Salah satu bidang yang menghasilkan data yang sangat besar adalah genomics. Seiring dengan semakin terjangkaunya biaya pemetaan dan semakin banyak genome yang dianalisis, data genomics akan mengalami ledakan yang dahsyat. Bidang ini bahkan diperkirakan akan menjadi penghasil data terbesar, melebihi data astronomi misalnya.
Menurut laporan yang dipublikasikan di jurnal PloS Biology (http://dx.doi.org/10.1371/journal.pbio.1002195), di tahun 2025 akan ada antara 100 juta sampai 2 milyar human genome yang telah dipetakan. Kapasitas penyimpanan data untuk keperluan ini saja dapat mencapai 2–40 exabytes (1 exabyte = 1018 bytes), karena jumlah data yang harus disimpan untuk sebuah genome setidaknya memerlukan 30 kali ukuran data genome itu sendiri. Hal ini untuk mengantisipasi adanya kesalahan yang mungkin timbul selama proses pemetaan dan analisis pendahuluan.
Jumlah tersebut melebihi perkiraan kapasitas penyimpanan data YouTube di tahun 2025, yang sebesar 1-2 exabytes, dan data Twitter yang diperkirakan mencapai 1-17 petabytes per tahun (1 petabyte = 1015 bytes). Jumlah data tersebut juga melebihi perkiraan data tahunan Square Kilometre Array (http://www.nature.com/news/cloud-computing-beckons-scientists-1.15298), sebuah project yang direncanakan menjadi project astronomi terbesar di dunia.
Namun permasalahan penyimpanan ini hanyalah salah satu permasalahan saja. Keperluan komputasi untuk mengumpulkan, mendistribusi, dan menganalisis data genomics ini akan jauh lebih besar lagi.
Perubahan Besar
Gene Robinson, ahli biologi UIUC yang juga salah satu co-author paper tersebut menyatakan, hal ini menegaskan bahwa bidang genomics akan memberikan banyak tantangan berat. Beberapa perubahan besar perlu dilakukan untuk dapat menangani ukuran data yang besar dan kebutuhan akan kecepatan analisis.
Narayan Desai, seorang computer scientist dari Ericsson San Jose mengatakan bahwa perbandingan data dengan bidang lain seperti dilaporkan dalam paper tersebut sebenarnya kurang tepat. Ada banyak hal yang tidak diperhatikan dalam melakukan perbandingan, seperti misalnya laporan tersebut menganggap ringan pemrosesan dan analisis video dan teks yang dilakukan oleh YouTube maupun Twitter, seperti misalnya untuk keperluan iklan yang terarah maupun penyajian video ke dalam format yang beragam.
Meskipun demikian, genomics tetap harus memperhatikan permasalahan mendasar mengenai berapa besar data yang sebenarnya akan dihasilkan di bidang ini. Karena sehebat apapun teknologi, kapasitas penyimpanan dan komputasi untuk mengumpulkan dan menganalisis data tetaplah terbatas, sehingga kedua hal tersebut harus digunakan dengan sebaik-baiknya. Karena proses pemetaan semakin terjangkau, komunitas genomics pun tumbuh dengan sangat pesat dan tersebar. Komunitas yang tersebar ini cukup menyulitkan dalam mengatasi permasalahan seperti yang disebutkan di atas. Bidang-bidang lain yang memerlukan banyak resource semacam ini, sseperti misalnya high-energy physics, komunitasnya lebih terpusat. Mereka memerlukan koordinasi dan konsensus untuk perancangan instrumen, pengumpulan data, dan strategi sampling. Berbeda dengan data genomics yang terkotak-kotak, meskipun akhir-akhir ini mulai muncul ketertarikan untuk menyimpan data-data genomics secara terpusat dalam cloud.
Kerja Sama
Berbeda dengan ahli genomics, setelah data mentah dikumpulkan para astronomer dan ahli fisika segera memprosesnya, dan kemudian data mentah tersebut dibuang. Cara ini menyederhanakan langkah-langkah distribusi dan analisis selanjutnya. Akan tetapi genomics belum memiliki standar baku untuk konversi data mentah menjadi data yang sudah diproses.
Menurut paper tersebut, jenis analisis yang ingin dilakukan oleh para ahli biologi terhadap data genomics ini juga sangat beragam dan metode yang digunakan belum tentu dapat berfungsi baik dengan peningkatan volume data yang besar. Misalnya untuk membandingkan dua genome diperlukan perbandingan antara dua set varian genetik. “Jika kita mempunyai satu juta genome, maka jumlah perbandingannya adalah satu juta kuadrat”, papar Saurabh Sinha, seorang komputer saintis dari UIUC dan salah satu co-author dari paper tersebut. “Algoritma yang digunakan untuk melakukan proses tersebut akan sangat kewalahan.”
Robert Brunner, seorang Observational cosmologist dari UIUC mengatakan, alih-alih membandingkan bidang ilmu, dia ingin ada sebuah kerja sama dalam mengatasi permasalahan terkait big-data yang mencakup banyak bidang, sehingga didapatkan manfaat yang lebih besar. Misalnya keterbatasan jenjang karir untuk spesialisasi komputasi dalam dunia sains, dan kebutuhan akan jenis penyimpanan dan kapasitas analisis yang belum tentu dapat dipenuhi oleh dunia industri.
“Genomics menghadapi tantangan yang sama dengan astronomi, ilmu mengenai atmosfer, ilmu tentang tumbuh-tumbuhan, fisika partikel, dan domain-domain big data yang lain,” kata Brunner. “Yang penting untuk dilakukan saat ini adalah menentukan apa masalah yang dapat kita pecahkan bersama-sama.”
Diterjemahkan dari : Genome researchers raise alarm over big data
Contributor :
Penyuka kopi dan pasta (bukan copy paste) yang sangat hobi makan nasi goreng. Telah berkecimpung di bidang data processing dan data warehousing selama 12 tahun. Salah satu obsesi yang belum terpenuhi saat ini adalah menjadi kontributor aktif di forum idBigdata.