雪花可以帮助生命科学成为数据驱动的5种方式2020年8月11日|3分钟读取作者：雪花杖如何运用雪花，雪花思维引领生命科学产业正处于一个转折点。根据德勤的说法，"为了为未来做好准备，并在不断变化的商业环境中保持相关性，生物制药和医疗技术组织将寻找新的方法来创造价值，并寻找新的指标来理解今天丰富的数据。"对于使用过时的内部和云数据库系统的生命科学公司来说，然而，爆炸式的数据量和多样性带来了巨大的管理和安全挑战雪花的云数据平台提供了生命科学公司将数据转化为关键任务见解所需的能力和灵活性。Snowflake的功能允许生命科学组织发现、协作并从数据中创造价值，而不管数据位于何处，从而允许跨业务生态系统建立新的合作伙伴关系和更紧密的数据连接。这里有五种方法可以帮助生命科学公司利用数据推动更好的决策。从一组结构化的医疗设备中，包括各种结构化的医疗数据源，OLT可以将这些数据集成到一个半结构化的数据库中，数据科学家可以使用自动化的组织工具来更快、更有效地分析数据。由于雪花能够满足整个组织的不同分析需求，数据科学家和分析团队可以释放出加速产品生命周期各个阶段（从发现和开发到制造和商业化）的洞察力。加快数据性能：Snowflake可以快速、轻松地处理来自不同来源的信息，并将其组织到单个位置。由于能够同时运行ETL和数据工作负载，同时服务于多个用户的数据请求，Snowflake支持多种分析工作负载。团队可以随时访问自助服务分析和实时数据，以做出明智的决策。性能滞后的减少意味着加速了创新，缩短了救生产品的上市时间。促进数据交换和协作：雪花可以简化安全、无缝和受管理的大规模敏感数据交换，以促进生命科学组织之间的协作和数据交换。借助Snowflake的数据交换功能，建立在Snowflake安全数据共享技术之上，组织可以让内部和外部用户访问实时、随时可以查询的数据集，而不必移动、复制或传输这些数据。他们还可以利用雪花数据市场将公共数据集与自己的数据相结合，以获得数据多样性，从而实现更深入的见解和更好的数据驱动决策提高数据管理和可扩展性：雪花的云数据平台是自动化和自助式的，使生命科学公司能够专注于其核心业务而不是IT管理。通过近乎零维护，雪花提供了一个简单易用和成本效益高的解决方案，提高生产力。此外，Snowflake的多集群共享数据体系结构将存储和计算分离开来，使其能够立即、几乎无限地扩展，而无需停机或中断。该系统可以支持几乎任何数量的数据、工作负载、并发用户和应用程序，而不需要数据移动或拷贝建立强大的数据合规性：在生命科学行业，公司必须遵守严格的法规和质量指南，以规范各种环境下的做法，以确保医疗产品对消费者来说是安全的。Snowflake支持GxP，它帮助生命科学组织鉴定其Snowflake平台，以便验证其GxP工作负载。此外，Snowflake还提供了广泛的安全认证和细粒度控制组合，以实现对所有数据的安全和受管理的访问。组织还可以使用Snowflake基于角色的访问控制来严格监督数据访问。为生命科学和生命科学研究机构提供更快速的数据和信息，以及如何为生命科学提供更多信息的方法。就像你读的？通过喜欢和分享来表达你的感激之情！Facebook推特LinkedIn