En la actualidad, en las unidades médicas, universitarias, gubernamentales, financieras y de otras industrias, el número de bases de datos llega a cientos y es difícil formar una vista de acceso unificada. Es necesario utilizar ETL y otros trabajos para almacenarlos de forma centralizada antes de que se pueda realizar el análisis y la gobernanza de datos posteriores. Sin embargo, frente a una cantidad tan grande de activos de datos, surgirán los siguientes problemas inevitables a través del método de movimiento de datos centralizado de ETL:

-> Alto costo

Se necesita una enorme cantidad de tiempo, mano de obra y costos financieros para centralizar datos dispersos en cientos de sistemas de bases de datos.

-> No en tiempo real

Una vez que los datos se trasladan a la base de datos centralizada a través de ETL, por un lado, sus datos quedan rezagados con respecto a la base de datos de producción y, por otro lado, los datos trasladados no están en el mismo punto de tiempo, lo que también afecta el análisis y el uso posteriores;

->Presión de rendimiento

Por lo general, cada biblioteca empresarial necesita realizar tareas como informes de datos y sincronización de plataformas de integración. En este momento, agregar tareas como la extracción y sincronización ETL aumentará aún más la carga en la biblioteca comercial y afectará la experiencia de rendimiento de las operaciones comerciales.

KLake está diseñado en base a la arquitectura Data Fabric. A través de enlaces en tiempo real, unifica todas las bases de datos dentro de una organización para formar un sistema de base de datos virtual unificado y centralizado lógicamente, logrando así una operación centralizada y segura y el intercambio de activos de datos globales:

-> Portal de acceso unificado

Centralizar la gestión de todos los sistemas de bases de datos dentro de la organización para formar una única fuente de datos lógicamente centralizada, y proporcionar intercambio unificado de datos y acceso al mundo exterior;

->Análisis entre bases de datos

SQL en KLake puede implementar la ejecución de SQL en múltiples bibliotecas comerciales y bases de datos heterogéneas, evitando los inconvenientes de la inconsistencia temporal de varios datos y la necesidad de centralizar los datos con antelación;

->Reducir la carga en las bibliotecas de producción

El SQL ejecutado en KLake se analiza primero en varios sub-SQL pequeños para que los datos se puedan obtener fácilmente de cada biblioteca de origen. Luego, la asociación SQL, la agregación y otros cálculos se realizan en los nodos del clúster KLake. Por tanto, el análisis de datos a través de la plataforma KLake se puede realizar directamente desde la fuente de datos hasta la visualización del informe o la entrada de resultados, evitando complejos procesos intermedios. Además, también alivia en gran medida la presión de rendimiento de la biblioteca de producción;

KLake está diseñado en base a la arquitectura Data Fabric. A través de enlaces en tiempo real, unifica todas las bases de datos dentro de una organización para formar un sistema de base de datos virtual unificado y centralizado lógicamente, logrando así una operación centralizada y segura y el intercambio de activos de datos globales.

Escenarios como los informes diarios de datos y la sincronización de distintos tipos de datos han provocado que la biblioteca de producción principal se vea sobrecargada. KLake utiliza su propio clúster informático para descargar el procesamiento SQL de la base de datos empresarial a la plataforma KLake, al tiempo que mejora la eficiencia de ejecución de SQL.

La evaluación de registros médicos electrónicos, interconexión y calificaciones hospitalarias implica consultas de indicadores complejas y numerosas y comparaciones de datos entre bases de datos. A través de la plataforma KLake, se pueden lograr comparaciones de indicadores entre bases de datos de múltiples fuentes de datos mediante una única declaración SQL, evitando el complejo proceso de división de bases de datos paso a paso con el método tradicional.

En el modelo tradicional, los informes de BI deben agregarse capa por capa a través de ETL, almacén de datos, mart de datos, etc., antes de que finalmente puedan generarse informes de BI y presentarse.

En el modo KLake, los usuarios pueden usar la consulta entre bases de datos de KLake SQL en informes de BI para resumir y analizar directamente los datos de origen, y usar herramientas de informes de BI para mostrar directamente los resultados, omitiendo así todos los enlaces intermedios.

Durante la construcción de hospitales inteligentes, varias aplicaciones inteligentes requieren un suministro de datos completo y en tiempo real, mientras que las plataformas intermedias de datos y las plataformas de integración tradicionales son difíciles de satisfacer sus necesidades de aplicación en términos de tiempo real y completitud de datos. KLake unifica todos los recursos de bases de datos del hospital en una base de datos virtual, solucionando así perfectamente los problemas de tiempo real y exhaustividad de los datos, y convirtiéndose en la base de la infraestructura de datos central del hospital.