KLake Virtual Data Hub

USD 500.00
/ Acre
| 1 Acre (Min. Order)
USD 500.00
SKU Total Number Unit Price
0 Acre

This price is not the actual price. For the specific price, please contact us.

Request a Quote
Customization Now
Variations:
Lead Time:
8.18

8 days later

8.18

8 days later

Date

Custom

Добавить в корзину
Начало заказа
Купить сейчас (В наличии)
Заказ на заказ
Оплата:
Этот продукт является виртуальным товаром без физического объекта.
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
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
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.

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.

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.

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).
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

  • 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.
  • Сравнительный анализ между системами: Пользователи могут выполнять сравнения с помощью одного SQL-запроса в нескольких базах данных для рейтингов больниц (например, совместимость EMR).
  • 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.
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.