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Desafíos en la Integración Tradicional de Datos
①
Datos No en Tiempo Real
Los datos transferidos mediante ETL van con retraso respecto a los de los sistemas de producción y a menudo requieren reprocesamiento debido a inconsistencias o problemas de calidad.
②
Altos Costos de Implementación
Centralizar datos de cientos de bases de datos utilizando Escritura de Esquema requiere una enorme cantidad de tiempo, mano de obra y recursos financieros, sin poder lograr una sincronización en tiempo real.
③
Cuellos de Botella de Rendimiento
Generalmente, cada base de datos empresarial necesita asumir la generación de informes de datos, la sincronización de la plataforma de integración y otras tareas. Los procesos ETL sobrecargan las bases de datos origen, degradando el rendimiento operativo.
KLake Centro Virtual de Datos
A diferencia de la dependencia de ETL en el movimiento físico de datos, KLake emplea virtualización de datos para crear un 'tejido de datos' invisible que unifica datos en tiempo real de fuentes dispares. Esta capa virtual proporciona una vista holística y dinámica de los datos empresariales sin replicación física.
①
Esquema en Lectura:
Analiza dinámicamente los esquemas de datos durante las consultas, realiza transformaciones y filtros bajo demanda, y unifica las bases de datos organizacionales en una fuente lógicamente centralizada.
②
Informes y Análisis Multi-Fuente:
Permite consultas cruzadas entre bases de datos en tiempo real para informes, eliminando así datos obsoletos o inexactos de repositorios intermedios.
③
Descargar Bases de Datos Fuente:
Analiza SQL en subconsultas, las ejecuta a través de controladores ODBC en sistemas fuente y realiza cálculos (uniones, agregaciones) dentro del clúster MPP de KLake, reduciendo la carga en las bases de datos de producción.
④
Gestión de Metadatos Impulsada por IA:
Identifica automáticamente estructuras de tablas, definiciones de campos y relaciones utilizando herramientas de descubrimiento de metadatos potenciadas por IA, minimizando la configuración manual.
⑥
Biblioteca libre de vectores:
Di adiós completamente al problema de consistencia, a través de AI_EMBEDDING_DENSE y otras funciones SQL, texto/PDF/WORD/imagen/audio a vector en tiempo real sin almacenamiento persistente.
⑦
SQL es IA, cero programación para lograr aplicaciones de escena completa
a> Búsqueda semántica:
AI_SIMILARITY_DENSE('el paciente se queja de dolor en el pecho', texto del historial médico, 'cos') busca historiales médicos similares en segundos;
b> Análisis de documentos: AI_UTL_BLOBTOTXT(informe de TC, 'PDF', TRUE) Extrae texto de PDF/imagen (OCR compatible);
c> Preguntas y respuestas RAG: AI_LLM_GENERATE_TEXT('DeepSeek-chat', < empalme de pregunta + fragmento de similitud >) Genera informes de resultados y sugerencias.
identificar datos relevantes.
Arquitectura Técnica de KLake
KLake es un clúster de cómputo SQL basado en MPP (Procesamiento Masivamente Paralelo). No almacena datos, sino que analiza/ejecuta consultas SQL dinámicamente y devuelve resultados. La plataforma proporciona controles de seguridad centralizados y gestión de recursos.
Fuentes de Datos Compatibles
Se admiten al menos las siguientes fuentes de datos:
Integración de Herramientas de Terceros
KLake se integra con herramientas BI/ETL a través de controladores JDBC/Python, permitiendo acceso a datos en tiempo real sin movimiento físico. Las herramientas compatibles incluyen:
① FineReport
Los usuarios pueden lograr un rendimiento SQL 3 veces más rápido y visualizar datos a nivel de terabyte en tiempo real consultando fuentes mapeadas por KLake (por ejemplo, HIS, PACS).
②
Metabase
Los usuarios pueden escribir SQL en Metabase para analizar datos en tiempo real a través de
KLake conectado
sistemas.
③ Kettle
Los usuarios pueden programar tareas ETL en Kettle para consultar KLake para extracción y reporteo de datos en tiempo real.
Sistema de Informes de Lenguaje Natural
Impulsado por el LLM de código abierto DeepSeek R1, este sistema permite a los usuarios consultar informes empresariales mediante lenguaje natural. Características clave:
Comprensión del Lenguaje Natural:
Procesa consultas como 'Mostrar el rendimiento del departamento del mes pasado'.
Análisis Multidimensional:
Filtrar por tiempo, departamento o métricas.
Visualización:
Presentar resultados como gráficos o texto.
Optimización Continua:
Mejorar la precisión mediante retroalimentación del usuario.
Base de Conocimiento Local:
Construye una vista unificada de metadatos para la recuperación de datos privados.
Modelo Pequeño Local:
Entrenado en la base de conocimiento para habilitar búsqueda semántica basada en vectores.
LLM Empresarial (DeepSeek):
Combina conocimiento local con razonamiento del LLM para conversión de lenguaje natural a SQL.
Motor de Evaluación:
Valida la precisión del SQL antes de la ejecución.
Acceso Multiplataforma:
Interfaces web y móviles para una interacción de usuario fluida.
Para realizar las funciones anteriores, este esquema adopta la arquitectura tecnológica Data Fabric. En comparación con el modo tradicional ETL y almacén de datos, KLake conecta dinámicamente varias bases de datos en la empresa mediante una red inteligente impulsada por gestión de metadatos, evitando enlaces intermedios como migración y limpieza de datos, y mejorando significativamente la inmediatez y consistencia del uso de datos.
Beneficios Cuantificables
Integración Más Rápida:
La virtualización de datos de KLake permite la integración rápida de diversas fuentes de datos, aumentando la velocidad de consolidación de datos en 3×.
Optimización de Inventario:
Las vistas unificadas en tiempo real mejoran la precisión y puntualidad del inventario, aumentando la eficiencia en un 40% y reduciendo el desperdicio.
Costos de O&M Más Bajos:
Eliminar la replicación de datos y los enlaces punto a punto simplifica la arquitectura, reduciendo los costos operativos en un 50%.
Informes Más Rápidos:
Las consultas de alto rendimiento y las herramientas de visualización reducen el tiempo de generación de informes de horas a minutos, mejorando la eficiencia en un 60% o más.
Acceso a Datos Más Rápido:
Las consultas cruzadas en tiempo real reducen los tiempos de respuesta en un 80%, permitiendo obtener información empresarial más rápidamente.
Casos de Uso de KLake en la Atención Médica
①
Aliviar la carga de la base de datos de producción:
KLake descarga los cálculos SQL de los sistemas HIS/PACS al clúster MPP de KLake. Los informes diarios de datos de los sistemas HIS y PACS, así como la sincronización de varios datos, han llevado a que la base de datos central de producción se vea sobrecargada.
②
Evaluación comparativa entre sistemas:
Los usuarios pueden ejecutar comparaciones de SQL únicas en múltiples bases de datos para calificaciones hospitalarias (por ejemplo, interoperabilidad de EHR).
③
Consultas en lenguaje natural:
Los usuarios pueden ingresar requisitos de consulta en lenguaje cotidiano (como 'Consultar el número de visitas de emergencia del mes pasado') o ingresar palabras clave de diagnóstico (como 'pacientes con diabetes tipo 2'), y el sistema analizará automáticamente la intención y devolverá los resultados.
④
Datos en tiempo real para hospitales inteligentes:
KLake unifica los datos de todo el hospital en una base de datos virtual para impulsar aplicaciones de atención médica inteligente en tiempo real. KLake consolida todos los recursos de bases de datos en todo el hospital en una sola base de datos virtual, abordando perfectamente los problemas de rendimiento en tiempo real e integralidad de los datos y sirviendo como base central de infraestructura de datos para el hospital.
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