Roland Rosenau, Director de SE de EMEA, analiza la evolución de la gestión de datos en las organizaciones de ciencias de la vida.
Al discutir la inteligencia artificial (IA) en los negocios, las industrias que son comunes a la vanguardia de la innovación incluyen atención médica, grandes empresas tecnológicas y gigantes de los medios. Sin embargo, cuando se trata de aprovechar el verdadero poder analítico de la IA, probablemente no haya más sectores que la ciencia de la vida.
Desde los primeros días de la investigación, los datos han estado en el corazón de los descubrimientos científicos. El proceso no se ha cambiado: recopilación, análisis, interpretación, iteración. Los laboratorios de ciencias de la vida de hoy no son tan diferentes de los laboratorios pasados en ese sentido, sino que enfrentan dos desafíos sin precedentes. Y crecimiento de datos explosivos.
Estos desafíos no van de la mano. Los avances científicos prosperan con los datos, y en el entorno mejorado de AI actual, cuantos más datos pueda usar para el análisis, mejor.
Sin embargo, debido a los presupuestos limitados, los investigadores de ciencias de la vida deben equilibrar el acceso y los precios asequibles en un delicado equilibrio. Esto significa tomar decisiones más inteligentes cuando se trata de cómo almacena, protege y accede a sus datos.
Los desafíos que enfrentan la industria: crecimiento de datos, rentabilidad y facilidad de uso
Quizás el problema más apremiante que enfrentan los investigadores hoy en día es la gran cantidad de datos generados. Los instrumentos científicos son cada vez más sofisticados, de alto rendimiento, automatizado y generan exponencialmente más datos que hace unos años. Además, las organizaciones han reanejado bien los conjuntos de datos existentes, reforzando aún más la necesidad de extraer nuevas ideas de los datos antiguos y mantenerlos y organizarlos todos.
Se proyecta que el mercado de Analytics Life Sciences crecerá de $ 11.97 mil millones en 2025 a $ 248.5 mil millones para 2034, con una tasa de crecimiento anual combinada de 8.47%. No es solo un crecimiento, es una avalancha. Y esos datos no se han creado para estar inactivos. Debe ser accesible, analizable y almacenado de una manera que respalde los casos de uso actuales y futuros. Sin embargo, almacenar todos estos datos, especialmente en la capa de almacenamiento de alta velocidad y alto rendimiento, puede superar rápidamente los recursos financieros de muchos laboratorios.
Las organizaciones de ciencias de la vida a menudo se dirigen con subvenciones, donaciones o fondos públicos. Todo esto se ha vuelto difícil de traer en los últimos años. Incluso si una organización sabe exactamente qué almacenamiento apoyará mejor su trabajo, la brecha entre las necesidades y los presupuestos a menudo se ve obligado a comprometerse.
El siguiente es la facilidad de uso. La mayoría de los equipos de ciencias de la vida no tienen acceso a departamentos de TI grandes y competentes. Los sistemas de almacenamiento deben ser intuitivos, implementados rápidamente y lo suficientemente flexibles como para crecer con una intervención manual mínima.
Infraestructura híbrida: almacenamiento inteligente, crecimiento más inteligente
La respuesta a estos complejos desafíos radica en la infraestructura de datos híbridos. Es escalable, rentable y construido con la gestión del ciclo de vida en mente. La realidad es que las organizaciones de investigación no pueden permitirse perder o deshacerse de los datos. Cada trabajo a tiempo parcial tiene un valor potencial. No hoy, sino dentro de cinco o diez años. Es por eso que la escalabilidad es importante.
Las soluciones de almacenamiento más exitosas permiten a los equipos comenzar a escala en pequeñas escalas cuando sea necesario, sin asumir grandes inversiones iniciales. Los sistemas de escala, los modelos de arrendamiento y las suscripciones salariales se han convertido en herramientas esenciales en este paisaje, lo que permite a los investigadores aumentar sus presupuestos limitados sin comprometer la funcionalidad.
El almacenamiento de objetos, especialmente el almacenamiento compatible con S3, se ha convertido en el estándar de facto para repositorios grandes y asequibles. Elimina restricciones relacionadas con el tamaño del bloque o el sistema de archivos, permitiendo las políticas automatizadas del ciclo de vida. Estas políticas permiten a las organizaciones mover datos con mayor frecuencia a un nivel de almacenamiento de menor costo en las instalaciones locales, nubes privadas o múltiples plataformas hiperscaleras, locales o plataformas hiperscaleras múltiples.
El nuevo objetivo no es saber cómo eliminar los datos, sino mantenerlo todo y administrarlo de manera inteligente. Al examinar los metadatos, como la última fecha de acceso, las organizaciones pueden migrar automáticamente datos a los que no se ha accedido en meses o años. Es posible que algunos conjuntos de datos deben permanecer disponibles indefinidamente, como la investigación en curso y los conjuntos de datos relacionados con las obligaciones de cumplimiento. Sin embargo, el resto se puede archivar de manera segura en una capa más rentable sin sacrificar la accesibilidad.
Este enfoque híbrido también es efectivo al construir infraestructuras de nubes privadas. Las organizaciones pueden construir sus propias nubes y crear niveles de almacenamiento «baratos» internamente. Alternativamente, puede aprovechar la nube pública para un almacenamiento de archivo profundo. Muchos eligen una combinación de ambos y descargan el resto a un sistema centralizado mientras mantienen su propio sistema para datos de uso frecuente. Los días en que las unidades más grandes significan que se han ido costos más bajos. Los costos ya no se reducen a la misma tasa que los datos aumentan. Una unidad de 60 TB cuesta más del doble que una unidad de 30 TB. Hemos llegado a un punto de inflexión. La capacidad ya no es la única métrica importante. La eficiencia, la agilidad y la sostenibilidad a largo plazo son igual de importantes ahora.
Evitar la pérdida de datos
Por supuesto, la conservación y la escala no son el panorama general. El costo de la pérdida de datos no es sorprendente en las ciencias de la vida donde los datos pueden impulsar tratamientos y diagnósticos innovadores. Ya sea un ataque cibernético, un desastre natural o una deleción accidental debido a un simple error humano, perder datos importantes de investigación puede volver al proyecto al año o incluso salir completamente. A diferencia de los desastres naturales y el error humano, los ataques cibernéticos presentan una capa adicional de complejidad. A menudo se desconoce cuando comenzó el ataque, cuán profundo se volvió y qué archivos se vieron afectados.
Por lo tanto, las estrategias de protección de datos deben exceder las copias de seguridad tradicionales. Las copias de seguridad basadas en instantáneas son una solución popular porque son rápidas de ejecutar y son fáciles de restaurar. Sin embargo, en la era del ransomware, las instantáneas también deben estar protegidas por sí mismas. Aquí es donde entran en juego las estrategias de respaldo cibernéticas. Esto oculta la instantánea o no está disponible para la recuperación, al tiempo que evita que los atacantes accedan a ella.
En última instancia, cada organización de ciencias de la vida necesita una estrategia de respaldo y restauración clara y práctica. Coincide con el ciclo de vida de almacenamiento y tiene en cuenta no solo los tiempos de recuperación sino también la detección y la contención de ataque.
Un enfoque a largo plazo de varios pisos
Las organizaciones de ciencias de la vida deben adoptar nuevas formas de pensar a medida que continúan generando y dependiendo de más datos. Esto considera el almacenamiento como un ecosistema de múltiples niveles en evolución, no como un activo fijo. Desde datos calientes hasta archivos de frío, la capacidad de administrar la información en una amplia gama de niveles de accesibilidad y costos es el determinante de si la investigación se acelera o se retrasa.
Eso significa pensar más allá del precio inicial por terabyte. Los costos totales de propiedad incluyen tarifas de migración, costos de respaldo, actualización de hardware y modelo de licencia. La impresión fina es importante y en las ciencias de la vida no hay alto interés. Además de su urgencia, las iniciativas regulatorias como la Directiva NIS-2 de la Unión Europea han aumentado las prohibiciones de responsabilidad al responsabilizar a los miembros de la Junta individual responsables de la pérdida de datos causada por los ataques cibernéticos. Esto cambia la protección de datos de los desafíos operativos a la responsabilidad a nivel ejecutivo, haciendo cumplir las organizaciones para tomar medidas decisivas ahora. O arriesgarse a consecuencias graves de inmediato.
Los investigadores no solo están resolviendo el almacenamiento, sino también para el futuro de la medicina. Necesitan infraestructura que sea tan resistente y se vea tan positiva como la ciencia. Al adoptar sistemas híbridos, políticas de ciclo de vida y copias de seguridad cibernéticas, las organizaciones de ciencias de la vida pueden garantizar que sus activos más valiosos, los datos, siempre estén disponibles, protegidos y trabajando para las vidas que intentan salvar.
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