إغلاق بسحاب. سترات رياضية ربع سحاب للرجال. قماش مرن، خفيف الوزن، سريع الجفاف لأداء متميز. مقاس عادي - مقاسات أمريكية قياسية. تصميم رياضي يلتصق بالجسم لنطاق حركة واسع، مصمم للأداء الأمثل والراحة طوال اليوم. الميزات - إغلاق ربع سحاب؛ ثقوب للإبهام على الأكمام الطويلة لإبقائها في مكانها أثناء التمرين
تحديات في تكامل البيانات التقليدي
①
بيانات غير آنية
البيانات المنقولة عبر ETL تتأخر عن بيانات أنظمة الإنتاج وغالبًا ما تتطلب إعادة معالجة بسبب التناقضات أو مشاكل الجودة.
②
تكاليف تنفيذ عالية
تجميع البيانات من مئات قواعد البيانات باستخدام Schema-on-Write يتطلب وقتًا وجهدًا وموارد مالية هائلة مع عدم القدرة على تحقيق التزامن الفوري.
③
مختنقات أداء
بشكل عام، تحتاج كل قاعدة بيانات أعمال إلى تحمل إعداد التقارير البياناتية ومزامنة منصة التكامل والمهام الأخرى. عمليات ETL تثقل قواعد البيانات المصدر، مما يؤدي إلى تدهور الأداء التشغيلي.
مركز البيانات الافتراضية لبحيرة كيه
على عكس اعتماد ETL على نقل البيانات المادي، تستخدم KLake تجسيد البيانات لإنشاء 'نسيج بيانات' غير مرئي يوحد البيانات في الوقت الفعلي من مصادر متنوعة. توفر هذه الطبقة الافتراضية رؤية شاملة وديناميكية لبيانات المؤسسة دون تكرار مادي.
①
المخطط عند القراءة:
يقوم بتحليل مخططات البيانات ديناميكيًا أثناء الاستعلامات، ويؤدي التحويلات والمرشحات عند الطلب، ويوحد قواعد البيانات التنظيمية في مصدر مركزي منطقيًا.
②
التقارير والتحليلات متعددة المصادر:
يتيح الاستعلامات عبر قواعد البيانات في الوقت الفعلي للتقارير، مما يزيل البيانات القديمة أو غير الدقيقة من المستودعات الوسيطة.
③
تخفيف الحمل على قواعد البيانات المصدر:
يقوم بتحليل SQL إلى استعلامات فرعية، وينفذها عبر برامج تشغيل ODBC عبر أنظمة المصدر، ويؤدي الحسابات (الانضمامات، التجميعات) ضمن مجموعة MPP في KLake—مما يقلل الحمل على قواعد البيانات الإنتاجية.
④
إدارة البيانات الوصفية مدعومة بالذكاء الاصطناعي:
يتعرف تلقائيًا على هياكل الجداول، وتعريفات الحقول، والعلاقات باستخدام أدوات اكتشاف البيانات الوصفية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مما يقلل التكوين اليدوي.
⑥
مكتبة خالية من المتجهات:
قل وداعًا لمشكلة الاتساق تمامًا، من خلال AI_EMBEDDING_DENSE ووظائف SQL الأخرى، تحويل النصوص/PDF/WORD/الصور/الصوت إلى متجهات في الوقت الفعلي دون تخزين دائم.
⑦
SQL هو الذكاء الاصطناعي، برمجة صفرية لتحقيق تطبيق المشهد الكامل
a> البحث الدلالي:
AI_SIMILARITY_DENSE('يشكو المريض من ألم في الصدر', نص السجل الطبي، ‘cos’) يبحث في السجلات الطبية المشابهة في ثوانٍ؛
b> تحليل المستندات: AI_UTL_BLOBTOTXT(تقرير التصوير المقطعي، 'PDF', TRUE) استخراج نص PDF/الصورة (يدعم التعرف الضوئي على الحروف)؛
c> الأسئلة والأجودة المستندة إلى الاسترجاع: AI_LLM_GENERATE_TEXT('DeepSeek-chat', <دمج السؤال + الجزء المشابه>) إخراج تقارير النتائج والتوصيات.
تحديد البيانات ذات الصلة بدقة.
الهندسة التقنية لـ KLake
KLake هو مجموعة حوسبة SQL قائمة على المعالجة المتوازية الضخمة (MPP). لا يقوم بتخزين البيانات ولكنه يحلل وينفذ استعلامات SQL ديناميكياً ويعيد النتائج. توفر المنصة ضوابط أمنية مركزية وإدارة الموارد
مصادر البيانات المدعومة
يتم دعم مصادر البيانات التالية على الأقل:
دمج أدوات الطرف الثالث
يتكامل KLake مع أدوات BI/ETL عبر برامج تشغيل JDBC/Python، مما يتيح الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي دون نقل فعلي. تشمل الأدوات المدعومة:
① FineReport
يمكن للمستخدمين تحقيق أداء SQL أسرع بثلاث مرات وتصور بيانات بمستوى التيرابايت في الوقت الفعلي من خلال الاستعلام عن المصادر المعينة بواسطة KLake (مثل HIS، PACS).
②
Metabase
يمكن للمستخدمين كتابة SQL في Metabase لتحليل البيانات في الوقت الفعلي عبر
أنظمة متصلة بـ KLake
.
③ Kettle
يمكن للمستخدمين جدولة مهام ETL في Kettle للاستعلام عن KLake لاستخراج البيانات في الوقت الفعلي وإعداد التقارير.
نظام الإبلاغ باللغة الطبيعية
مدعومًا بنموذج اللغة الكبيرة مفتوح المصدر DeepSeek R1، يسمح هذا النظام للمستخدمين بالاستعلام عن تقارير المؤسسة عبر اللغة الطبيعية. الميزات الرئيسية:
فهم اللغة الطبيعية:
معالجة استعلامات مثل 'إظهار أداء القسم لآخر شهر.'
التحليل متعدد الأبعاد:
التصفية حسب الوقت، القسم، أو المقاييس.
التصور البصري:
عرض النتائج كرسوم بيانية أو نصوص.
التحسين المستمر:
تحسين الدقة عبر ملاحظات المستخدم
قاعدة المعرفة المحلية:
يبني عرضًا موحدًا للبيانات الوصفية لاسترجاع البيانات الخاصة.
النموذج الصغير المحلي:
مدرب على قاعدة المعرفة لتمكين البحث الدلالي القائم على المتجهات.
نموذج اللغة الكبيرة للمؤسسة (DeepSeek):
يجمع بين المعرفة المحلية واستدلال نموذج اللغة الكبيرة لتحويل اللغة الطبيعية إلى SQL.
محرك التقييم:
يُتحقق من دقة SQL قبل التنفيذ.
الوصول متعدد المنصات:
واجهات ويب ومحمولة لتفاعل مستخدم سلس.
لتحقيق الوظائف المذكورة أعلاه، تعتمد هذه المخطط على بنية تقنية Data Fabric. مقارنةً بالنمط التقليدي لـ ETL ومستودع البيانات، تربط KLake قواعد البيانات المختلفة في المؤسسة ديناميكيًا عبر شبكة ذكية مدفوعة بإدارة البيانات الوصفية، متجنبةً الحلقات الوسيطة مثل نقل البيانات وتنظيفها، وتحسن بشكل كبير من آنية واتساق استخدام البيانات.
فوائد قابلة للقياس
تكامل أسرع:
تمكن أداة تجسيد البيانات من KLake من التكامل السريع لمصادر البيانات المتنوعة، مما يعزز سرعة دمج البيانات بمقدار 3×.
تحسين إدارة المخزون:
تحسن المشاهدات الموحدة في الوقت الفعلي دقة وتوقيت المخزون، مما يزيد الكفاءة بنسبة 40% ويقلل الهدر.
تكاليف تشغيل وصيانة أقل:
يُبسّط إلغاء نسخ البيانات والروابط من نقطة إلى نقطة البنية، مما يخفض التكاليف التشغيلية بنسبة 50%.
تقارير أسرع:
تقلل استعلامات الأداء العالي وأدوات التصور وقت إنشاء التقارير من ساعات إلى دقائق، مما يحسن الكفاءة بنسبة 60%+.
وصول أسرع للبيانات:
تخفض الاستعلامات عبر الأنظمة في الوقت الفعلي أوقات الاستجابة بنسبة 80%، مما يمكن من الحصول على رؤى أعمال أسرع.
حالات استخدام KLake في الرعاية الصحية
①
تخفيف حمل قاعدة بيانات الإنتاج:
تقوم KLake بنقل حسابات SQL من أنظمة HIS/PACS إلى مجموعة MPP الخاصة بـ KLake. أدى الإبلاغ اليومي عن بيانات أنظمة HIS وPACS، بالإضافة إلى مزامنة البيانات المختلفة، إلى إرباك قاعدة بيانات الإنتاج الأساسية.
②
المقارنة المعيارية عبر الأنظمة:
يمكن للمستخدمين تنفيذ مقارنات SQL فردية عبر قواعد بيانات متعددة لتقييمات المستشفيات (مثل قابلية التشغيل البيني لـ EMR).
③
استعلامات باللغة الطبيعية:
يمكن للمستخدمين إدخال متطلبات الاستعلام بلغة يومية (مثل 'استعلام عن عدد زيارات الطوارئ الشهر الماضي') أو إدخال كلمات تشخيصية (مثل 'مرضى السكري من النوع 2')، وسيقوم النظام تلقائيًا بتحليل النية وإرجاع النتائج.
④
بيانات في الوقت الفعلي للمستشفيات الذكية:
توحد KLake بيانات المستشفى بالكامل في قاعدة بيانات افتراضية لتشغيل التطبيقات الصحية الذكية في الوقت الفعلي. تجمع KLake جميع موارد قاعدة البيانات عبر المستشفى في قاعدة بيانات افتراضية واحدة، مما يعالج بشكل مثالي مشكلات الأداء الزمني للبيانات والشموح، ويخدم كأساس بنية تحتية للبيانات الأساسية للمستشفى.
ندعم طلبات العينات، التخصيص، البيع بالجملة مباشرة، والدفع الكامل. إذا كان المنتج الذي تبحث عنه لا يحتوي على محتوى مخصص مطابق، يرجى ملء النموذج أدناه للاتصال بنا، وسنرد في أقرب وقت ممكن.
.webp)
