68 meddelanden från e c m e t 2 0 1 0 0  på o l. 5 3 n o. 6 bidrog artiklar DATA -orienTeD sC i e nT i f iC P ro C es se s beror på snabb, noggrann analys av experimentella data som genereras genom empirisk observation och simulering. Men forskarna blir alltmer överväldigade av den mängd data som produceras av deras egna experiment. Med förbättrad instrumentprecision och komplexiteten hos de simulerade modellerna lovar dataöverbelastningen att bara bli värre. Ineffektiviteten hos befintliga databashanteringssystem (DBMS) för att tillgodose forskarnas behov har lett till många tillämpningsspecifika system. Till skillnad från sina motsvarigheter i allmänhet kräver dessa system mer resurser, vilket hindrar återanvändning av kunskap. Ändå strävar datahanteringsgemenskapen efter allmän vetenskaplig datahantering. Här utforskar vi de viktigaste kraven i sådana system och de tekniker som används för att ta itu med dem. Observation och simulering av fenomen är nyckeln till att bevisa vetenskapliga teorier och upptäcka fakta om naturen som den mänskliga hjärnan annars aldrig skulle kunna föreställa sig. Forskare måste kunna hantera data från observationer och simuleringar. Ständig förbättring av observationsinstrument och simuleringsverktyg ger modern vetenskap effektiva alternativ för riklig informationsinsamling, som återspeglar den rika mångfalden av komplexa livsformer och kosmiska fenomen. Dessutom driver behovet av en djupgående analys av enorma mängder data obevekligt efterfrågan på ytterligare beräkningsstöd. Microsoft forskare och ACM Turing Award pristagare Jim Gray sade en gång, "En fjärde dataintensiv vetenskap växer fram. Målet är att ha en värld där all vetenskaplig litteratur är online, alla vetenskapliga data är online, och de samverkar med varandra." 9 Tyvärr är dagens kommersiella datahanteringsverktyg oförmögna att stödja den aldrig tidigare skådade omfattningen, takten och komplexiteten i vetenskaplig insamling och behandling av data. Trots sin mångfald, vetenskapliga data har vissa gemensamma egenskaper: Behövliga är generiska, snarare än engångs, DBMS-lösningar automatisera lagring och analys av data från vetenskapliga samarbeten. BY anastasia aiLamaKi, VeRena KanteRe, anD DeBaBRata Dash hantera vetenskapliga data nyckelinsikter hantera den enorma mängden vetenskapliga data som samlas in är nyckeln till vetenskapliga framsteg. Även om tekniken möjliggör den extrema insamlingen av vetenskapliga data utförs bearbetningen fortfarande med gamla tekniker som utvecklats för små datamängder. Effektiv behandling är nödvändig för att kunna utnyttja värdet av enorma vetenskapliga datainsamlingar. Föreslagna lösningar lovar också att uppnå effektiv hantering för nästan alla andra typer av data. Brist på kompletta lösningar med kommersiella DBMS har lett forskare inom alla områden att utveckla eller anta tillämpningsspecifika lösningar, även om vissa har lagts till ovanpå kommersiella DBMS, till exempel Sloan Digital Sky Survey (SDSS-1 och SDSS-2; http://www.sdss.org/) använder SQL Server som sitt backend. Dessutom är den resulterande programvaran vanligtvis nära knuten till applikationen och svår att anpassa till förändringar i det vetenskapliga landskapet. Szalay och Blakeley 9 skrev: "Forskare och vetenskapliga institutioner behöver en mall och bästa praxis som leder till balanserade maskinvaruarkitekturer och motsvarande programvara för att hantera dessa volymer av data." Trots utmaningarna fortsätter forskarsamhället för datahantering att tänka sig ett allmänt vetenskapligt datahanteringssystem som anpassar aktuella innovationer: parallellism i dataförfrågan, sofistikerade verktyg för datadefinition och analys (såsom klusterbildning och SDSS-1), optimering av dataorganisation, datacachelagring och replikeringsteknik. Lovande resultat omfattar automatiserad dataorganisation, härkomst, annotering, online-behandling av strömmande data, inbäddade komplexa datatyper, stöd för deklarativa data, processdefinition och integrering av filer i DBMS. Vetenskapliga databaser täcker ett brett resultat av sju-trillion-elektrovolt kollisioner (march 30, 2010) i atLas partikeldetektor på den stora hadronkollideraren vid cern, jakt på mörk materia, nya krafter, nya dimensioner, Higgs boson, och slutligen en storslagen teori för att förklara alla fysiska fenomen.
Ökningen av datastorleken och efterfrågan på skalbar databehandling inom flera vetenskapliga områden har lett till ökad uppmärksamhet för vetenskaplig databehandling i databasgemenskapen REF.
Managing scientific data
{'venue': 'CACM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}