KLake Virtual Data Hub производитель, компания, конструктор

description1

Zipper closure 1/4 zip athletic pullovers for men. Stretchy, lightweight, fast-drying fabric for superior performance. REGULAR FIT - US standard sizes. An athletic fit that sits close to the body for a wide range of motion, designed for optimal performance and all day comfort. FEATURES - Quarter zip closure;Thumbholes on long sleeves to keep them in place during workout

Проблемы в традиционной интеграции данных

① Данные не в реальном времени
Передаваемые через ETL данные отстают от данных производственных систем и часто требуют повторной обработки из-за несоответствий или проблем с качеством.
② Высокие затраты на внедрение
Централизация данных из сотен баз данных с использованием Schema-on-Write требует огромных временных, трудовых и финансовых ресурсов, при этом не позволяя достичь синхронизации в реальном времени.
③ Узкие места производительности
Как правило, каждой бизнес-базе данных необходимо выполнять задачи по формированию отчетов, синхронизации платформы интеграции и другие. ETL-процессы нагружают исходные базы данных, ухудшая их операционную производительность.

KLake Virtual Data Hub

В отличие от зависимости ETL от физического перемещения данных, KLake использует виртуализацию данных для создания невидимой 'ткани данных', которая объединяет данные в реальном времени из различных источников. Этот виртуальный слой предоставляет целостное, динамическое представление корпоративных данных без физического копирования.
① Схема при чтении: Он динамически анализирует схемы данных во время запросов, выполняет преобразования и фильтрацию по требованию и объединяет организационные базы данных в логически централизованный источник.
② Отчетность и аналитика по нескольким источникам: Он позволяет выполнять запросы в реальном времени между базами данных для отчетов, тем самым устраняя устаревшие или неточные данные из промежуточных хранилищ.
③ Разгрузка исходных баз данных: Он разбирает SQL на подзапросы, выполняет их через драйверы ODBC в исходных системах и выполняет вычисления (соединения, агрегации) в MPP-кластере KLake — снижая нагрузку на производственные базы данных.

④ Управление метаданными на основе ИИ: Он автоматически идентифицирует структуры таблиц, определения полей и отношения с помощью инструментов обнаружения метаданных на основе ИИ, минимизируя ручную настройку.

⑤ SQL-нативный движок ИИ: Краткое описание продукта CATINFO Copyright©2025 CATINFO Technologies Co., Ltd. Все права защищены.Внедрение возможностей ИИ для Oracle/MySQL/SQL Server/IRIS/DM/Kingbase/Ocean Base/TD SQL и других реляционных баз данных без миграции данных.

⑥ Бесплатная векторная библиотека: Полностью попрощайтесь с проблемой согласованности, с помощью AI_EMBEDDING_DENSE и других SQL-функций, преобразование текста/PDF/WORD/изображения/аудио в вектор в реальном времени без постоянного хранения.

⑦ SQL — это ИИ, нулевое программирование для достижения полного сценарного применения

a> Семантический поиск: AI_SIMILARITY_DENSE('пациент жалуется на боль в груди', текст медицинской записи, ‘cos’) находит похожие медицинские записи за секунды;

b> Парсинг документов: AI_UTL_BLOBTOTXT(КТ-отчет, 'PDF', TRUE) Извлекает текст из PDF/изображений (поддерживается OCR);

c>RAG Q&A: AI_LLM_GENERATE_TEXT('DeepSeek-chat', <склейка вопроса + фрагмент сходства>) Выводит отчеты результатов и рекомендации.

точно определить релевантные данные.

Техническая архитектура KLake

KLake — это SQL-вычислительный кластер на основе MPP (массово-параллельной обработки). Он не хранит данные, а динамически разбирает/выполняет SQL-запросы и возвращает результаты. Платформа предоставляет централизованное управление безопасностью и ресурсами

Поддерживаемые источники данных

Поддерживаются по крайней мере следующие источники данных:

Интеграция сторонних инструментов

KLake интегрируется с инструментами BI/ETL через драйверы JDBC/Python, обеспечивая доступ к данным в реальном времени без физического перемещения. Поддерживаемые инструменты включают:

① FineReport

Пользователи могут достичь 3-кратного ускорения производительности SQL и визуализировать терабайтные данные в реальном времени, запрашивая источники, отображенные KLake (например, HIS, PACS).

② Metabase

Пользователи могут писать SQL в Metabase для анализа данных в реальном времени в подключенных KLake системах.

③ Kettle

Пользователи могут планировать задачи ETL в Kettle для запроса KLake для извлечения данных в реальном времени и создания отчетов.

Система отчетов на естественном языке

На основе открытой LLM DeepSeek R1 эта система позволяет пользователям запрашивать корпоративные отчеты с помощью естественного языка. Ключевые особенности:

Понимание естественного языка: Обрабатывает запросы типа 'Показать производительность отдела за последний месяц.'

Многомерный анализ: Фильтрация по времени, отделу или метрикам.

Визуализация: Представление результатов в виде графиков или текста.

Непрерывная оптимизация: Повышение точности через обратную связь пользователей

Локальная база знаний: Создает единое представление метаданных для извлечения приватных данных.

Локальная малая модель: Обучается на базе знаний для включения векторного семантического поиска.

Корпоративная LLM (DeepSeek): Объединяет локальные знания с рассуждениями LLM для преобразования естественного языка в SQL.

Механизм оценки: Проверяет точность SQL перед выполнением.

Мультиплатформенный доступ: Веб- и мобильные интерфейсы для бесшовного взаимодействия с пользователем.

Для реализации вышеуказанных функций данная схема использует технологическую архитектуру Data Fabric. По сравнению с традиционным режимом ETL и хранилища данных, KLake динамически соединяет различные базы данных предприятия через интеллектуальную сеть, управляемую метаданными, избегая промежуточных звеньев, таких как миграция и очистка данных, и значительно повышая реальное время и согласованность использования данных.

Измеримые преимущества

Более быстрая интеграция: Виртуализация данных KLake обеспечивает быструю интеграцию разнообразных источников данных, увеличивая скорость консолидации данных в 3 раза.

Оптимизация запасов: Единые представления в реальном времени повышают точность и своевременность учета запасов, увеличивая эффективность на 40% и сокращая отходы.

Снижение эксплуатационных затрат: Устранение репликации данных и точечных связей упрощает архитектуру, сокращая операционные расходы на 50%.

Более быстрая отчетность: Высокопроизводительные запросы и инструменты визуализации сокращают время генерации отчетов с часов до минут, повышая эффективность на 60% и более.

Более быстрый доступ к данным: Запросы в реальном времени между системами сокращают время отклика на 80%, обеспечивая более быстрое получение бизнес-инсайтов.

Примеры использования KLake в здравоохранении

① Разгрузка производственной базы данных: KLake переносит SQL-вычисления из систем HIS/PACS в MPP-кластер KLake. Ежедневная отчетность данных систем HIS и PACS, а также синхронизация различных данных привели к перегрузке основной производственной базы данных.
② Сравнительный анализ между системами: Пользователи могут выполнять сравнения с помощью одного SQL-запроса в нескольких базах данных для рейтингов больниц (например, совместимость EMR).
③ Запросы на естественном языке: Пользователи могут вводить требования к запросам на повседневном языке (например, 'Запрос количества экстренных посещений за последний месяц') или вводить диагностические ключевые слова (например, 'пациенты с диабетом 2 типа'), и система автоматически анализирует намерение и возвращает результаты.

④ Данные в реальном времени для умных больниц: KLake объединяет данные всей больницы в виртуальную базу данных для поддержки приложений умного здравоохранения в реальном времени. KLake консолидирует все ресурсы баз данных по всей больнице в единую виртуальную базу данных, тем самым идеально решая проблемы реального времени и полноты данных и служа основой базовой инфраструктуры данных для больницы.