Central Data Technology
EN | ID
Blog 4 Min Read

Keunggulan MapR untuk Solusi Big Data yang Fleksibel dalam Penemuan Obat

AD

Administrator

Author

Published

November 27, 2019

Share Article

Keunggulan MapR untuk Solusi Big Data yang Fleksibel dalam Penemuan Obat

MapR digunakan untuk berbagai proyek berbeda di Novartis, termasuk analisis video, proteomik, dan meta-genomik. Gabungan gabungan dan alur kerja berbasis MapR dan lapisan integrasi memungkinkan peneliti ilmu kehidupan perusahaan lebih bermakna. Dengan memanfaatkan puluhan ribu percobaan yang telah dilakukan organisasi publik, yang memberi mereka keunggulan kompetitif yang signifikan.

Bisnis

Novartis Institutes for BioMedical Research (NIBR) adalah organisasi riset farmasi global yang berfokus pada penemuan obat-obatan inovatif untuk mengobati penyakit dengan kebutuhan medis yang tidak terpenuhi. Dengan lebih dari 6.000 ilmuwan, dokter, dan profesional bisnis di seluruh dunia. Novartis memiliki budaya terbuka, kewirausahaan, dan inovatif yang mendorong kolaborasi.

Tantangan

Salah satu bidang penelitian obat mereka, Next Generation Sequencing (NGS) data, membutuhkan interaksi yang berat dengan beragam data dari organisasi eksternal seperti 1000 Genom, GTEx NIH (Ekspresi Genotipe-Jaringan) dan The Cancer Genome Atlas — memberikan perhatian khusus pada klinis, fenotipik, eksperimental dan data terkait lainnya.

Solusi MapR

David Tester, Arsitek Aplikasi untuk Novartis Institutes for Biomedical Research, dan timnya telah menggunakan MapR sebagai bagian dari sistem mereka untuk mengintegrasikan dan menganalisis beragam data dalam mempercepat penelitian obat.

Sistem Alur Kerja Baru

Untuk menyelesaikan bagian pertama dari masalah data besar NGS ini, tim Novartis membangun sistem alur kerja yang memungkinkan mereka untuk memproses data NGS sambil responsif terhadap kemajuan dalam literatur ilmiah.

Meskipun data NGS membutuhkan volume data tinggi yang ideal untuk Hadoop, masalah umum adalah bahwa peneliti mengandalkan banyak alat yang tidak bekerja pada HDFS asli. Karena para peneliti ini sebelumnya tidak dapat menggunakan sistem seperti Hadoop, mereka harus mempertahankan logika ‘pembukuan’ yang rumit untuk diparalelkan untuk efisiensi optimal pada Komputasi Kinerja Tinggi (HPC) tradisional.

Sistem alur kerja ini menggunakan Distribusi MapR untuk Hadoop untuk kinerja dan ketahanannya dan untuk menyediakan akses file POSIX yang memungkinkan bioinformatika menggunakan alat yang mereka kenal. Selain itu, ia menggunakan metadata peneliti sendiri untuk memungkinkan mereka menulis alur kerja yang kompleks yang memadukan aspek terbaik dari Hadoop dan HPC tradisional.

Sebagai hasil dari upaya mereka, alat alur kerja yang fleksibel sekarang digunakan untuk berbagai proyek berbeda di Novartis, termasuk analisis video, proteomik, dan meta-genomik. Manfaat tambahan adalah bahwa integrasi infrastruktur sains data ke dalam jaringan pipa yang dibangun sebagian dari alat bioinformatika lawas dapat dicapai dalam hitungan hari, bukan bulan.

MapR dan Spark Memberi Novartis Keunggulan Kompetitif Yang Signifikan

Yayasan yang Fleksibel

Untuk bagian kedua dari masalah — persyaratan “mengintegrasikan kumpulan data publik yang sangat beragam” – tim menggunakan Apache Spark, mesin umum yang cepat untuk pemrosesan data skala besar. Pendekatan khusus mereka untuk berurusan dengan heterogenitas adalah untuk mewakili data sebagai grafik pengetahuan yang luas (saat ini triliunan tepi) yang disimpan dalam HDFS dan dimanipulasi dengan kode Spark khusus.

Penggunaan grafik pengetahuan ini memungkinkan para bioinformatika Novartis dengan mudah memodelkan cara-cara kompleks dan perubahan yang dihubungkan oleh dataset biologis satu sama lain, sementara penggunaan Spark memungkinkan mereka untuk melakukan manipulasi grafik secara andal dan pada skala.

Di sisi analitik, peneliti dapat mengakses data secara langsung melalui API Spark atau melalui sejumlah basis data titik akhir dengan skema yang disesuaikan dengan kebutuhan analitik khusus mereka. Rantai alat mereka memungkinkan seluruh skema dengan 100 miliar baris dapat dibuat dengan cepat dari grafik pengetahuan dan kemudian diimpor ke dalam teknologi basis data favorit analis.

Sebagai hasilnya, gabungan Spark dan alur kerja berbasis MapR dan lapisan memungkinkan peneliti sains kehidupan perusahaan untuk mengambil manfaat dari puluhan ribu percobaan yang telah dilakukan organisasi publik, yang memberi mereka keunggulan kompetitif yang signifikan.

Tentang Central Data Technology

Central Data Technology merupakan salah satu Value Added Distributor terbesar di Indonesia. Central Data Technology sebagai Perusahaan teknologi informasi yang mendistribusikan berbagai brand terkemuka di dunia Teknologi Informasi antara lain Oracle, F5, Fujitsu, Hitachi Vantara, Commvault, Talend, Pentaho, Mapr, Apple, AWS, dan Sundray. Central Data Technology telah menjadi penyedia berbagai solusi untuk Security, Server Storage, Database, Backup, WLAN, dan Cloud yang terdepan.

Info lebih lanjut hubungi : marketing@centraldatatech.com

https://mapr.com/resources/novartis-relies-mapr-flexible-big-data-solutions-drug-discovery/

Tags: #Software

You Might Also Like

Rekomendasi artikel terbaik dari pakar industri kami.

Data Governance: Fondasi Penting untuk Data yang Aman, Rapi, dan Siap Audit
Blog

Data Governance: Fondasi Penting untuk Data yang Aman, Rapi, dan Siap Audit

Di era digital, data menjadi salah satu aset paling berharga bagi organisasi. Namun, semakin banyak data yang dimiliki, kian besar pula tantangan dalam mengelolanya. Mulai dari menjaga kualitas data, memastikan keamanan informasi, hingga memenuhi regulasi yang berlaku, semuanya membutuhkan pendekatan yang terstruktur. Di sinilah peran data governance menjadi sangat penting. Data governance membantu organisasi memastikan […]

Jun 30, 2026
Shadow IT Semakin Marak di 2026, Sudahkah Bisnis Anda Siap Menghadapinya?
Blog

Shadow IT Semakin Marak di 2026, Sudahkah Bisnis Anda Siap Menghadapinya?

Transformasi digital mendorong adopsi teknologi yang semakin cepat. Karyawan kini dapat mengakses berbagai aplikasi cloud, platform kolaborasi, hingga tools berbasis AI hanya dalam hitungan menit. Namun, kemudahan ini juga memunculkan risiko baru yang sering luput dari perhatian, yaitu shadow IT dan shadow AI. Ketika teknologi digunakan tanpa persetujuan atau pengawasan tim IT, bisnis kehilangan visibilitas […]

Jun 29, 2026
Implementasi Agentic AI: Apa yang Perlu Dipersiapkan Enterprise untuk Autonomous IT?
Blog

Implementasi Agentic AI: Apa yang Perlu Dipersiapkan Enterprise untuk Autonomous IT?

Pembahasan tentang AI di kalangan enterprise telah berkembang jauh dalam beberapa tahun terakhir. Jika sebelumnya fokus utama adalah bagaimana AI dapat membantu menghasilkan konten, menjawab pertanyaan, atau mempercepat pekerjaan tertentu, kini organisasi mulai mencari sesuatu yang lebih besar, yaitu AI yang mampu menjalankan proses secara mandiri dan mendukung operasional bisnis dengan intervensi manusia yang minimal. […]

Jun 28, 2026