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Fecho de zíper. Suéteres atléticos masculinos com zíper de 1/4. Tecido elástico, leve e de secagem rápida para desempenho superior. AJUSTE REGULAR - Tamanhos padrão dos EUA. Um corte atlético que fica próximo ao corpo para uma ampla amplitude de movimento, projetado para desempenho ideal e conforto durante todo o dia. CARACTERÍSTICAS - Fecho de zíper de 1/4; Aberturas para os polegares nas mangas compridas para mantê-las no lugar durante o treino
Desafios na Integração Tradicional de Dados
①
Dados Não em Tempo Real
Os dados transferidos via ETL ficam atrás dos sistemas de produção e frequentemente exigem reprocessamento devido a inconsistências ou problemas de qualidade.
②
Altos Custos de Implementação
Centralizar dados de centenas de bancos de dados usando Schema-on-Write demanda tempo, mão de obra e recursos financeiros massivos, sem conseguir alcançar sincronização em tempo real.
③
Gargalos de Desempenho
Geralmente, cada banco de dados de negócios precisa lidar com relatórios de dados, sincronização da plataforma de integração e outras tarefas. Os processos de ETL sobrecarregam os bancos de dados de origem, degradando o desempenho operacional.
KLake Virtual Data Hub
Ao contrário da dependência do ETL no movimento físico de dados, o KLake emprega virtualização de dados para criar um 'tecido de dados' invisível que unifica dados em tempo real de fontes díspares. Esta camada virtual fornece uma visão holística e dinâmica dos dados empresariais sem replicação física.
①
Schema-on-Read:
Ele analisa dinamicamente esquemas de dados durante consultas, executa transformações e filtros sob demanda, e unifica bancos de dados organizacionais em uma fonte logicamente centralizada.
②
Relatórios e Análises Multi-Fonte:
Ele permite consultas cruzadas entre bancos de dados em tempo real para relatórios, eliminando assim dados desatualizados ou imprecisos de repositórios intermediários.
③
Aliviar Bancos de Dados de Origem:
Ele analisa SQL em subconsultas, executa-as via drivers ODBC através de sistemas de origem, e realiza computações (junções, agregações) dentro do cluster MPP do KLake—reduzindo a carga em bancos de dados de produção.
④
Gerenciamento de Metadados Orientado por IA:
Ele identifica automaticamente estruturas de tabela, definições de campo e relacionamentos usando ferramentas de descoberta de metadados alimentadas por IA, minimizando a configuração manual.
⑥
Biblioteca livre de vetores:
Diga adeus completamente ao problema de consistência, através de AI_EMBEDDING_DENSE e outras funções SQL, conversão em tempo real de texto/PDF/WORD/imagem/áudio para vetor sem armazenamento persistente.
⑦
SQL é IA, zero programação para alcançar aplicação de cena completa
a> Busca Semântica:
AI_SIMILARITY_DENSE(' paciente reclama de dor no peito ', texto do prontuário médico, ‘cos’) pesquisa prontuários médicos semelhantes em segundos;
b> Análise de documento: AI_UTL_BLOBTOTXT(relatório de TC, 'PDF', TRUE) Extrai texto de PDF/imagem (OCR suportado);
c> Perguntas e Respostas RAG: AI_LLM_GENERATE_TEXT('DeepSeek-chat', < concatenar pergunta + fragmento de similaridade >) Gera relatórios de resultado e sugestões.
identificar dados relevantes.
Arquitetura Técnica KLake
KLake é um cluster de computação SQL baseado em MPP (Processamento Massivamente Paralelo). Ele não armazena dados, mas analisa/executa dinamicamente consultas SQL e retorna resultados. A plataforma fornece controles de segurança centralizados e gerenciamento de recursos
Fontes de Dados Suportadas
Pelo menos as seguintes fontes de dados são suportadas:
Integração de Ferramentas de Terceiros
O KLake integra-se com ferramentas de BI/ETL através de drivers JDBC/Python, permitindo acesso a dados em tempo real sem movimento físico. As ferramentas suportadas incluem:
① FineReport
Os usuários podem alcançar desempenho SQL 3x mais rápido e visualizar dados em nível de terabyte em tempo real consultando fontes mapeadas pelo KLake (por exemplo, HIS, PACS).
②
Metabase
Os usuários podem escrever SQL no Metabase para analisar dados em tempo real entre
sistemas conectados ao KLake
.
③ Kettle
Os usuários podem agendar tarefas ETL no Kettle para consultar o KLake para extração e relatórios de dados em tempo real.
Sistema de Relatórios de Linguagem Natural
Alimentado pelo LLM de código aberto DeepSeek R1, este sistema permite que os usuários consultem relatórios empresariais por meio de linguagem natural. Principais características:
Compreensão de Linguagem Natural:
Processa consultas como 'Mostre o desempenho do departamento no mês passado.'
Análise Multidimensional:
Filtrar por tempo, departamento ou métricas.
Visualização:
Apresenta resultados como gráficos ou texto.
Otimização Contínua:
Melhora a precisão por meio do feedback do usuário
Base de Conhecimento Local:
Constrói uma visão unificada de metadados para recuperação de dados privados.
Modelo Pequeno Local:
Treinado na base de conhecimento para permitir busca semântica baseada em vetores.
LLM Empresarial (DeepSeek):
Combina conhecimento local com raciocínio de LLM para conversão de linguagem natural para SQL.
Motor de Avaliação:
Valida a precisão do SQL antes da execução.
Acesso Multiplataforma:
Interfaces web e móveis para interação do usuário sem interrupções.
Para realizar as funções acima, este esquema adota a arquitetura de tecnologia Data Fabric. Comparado com o modo tradicional de ETL e data warehouse, o KLake conecta dinamicamente vários bancos de dados na empresa por meio de uma rede inteligente orientada por gerenciamento de metadados, evitando intermediários como migração e limpeza de dados, e melhorando significativamente a atualização em tempo real e a consistência do uso de dados.
Benefícios Quantificáveis
Integração Mais Rápida:
A virtualização de dados da KLake permite a integração rápida de diversas fontes de dados, aumentando a velocidade de consolidação de dados em 3×.
Otimização de Inventário:
Visões unificadas em tempo real melhoram a precisão e a pontualidade do inventário, aumentando a eficiência em 40% e reduzindo desperdícios.
Custos de O&M Mais Baixos:
Eliminar a replicação de dados e as ligações ponto a ponto simplifica a arquitetura, reduzindo os custos operacionais em 50%.
Relatórios Mais Rápidos:
Consultas de alto desempenho e ferramentas de visualização reduzem o tempo de geração de relatórios de horas para minutos, melhorando a eficiência em 60%+.
Acesso a Dados Mais Rápido:
Consultas em tempo real entre sistemas reduzem os tempos de resposta em 80%, permitindo insights de negócios mais rápidos.
Casos de Uso do KLake na Saúde
①
Aliviar a Carga do Banco de Dados de Produção:
KLake descarrega os cálculos SQL dos sistemas HIS/PACS para o cluster MPP do KLake. O relatório diário de dados dos sistemas HIS e PACS, bem como a sincronização de vários dados, levou ao banco de dados de produção central ficar sobrecarregado.
②
Comparação entre Sistemas:
Os usuários podem executar comparações de SQL único em vários bancos de dados para classificações hospitalares (por exemplo, interoperabilidade do EMR).
③
Consultas em Linguagem Natural:
Os usuários podem inserir requisitos de consulta na linguagem diária (como 'Consultar o número de atendimentos de emergência no mês passado') ou inserir palavras-chave de diagnóstico (como 'pacientes com diabetes tipo 2'), e o sistema analisará automaticamente a intenção e retornará os resultados.
④
Dados em Tempo Real para Hospitais Inteligentes:
KLake unifica os dados de todo o hospital em um banco de dados virtual para alimentar aplicações de saúde inteligente em tempo real. KLake consolida todos os recursos de banco de dados em todo o hospital em um único banco de dados virtual, abordando perfeitamente questões de desempenho em tempo real e abrangência dos dados e servindo como a base de infraestrutura de dados central para o hospital.
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