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Título: Digitalización de sala situacional utilizando Power BI y Azure SQL Database para mejorar el monitoreo de COVID-19 en etapa de emergencia - Red Asistencial EsSalud Lambayeque
Asesor(es): Aquino Lalupú, Janet del Rosario
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
Fecha de publicación: 2022
Institución: Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo
Resumen: La presente investigación, tesis está orientado a la implementación de la “digitalización de una sala situacional utilizando Power BI y Azure SQL Database para mejorar el monitoreo de COVID-19 en etapa de emergencia - Red Asistencial EsSalud Lambayeque” en el uso de la disponibilidad de información oportuna para manejo de recursos y como los gestores puedan adecuarla en las diferentes estrategias para mitigar el COVID-19 frente a la situación actual de pandemia, la generación de información optima, adecuada, a tiempo, con una interoperabilidad de uso en diferentes modalidades, accedida por cualquier dispositivo conectado a internet. La centralización de información de los diferentes centros asistenciales es cargada en gráficos de control puestos en una “Sala Situacional”, utilizando la metodología de Ralph Kimball, obtuvimos como resultados 21 dimensiones idóneas que alimentarían a los 7 hechos planteados; los reportes permitieron mostrar indicadores tales como la letalidad de los casos, el total de defunciones en un período de tiempo, la tasa de positividad en las pruebas, entre otros. Mediante el uso de las herramientas de AZURE, plataforma en la nube administrada por Microsoft aseguramos nuestra información se encuentre segura, y con la Herramienta Power BI se genera la publicación de la Sala Situacional.
Disciplina académico-profesional: Computación e Informática
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional Pedro Ruiz Gallo. Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas
Grado o título: Ingeniero en Computación e Informática
Jurado: Alarcón García, Roger Ernesto; Maquén Niño, Gisella Luisa Elena; Celis Bravo, Percy Javier
Fecha de registro: 17-nov-2022; 17-nov-2022



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