O Ensemble oferece suporte a Linguagem de Transação de Dados (DTL) para descrever as transformações de dados. DTL é uma linguagem XML. O Ensemble fornece assistentes e ferramentas gráficas para criar, editar e testar transformações DTL. Uma transformação de dados é uma classe Caché como a seguinte. Se preferir, você pode usar o Studio para editar a definição da classe diretamente e ignorar os assistentes e as ferramentas gráficas.
O mesmo serviço com a possibilidade de receber várias consultas SQL diferentes e sempre entregar o resultado independente de quantas colunas distintas tenham essas diferentes consultas. Aqui demonstro como pode ser possível montar esse tipo de serviço utilizando o Service Bus da Intersystems.
Possível cenário (Desconsiderar o uso de um BI):
Vamos pensar em um painel real time onde iremos fornecer as informações de consumo de um material por região para o setor de compras e teremos as informações do nome do produto, fabricante e quantidade por exemplo.
Conversando com um amigo especialista em Machine Learning @Renato Banzai , um dos pontos que ele me passou e que hoje é um dos grandes desafios de Machine Learning das corporações é realizar o deploy de modelos de ML/AI em produção.
Participei do concurso InterSystems Women’s Health FHIR porque adorei o desafio de aprender uma tecnologia nova para mim. Eu queria desenvolver um aplicativo que recebesse dados de um dispositivo móvel como meu Fitbit ou Smart Watch. Não tive acesso a esses dados, exceto quando baixei uma planilha (arquivo CSV) mostrando meus passos diários e dados de sono.
Transformações DTL e chamadas GetValueAt/SetValueAt em mensagens HL7 truncarão todos os campos com mais de 32 K. Para evitar isso, os métodos GetFieldStreamRaw e StoreFieldStreamRaw devem ser utilizados ao lidar com campos que possam ser maiores que 32K. OBX:5 é um exemplo frequente. Esses métodos têm algumas sutilezas e devem ser usados com cuidado.
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