联想凌拓生命科学数据管理解决方案
Gartner指出，到2025年，超过80%的企业将因缺乏数据素养、AI伦理和数据分析技能而无法规模化实现数据驱动型创新”。这对于高度依赖数据分析的生命科学行业而言是巨大挑战。
《Gartner：2023年数据与分析十大趋势》 (Gartner Top 10 Trends in Data and Analytics for 2023)
IDC预测，到2026年，60%的生命科学组织将投资于AI/ML驱动的数据管理平台，以应对因数据量年增长率超过35%而导致的洞察延迟问题。
《IDC：全球生命科学行业十大预测（2024）》 (IDC FutureScape: Worldwide Life Sciences 2024 Predictions)
德勤指出，数据质量、可访问性和互操作性仍然是AI模型获得准确输出的关键挑战。企业普遍面临数据孤岛、非标准化格式和治理不力等问题，阻碍了AI的有效训练和应用。
《德勤：2023年生命科学行业展望》 (Deloitte 2023 Life Sciences Outlook)
随着mRNA技术、人工智能与大数据分析的快速发展，生命科学行业正迎来数据驱动的创新时代。生命科学行业正从传统的“重磅药物”1.0模式逐步演进至“数据驱动平台”4.0模式。
三大趋势加速生命科学敏捷创新
- 技术突破：mRNA疫苗技术获诺贝尔奖，加速疫苗研发与个性化治疗，推动药物研发与基因治疗革新；
- AI与机器学习：借助AI数据管理进行试验，提升药物发现与临床试验效率；
- 基因组学数据爆炸：数据量持续增长，通过数据驱动，利用数据加快基因组发现速度。
在生命科学领域，数据正以前所未有的速度增长。从基因测序产生的海量生物数据，到临床试验中的复杂医疗信息，再到科研机构日常研究积累的数据，其规模和复杂性不断攀升。如此庞大的数据规模，对数据管理提出了极高的要求。
面临的主要业务挑战
- 数据规模爆炸式增长：随着基因测序技术的飞速发展，如新一代测序技术的广泛应用，一次全基因组测序可产生数百 GB 甚至数 TB 的数据。同时，临床研究中大量的患者影像数据、电子病历数据，以及药物研发过程中的实验数据等，都使得生命科学数据量呈爆炸式增长。
- 数据类型复杂多样：生命科学数据涵盖了结构化数据（如患者基本信息、实验结果统计数据）、半结构化数据（如 XML 格式的医学报告）和非结构化数据（如医学影像、生物分子结构图像、科研论文等），不同类型的数据具有不同的存储和管理需求。
- 数据安全性与合规性要求严格：生命科学数据涉及患者隐私、科研成果等敏感信息，受到严格的法规监管，如《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）、《通用数据保护条例》（GDPR）等。数据的泄露或不当使用可能导致严重的法律后果和声誉损失。同时，科研数据的完整性和可靠性对于科研成果的准确性至关重要，任何数据的损坏或丢失都可能影响整个科研项目的进展。
- 数据访问与协作效率低下：在生命科学研究中，跨机构、跨团队的协作越来越频繁。然而，由于各机构的数据存储和管理方式不同，数据格式不统一，导致数据访问和协作效率低下。研究人员可能需要花费大量时间在数据格式转换、权限申请和数据传输上，严重影响了科研工作的进度。
联想凌拓生命科学数据管理解决方案
联想凌拓基于混合云架构与Data Fabric理念，构建了一套完整、安全、高效的数据管理平台，支持从数据采集、分析到归档的全生命周期管理。
- 灵活部署，敏捷扩展支持应用在本地、近云与公有云环境中快速部署、无缝迁移与弹性扩展，轻松应对业务增长与资源波动，实现真正意义上的混合云架构自由。
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- 智能冷热分层，降本增效基于数据热度自动实现冷热分层存储，将热数据保留于高性能存储层，冷数据自动归档至低成本对象存储，显著提升资源利用率，降低总体拥有成本（TCO）。
- 全方位数据保护，安全合规提供端到端的数据保护机制，包括实时快照、异地灾备、防勒索、自动备份与长期归档，确保数据在全生命周期中的安全性、可用性与合规性。
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