• ① 非リアルタイムデータ
  ETL経由で転送されるデータは、本番システムのデータよりも遅れており、不整合や品質問題のため再処理が必要になることが多い。
• ② 高い導入コスト
  スキーマオンライトを使用して数百のデータベースからデータを一元化するには、膨大な時間、労力、資金が必要であり、リアルタイム同期を実現することはできない。
• ③ パフォーマンスのボトルネック
  一般的に、各ビジネスデータベースは、データレポート作成、統合プラットフォームの同期などのタスクを担当する必要がある。ETLプロセスはソースデータベースに負荷をかけ、運用パフォーマンスを低下させる。

• ETLの物理的なデータ移動への依存とは異なり、KLakeはデータ仮想化を利用して、異種ソースからのリアルタイムデータを統合する不可視の「データファブリック」を作り出します。この仮想層は、物理的な複製なしに、エンタープライズデータの包括的で動的なビューを提供します。
• ① スキーマオンリード: クエリ実行時にデータスキーマを動的に解析し、オンデマンドで変換とフィルタリングを実行し、組織のデータベースを論理的に集中化されたソースに統合します。
• ② マルチソースレポーティング＆アナリティクス: レポート用のリアルタイムクロスデータベースクエリを可能にし、中間リポジトリからの古いまたは不正確なデータを排除します。
• ③ ソースデータベースのオフロード: SQLをサブクエリに解析し、ODBCドライバーを介してソースシステム間で実行し、KLakeのMPPクラスター内で計算（結合、集計）を実行します—これにより本番データベースの負荷を軽減します。

KLakeはMPP（大規模並列処理）ベースのSQL計算クラスターです。データを保存せず、SQLクエリを動的に解析/実行して結果を返します。このプラットフォームは、集中型のセキュリティ制御とリソース管理を提供します。

• ① 生産データベースの負荷軽減： KLakeはHIS/PACSシステムからのSQL計算をKLakeのMPPクラスターにオフロードします。HISおよびPACSシステムの日次データレポートや各種データの同期により、コア生産データベースが過負荷状態となっています。
• ② クロスシステムベンチマーキング： ユーザーは単一のSQLで複数のデータベースを横断して病院評価（例：EMR相互運用性）の比較を実行できます。
• ③ 自然言語クエリ： ユーザーは日常言語でクエリ要件を入力（例：「先月の救急外来受診数を検索」）または診断キーワードを入力（例：「2型糖尿病患者」）でき、システムは自動的に意図を解析して結果を返します。