере.
Проекты по науке о данных
Поскольку будущее будет еще более взаимосвязанным и основанным на знаниях, большие данные и наука о данных являются ключевыми игроками этой трансформации в научных открытиях, экологических и биомедицинских исследованиях и многом другом посредством проектов по науке о данных. Далее мы собираемся изучить роль больших данных в науке и исследованиях и то, как эти элементы взаимодействуют друг с другом.
Большие данные в науке
Наука использовала данные в течение длительного времени. Однако ошеломляющий взрыв данных создает проблему для многих областей науки, которые в значительной степени полагаются на наборы данных из нескольких источников. Среди наиболее важных областей науки, которые используют и извлекают выгоду из технологий больших данных, — электронная медицина и здравоохранение, науки о климате, физика, биотехнология и другие.
Большие данные в науке облегчают информированное и разумное принятие решений в организациях. Решения, основанные на данных, способствуют прибыльности организации, операционной эффективности, технологическим достижениям, эффективности бизнеса, росту, исследованиям и многому другому.
Аналитики больших данных против специалистов по данным
Аналитики больших данных — это профессионалы, которые используют простую описательную статистику, визуализацию данных и передачу данных, чтобы получить информацию для принятия наилучших решений для достижения целей компании. Выполняя ценные функции, аналитики больших данных не углубляются в глубину данных; это роль специалистов по данным. Специалисты по данным — это высококвалифицированные специалисты, которые являются экспертами в области аналитики, машинного обучения, интеллектуального анализа данных, статистики, алгоритмов и кодирования. Эти специалисты отвечают за управление и интерпретацию данных, а также за извлечение ценности из данных.
Исследование больших данных
Большие данные играют фундаментальную роль в большом количестве исследовательских работ в научных кругах, промышленности или правительстве. Исследования больших данных создают ценность за счет манипулирования и обработки больших наборов данных с помощью программных инструментов и высокопроизводительных вычислений, что способствует быстрому и точному прогрессу в конкретных областях.
Например, фармацевтические гиганты тратят до 10 лет на вывод препарата на рынок. Инвестиции в исследования больших данных и аналитику данных могут улучшить и ускорить разработку, чтобы предоставить общественности более быстрые и удовлетворительные результаты.
Наука о данных против машинного обучения
Что такое наука о данных? Междисциплинарная область наука о данных использует «научные методы, процессы, алгоритмы и системы для получения знаний и идей из данных в различных формах, как структурированных, так и неструктурированных, подобно интеллектуальному анализу данных».
Наука о данных глубоко укоренилась в дисциплинах статистики, математики и компьютерных наук, включая машинное обучение, кластерный анализ, интеллектуальный анализ данных и визуализацию.
Как упоминалось ранее, наука о данных включает в себя машинное обучение. Это особенно важно, поскольку обе эти области имеют ключевое значение для разработки новых приложений и технологий, которые помогут сформировать будущее многих отраслей.
Машинное обучение — это область компьютерных наук искусственного интеллекта, которая использует статистические данные и методы для автоматического обучения и улучшения без явного программирования.
За последнее десятилетие приложения машинного обучения в области науки о данных предоставили миру множество приложений, таких как беспилотные автомобили, практическое распознавание речи, всестороннее понимание генома человека и многое другое. Машинное обучение помогает автоматизировать построение аналитических моделей и основано на идее, что системы способны учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
При обсуждении науки о данных и машинного обучения нужно понимать, что эти две области работают вместе, а не являются противоположными концепциями. Поскольку наука о данных считается общим термином для нескольких дисциплин, включая машинное обучение, важно осознавать ценность и направленность каждой из них. Основное различие между ними заключается в том, что наука о данных — это более широкий междисциплинарный термин, охватывающий алгоритмы и статистику, а также методологии обработки данных.
Биология больших данных
Биологи пришли на вечеринку по поводу больших данных. Часто биологическая информация больших данных основана на широком спектре экспериментов, которые производят большое количество информации, такой как генетические последовательности, взаимодействие белков, медицинские записи и многое другое. Эта сложность и обширность данных должны быть адекватно интерпретированы, чтобы получить ценность.
Технологии больших данных могут помочь ускорить анализ данных, исследования и обработку для получения результатов, основанных на данных, в области биологии. Хотя важно, чтобы ученые-биологи обладали определенным уровнем компьютерных знаний, не менее важно признать, что эти инструменты должны быть доступны и удобны для менее технически подкованных исследователей. Все заинтересованы в простоте развертывания программных инструментов для работы с большими данными. Использование возможностей инструментов анализа данных имеет решающее значение в биологии больших данных в условиях все более взаимосвязанного и растущего биологического ландшафта.
Наука о биомедицинских данных
Наука о биомедицинских данных — это междисциплинарная область, в которой основное внимание уделяется биологическим исследованиям и клиническим исследованиям, основанным на биомедицинских данных. Наука о биомедицинских данных проводит исследования для поиска эффективного использования биомедицинских данных и информации в научных целях, решения проблем и принятия решений для улучшения здоровья человека.
Наука о биомедицинских данных постоянно расширяется, поэтому важно совершенствовать вычисления и коммуникации в биомедицине, чтобы помочь создавать, хранить, извлекать и обмениваться ценными биомедицинскими данными.
Решения для работы с большими данными для бизнеса
Как было сказано ранее, будущее зависит от данных. Биотехнология произвела революцию благодаря использованию больших данных. В качестве примера мы собираемся описать применение больших данных в кейсе «Биотехнологическая компания».
Клиент остро нуждался в методах и инструментах для преобразования необработанных данных в значимую и ценную информацию для целей бизнес-анализа. В качестве решения Semrush Systems предоставила высококвалифицированную команду разработчиков и экспертов по работе с большими данными для предоставления решений для работы с большими данными на долгосрочной основе. Команда квалифицированных специалистов Semrush внедрила ведущую платформу бизнес-анализа и аналитики QlikView для анализа и обработки данных. Это решение принесло множество преимуществ, включая актуальное решение, позволяющее выполнять интерактивные запросы и отчеты, автоматические отчеты на основе больших объемов данных, новый набор функций, более высокий уровень производительности и масштабируемость.
Будущее больших данных в биотехнологии и какую выгоду от этого получит общество
Биотехнологическая индустрия гудит от многочисленных вкладов, которые Большие данные могут предложить в этой области. От новаторских приложений до усовершенствования существующих процессов, биотехнологии рассматривают большие данные как свой билет в будущее.
Большие данные помогают технологиям продвигаться вперед и развиваться быстрее. От геномики до биомедицины современные большие данные и связанные с ними технологии позволяют справиться со сложностями больших объемов данных или источников данных, чтобы найти ответы на ключевые вопросы, которые раньше считались неразрешимыми в биотехнологической отрасли.
Большие данные также трансформируют области исследований и разработок в области биотехнологии с точки зрения фармацевтических открытий и отрасли здравоохранения. Это еще больше подпитывает ажиотаж вокруг больших данных для будущих приложений в биотехнологии.