许多科学家花了很长时间来收集生物学数据并找到基本问题的答案。在此过程中，他们收集了大量人类几乎无法处理和分析的数据。所以这里就需要生物信息学了。
生物信息学可以简单地理解为基于计算机和生物学融合的数据科学领域。在这个领域，开发了各种方法和软件来存储、组织、理解和解释指数数量的生物数据，最终旨在解决医学和生物学中的问题。以下是大数据对生物信息学的一些影响：
1. 生物学：在当今世界，生物学家不再喜欢在实验室工作和进行实验以找出结果的传统方式，而是使用现代和复杂的技术来提高他们的工作效率。他们越来越多地使用生物信息学技术，因为它们更具成本效益、更节省时间，并且在分析方面不断进步。大数据与生物信息学的结合看似无可挑剔，在基因组序列、蛋白质序列、DNA计算等领域有着惊人的优势。这项发展中的技术也让研究人员的数据录入变得非常容易。数据变得如此之大，以致于用传统方法对其进行分析已经过时且效率低下，但生物信息学和大数据似乎为该问题提供了解决方案，因为现在已经开发出各种可以识别大规模模式并进行预测的系统，例如蛋白质结构，基因组学等
2. 个性化医疗：众所周知，制造商现在正在寻找机会开发高价值、具有成本效益和靶向性的药物，这些药物往往起效更快，对患者造成的伤害更小。研究人员目前在该领域非常努力，因为在经济水平上开发此类个性化药物将对患者的安全和医疗保健质量产生开创性的影响。使用个性化药物还将显着降低治疗成本和持续时间，因为它们比传统药物更快地产生所需的结果。关于基因组、蛋白质组学、代谢组学的长期研究数据以及来自临床试验的数据使研究人员能够挖掘数据并充分了解疾病的结构。这些知识有助于研究人员开发具有最快、最准确的目标识别和验证的药物。
3. 基因测序：由于大数据在巨大的基因组体积中的显着贡献，研究人员在基因测序方面取得了相当多的成就。到目前为止，已经研究和绘制了许多基因，使科学家能够识别和完整绘制人类遗传学的工作原理。基因测序还有助于保护新生儿免受家族中世代相传的某些疾病的侵害。
4. 预防医学：生物信息学中使用的系统使用计算和数学建模来为一些非常复杂的生物问题提供解决方案。大数据在预防医学中的使用可以对医疗保健行业产生巨大影响。这是因为在生物信息学系统中使用大数据可以在疾病治疗过程中促进更好的诊断，这在很多时候有助于保护、促进和维持一个人的福祉，防止人们疾病、残疾和死亡。
5.医疗保健：在医疗保健领域，已经收集了大量患者数据以记录患者并监控患者的健康状况。这项技术还使糖尿病、慢性病、心脏病和各种癌症的治疗变得更加容易。借助大数据分析的生物信息学为正确理解庞大的数据集提供了适当的技术。这提供了更快的疾病识别和治疗，显着降低了成本，同时为患者提供了更好的医疗保健。
6. 行业：由于生物信息学是一个研究范围很广的丰富领域，并且拥有永无止境的医学数据，因此许多人将这一领域的职业视为开发某些软件和工具，以缓解存储、组织、在最需要的情况下理解、解释和检索最合适的数据集。
随着当前生物信息学和大数据的兴起，医疗保健领域出现了新的可能性，这使得监测和管理人们的整体健康和福祉变得非常容易，并为医学科学中的一些悬而未决的问题找到原因。