UNIVERSIDAD NACIONAL DEL CENTRO DEL PERÚ
FACULTAD DE INGENIERÍA DE SISTEMAS
TESIS
PRESENTADA POR:
Dávila Aldana Stacy Alexandra
PARA OPTAR EL TÍTULO PROFESIONAL DE:
INGENIERA DE SISTEMAS Huancayo – 2023
IMPLEMENTACIÓN DE UNA SOLUCIÓN DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA LA TOMA DE DECISIONES EN EL HRDMI EL
CARMEN – HUANCAYO, 2023
ii
ASESOR:
Dr. José Luis Cerrón Pérez
iii
DEDICATORIA:
A Dios por ser mi guía y mi fuerza. A mis padres Ayde y Reynaldo; quienes me impulsan a seguir creciendo profesionalmente y me brindan su apoyo incondicional en cada etapa de mi vida. A mis familiares que con su ejemplo me motivan a luchar por mis sueños.
Stacy Dávila Aldana
iv
AGRADECIMIENTOS
Deseo expresar muestras de agradecimiento:
A DIOS
Por guiarme y permitirme realizar este trabajo de investigación.
A MI ALMA MATER
Por el aprendizaje que me brindó a lo largo de mi etapa universitaria.
A MI ASESOR
Gracias por su paciencia y apoyo en la preparación de esta tesis.
A MIS COMPAÑEROS
Por compartir conmigo conocimientos, anécdotas y sonrisas a lo largo de la etapa universitaria.
A FAMILIARES
Por alentarme en la elaboración de este trabajo de investigación.
v
RESUMEN
El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar la influencia que existe en la implementación de una solución de inteligencia de negocios en una institución pública del sector salud en Huancayo y la toma de decisiones de sus gestores.
Los gestores del “Hospital Regional Docente Materno Infantil” necesitan hacer uso de la tecnología que les permitan obtener información adecuada para la toma de decisiones de las áreas estratégicas. Es por ello que mediante la metodología de “Ralph Kimball” se realiza el análisis, diseño, extracción de datos de distintas fuentes, transformación y carga de datos y la implementación de la solución de inteligencia de negocios. Para poder implementar se propone utilizar como herramienta Data Studio en la Oficina de Estadística e Informática, que permite gestionar la información de manera efectiva mediante interfaces gráficos para su fácil entendimiento y así apoyar en la toma de decisiones.
Mediante el uso de la solución en inteligencia de negocios se logró conseguir información oportuna y organizada en corto tiempo. Esto conlleva a que el proceso de recolectar información sea rápido, permitiéndonos invertir mayor tiempo en analizar información.
Finalmente, se logró demostrar que la implementación de la solución en inteligencia de negocios influye significativamente en la toma de decisiones, ya que se mejoró en la disponibilidad de información, criterios, programación e impacto de la toma de decisiones.
Palabras clave: Inteligencia de negocios, Toma de Decisiones, Metodología de Ralph Kimball
vi
ABSTRACT
The objective of this research work is to determine the influence that exists in the implementation of a business intelligence solution in a public institution of the health sector in Huancayo and the decision making of its managers.
The managers of the “Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen” need to make use of technology that allows them to obtain adequate information for decision-making in strategic areas. For this reason, we use Ralph Kimball's methodology, which allows us to do the analysis, design, extraction of data from different sources, transformation and loading of data, and the implementation of the business intelligence solution.
In order to implement it, it is proposed to use Data Studio as a tool in the Office of Statistics and Informatics, which allows information to be managed effectively through graphic interfaces for easy understanding and supports decision-making.
By using the business intelligence solution, we will obtain timely and organized information in a short time. This means that the process of collecting information is fast, allowing us to invest more time in analyzing information.
Finally, it was shown that the implementation of the business intelligence solution significantly influences decision making, since the availability of information, criteria, programming and impact of decision making were improved.
Keywords: Business Intelligence, Decision Making, Ralph Kimball Methodology
vii
LISTA DE CONTENIDO
ASESOR ... ii
DEDICATORIA ... iii
AGRADECIMIENTOS ... iv
RESUMEN ... v
ABSTRACT ... vi
ÍNDICE DE FIGURAS ... ix
ÍNDICE DE TABLAS ... xi
INTRODUCCIÓN ... 1
CAPÍTULO I ... 2
GENERALIDADES ... 2
1. Planteamiento del Problema ... 2
1.1. Toma de decisiones en el sector salud ... 2
1.2. Toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen ... 4
2. Formulación del Problema ... 7
2.1. Problema General ... 7
2.2. Problema Específico ... 7
3. Objetivo ... 7
3.1. Objetivo General ... 7
3.2. Objetivo Específicos ... 7
4. Justificación ... 8
4.1. Justificación Teórica ... 8
4.2. Justificación Metodológica ... 8
4.3. Justificación Práctica ... 8
5. Hipótesis ... 8
5.1. Hipótesis General ... 8
5.2. Hipótesis Específica ... 8
6. Diseño Metodológico ... 9
6.1. Tipo de Investigación... 9
6.2. Nivel de Investigación... 9
6.3. Diseño de la investigación ... 9
6.4. Operacionalización de variables ... 10
6.5. Sistema de Referencia ... 10
CAPÍTULO II ... 12
MARCO DE REFERENCIA ... 12
1. Antecedentes ... 12
viii
2. Marco Teórico ... 13
2.1. Inteligencia de negocios ... 13
2.2. Data Warehouse ... 14
2.3. Data Mart ... 14
2.4. Esquema para el modelo de datos ... 15
2.5. ETL ... 16
2.6. Metodologías de Inteligencia de Negocios ... 16
2.7. Toma de Decisión ... 17
3. Modelo Aplicativo ... 18
4. Marco Conceptual ... 20
CAPÍTULO III ... 22
INTERVENCIÓN METODOLÓGICA... 22
1. Planificación del Proyecto ... 22
2. Definición de Requerimientos ... 22
3. Diseño de la arquitectura técnica ... 28
4. Selección e Instalación ... 28
5. Modelamiento Dimensional ... 29
6. Diseño Físico ... 30
7. Diseño e Implementación del Subsistema ETL ... 40
8. Especificación de aplicaciones de BI... 48
9. Desarrollo de Aplicaciones ... 49
10. Implementación ... 55
11. Mantenimiento y crecimiento... 56
CAPÍTULO IV ... 57
ANÁLISIS Y RESULTADOS ... 57
1. Análisis de Resultados ... 57
2. Validación de Hipótesis ... 60
3. Discusión de Resultados... 65
CONCLUSIONES ... 67
RECOMENDACIONES ... 68
REFERENCIAS ... 69
APENDICES ... 72
APENDICE A ... 73
ix
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1 Nivel de disponibilidad de información en el HRDMI El Carmen, según gestores. ... 4
Figura 2 Nivel de Programación de la toma de decisiones en el HRDMI El Carmen ... 5
Figura 3 Nivel de Criterios en la toma de decisiones en el HRDMI El Carmen, según gestores ... 6
Figura 4 Nivel de Impacto en la toma de decisiones en el HRDMI El Carmen, según gestores ... 6
Figura 5 Organigrama Estructural del Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen ... 11
Figura 6 Modelo estrella ... 15
Figura 7 Modelo copo de nieve. ... 15
Figura 8 Arquitectura de un Data Warehouse según Kimball ... 16
Figura 9 Arquitectura de una Data Warehouse según Inmon ... 17
Figura 10 Fases de la Metodología Kimball ... 19
Figura 11 Sistema HIS MINSA. ... 23
Figura 12 Sistema Estadístico de Salud MINSA... 24
Figura 13 Sistema de Referencia y Contrareferencia ... 25
Figura 14 Sistema NotiWeb... 26
Figura 15 Sistema de Registro de Hechos Vitales ... 27
Figura 16 Diseño Arquitectura técnica ... 28
Figura 17 Modelado dimensional de HISMINSA ... 29
Figura 18 Modelado dimensional de Egresos y Emergencias ... 30
Figura 19 Modelado Dimensional de Registro Perinatal ... 30
Figura 20 Sistema de Información HISMINSA – Ventana de Inicio ... 41
Figura 21 Sistema de Información HISMINSA – Opción Reportes Operacionales ... 41
Figura 22 Sistema de Información HISMINSA – Opción Guardar Reporte en Excel ... 42
Figura 23 Reporte en Excel desde HISMINSA ... 43
Figura 24 Sistema de Registro de Hechos Vitales – Selección Módulo Reportes ... 43
Figura 25 Sistema de Registro de Hechos Vitales – Módulo Reportes ... 44
Figura 26 Sistema de Información Perinatal – Opciones de Reportes ... 45
Figura 27 Sistema de Referencia y Contrareferencia – Opción Emergencia/Reporte ... 45
Figura 28 Código en Microsoft Visual Basic en Excel ... 46
Figura 29 Ventana de Data Studio, opción agregar fuente de datos ... 47
Figura 30 Fuente de datos - Data Studio ... 48
Figura 31 Acceso a nueva cuenta Google ... 50
Figura 32 Crear nuevo informe - Data Studio ... 50
x
Figura 33 Conectarse a Datos - Data Studio ... 51
Figura 34 Informe nuevo - Data Studio ... 51
Figura 35 Añadiendo gráficos - Data Studio ... 52
Figura 36 Diseño de Indicadores de producción y rendimiento ... 52
Figura 37 Diseño de Indicadores de Eficiencia ... 53
Figura 38 Diseño de Indicadores de Calidad ... 53
Figura 39 Diseño de Indicadores de emergencia ... 54
Figura 40 Diseño de Indicadores de Convenio ... 54
Figura 41 Menú Principal de Indicadores... 55
Figura 42 Implementación de la solución en BI a la página web institucional ... 56
Figura 43 Nivel de Disponibilidad de Información ... 57
Figura 44 Nivel de Programación de toma de decisiones ... 58
Figura 45 Nivel de Criterios en la toma de decisiones ... 59
Figura 46 Nivel de Impacto en la toma de decisiones ... 60
xi
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1 Operacionalización de variables... 10
Tabla 2 Diseño físico Emergencia ... 31
Tabla 3 Diseño físico Egresos ... 36
Tabla 4 Diseño físico Médico ... 40
Tabla 5 Clasificación de Indicadores ... 48
Tabla 6 Prueba de normalidad ... 60
Tabla 7 Prueba T - Hipótesis General ... 61
Tabla 8 Prueba T - Hipotesis Específica 1 ... 62
Tabla 9 Prueba T - Hipótesis 2 ... 63
Tabla 10 Prueba T - Hipótesis 3 ... 64
Tabla 11 Prueba T - Hipótesis 4 ... 65
1
INTRODUCCIÓN
Actualmente en las organizaciones optan por implementar la inteligencia de negocios debido a que admite acceso a la información relevante de modo sencillo y organizado para analizarla y posteriormente tomar acciones frente a una situación que pueda presentarse. En estas organizaciones existen distintas fuentes de información, no obstante, la información que se puede obtener no es suficiente, ni la necesaria. Los datos que se obtienen no son aprovechados en su totalidad porque no se encuentran debidamente estructurados, por tal motivo es necesario buscar una solución que permita organizar, tratar y almacenar estos datos en un repositorio para posteriormente obtener información útil, necesaria y de manera ágil para la toma de decisiones organizacionales.
La concepción de este proyecto nace a partir de la problemática de la institución en la toma de decisiones, se requiere contar con información disponible, consistente y confiable, establecer criterios y programación en la toma de decisiones y examinar el impacto que generan las decisiones. Es así que este proyecto contiene cuatro capítulos que abarcan desde generalidades hasta el análisis de resultados.
Capítulo I; se desarrolla el Planteamiento del problema donde se relata y analiza el contexto actual de la institución, centrándose en la problemática de la toma de decisiones.
Posteriormente se realiza la Formulación del problema, Objetivo, Justificación de la investigación, Hipótesis y Diseño metodológico.
Capitulo II; se contempla el Marco de referencia, donde se presenta como antecedentes a investigaciones realizadas anteriormente que guardan relación con el tema de estudio elegido en este trabajo. El Marco teórico contiene teoria de la Inteligencia de negocios, metodologías para su desarrollo y otros puntos relevantes. Además, se detalla los pasos metodológicos que se siguen para el desarrollo de este proyecto en el Modelo Aplicativo. Así mismo se desarrolla el Marco conceptual respectivo.
Capitulo III, denominado Intervención metodológica se lleva a cabo los pasos de la metodología elegida que se describe en el capítulo anterior, el cual es la metodología de Ralph Kimball.
Capitulo IV, sobre Análisis de Resultados, se valida la hipótesis planteada y se da a conocer los resultados alcanzados.
Se culmina con las conclusiones y recomendaciones, donde la conclusión general fue que la implementación de una solución en inteligencia de negocios influye significativamente en la toma de decisiones del “Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen”.
2
CAPÍTULO I GENERALIDADES
En el presente capítulo se describirá la importancia de la inteligencia de negocios en la toma de decisiones en las organizaciones, además se muestra información con respecto al punto de vista de los gestores del “Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen” sobre la toma de decisiones que realizan y para esto se encuestará al personal encargado de las distintas áreas estratégicas del hospital que toman decisiones, después se desarrollará la formulación del problema, definir el objetivo y la hipótesis de investigación.
1. Planteamiento del Problema
1.1. Toma de decisiones en el sector salud
Los trabajadores administrativos de salud pública consideran evidencia científica para tomar y administrar decisiones, desarrollar políticas e implementar programas. No obstante, estas decisiones se basan en necesidades a corto plazo en lugar de estudios a largo plazo, por lo que las políticas y los programas se basan en evidencia anecdótica, crisis, problemas críticos e inquietudes de las partes interesadas organizadas (Cediel-Becerra & Krause, 2013)
Según Cáceres Calderón & López Medina (2020): “uno de los principios fundamentales para la toma adecuada de decisiones y la calidad de las mismas es basarse en hechos reales y datos que brinden información precisa” (p.360).
“Business intelligence o inteligencia de negocios permite a los usuarios de una organización tomar decisiones informadas a través de una gama de metodologías, aplicaciones, procedimientos y capacidades que se enfocan en la creación y gestión de información”.
Las organizaciones que tengan acceso a información de calidad son beneficiadas ya que les permite identificar riesgos para obtener una ventaja competitiva y tomar medidas oportunas. Almacenar cantidades de datos que crecen exponencialmente en los sistemas ya no es suficiente. De nada sirven los datos si no podemos darles sentido, analizarlos y producir información de calidad para tomar mejores decisiones (Ramos, 2011).
3 En el contexto de la sociedad de la información, la inteligencia de negocios responde a la necesidad de la empresa de elegir las mejores y más eficientes formas de ayudar a extraer, transformar y distribuir datos en todas las unidades de proceso (Tinco Curi, 2022).
La información es ahora un activo importante para una organización porque permite una mejor gestión de los recursos si es el mejor; sin embargo, la información disponible no es suficiente por sí sola, la información recibida debe ser adecuada y oportuna.
Estos cambios vertiginosos se han hecho evidentes en diversos servicios, especialmente en el sector salud, donde la implementación de sistemas de información adecuados para el reporte de la morbimortalidad en los diferentes grupos de edad ha sido una prioridad. La decisión más adecuada, en oportunidad y de forma integral encaminada a prevenir los efectos secundarios en la salud de la población y las consecuencias que puedan ocasionar (Valles García & Villacorta Velásquez, 2017).
El sector salud genera grandes cantidades de información de alta complejidad, lo que ha creado la necesidad de realizar análisis avanzados con la implementación de herramientas que permitan respaldar la toma de decisiones. Los hospitales necesitan herramientas de modelado predictivo y el uso de tecnologías de la información, que permitan obtener información sobre la atención, la satisfacción del paciente y la producción general de los servicios hospitalarios (Tinco Curi, 2022). Además, este sector se enfrenta actualmente a varios desafíos operativos y de gestión. Por ello, se debe implantar un sistema de control de gestión que permita anticiparse a los problemas que puedan surgir en el futuro, controlar mejor los recursos consumidos, asignar responsabilidades y comprobar su cumplimiento. Para inversiones en funciones esenciales de salud pública, que necesitan acción colectiva y solo pueden ser financiadas por los gobiernos, de lo contrario pueden ocurrir fallas de mercado graves. Los sistemas de salud pública en las naciones americanas enfrentan grandes desafíos debido a problemas de accesibilidad y cobertura, se deben identificar acciones administrativas urgentes para superar la crisis (Peralta Jauregui & Vera Castañeda, 2022).
Por ello, es crucial la mejora de los procesos internos, encaminados a reducir las ineficiencias en las organizaciones y crear estrategias competitivas como la asignación de tareas, proyectos, planes y actividades de mejora. Es conveniente monitorear continuamente los procesos para asegurar el avance hacia el cumplimiento de las metas establecidas por la organización y así realizar el oportuno seguimiento y selección de la mejor alternativa para alcanzar un mejor desempeño (Peralta Jauregui
& Vera Castañeda, 2022).
4 1.2. Toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen El “Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen” es un hospital especializado en atención de salud de las mujeres, neonatos, niños y adolescentes.
En el establecimiento de salud estudiado, la Oficina de Estadística e informática esta encargada de que el Hospital brinde soporte informático y provea de información estadística de salud a los distintos usuarios de la institución, además es responsable de la mecanización e integración de los sistemas de información requeridos para los procesos organizacionales. Mediante los datos que recolectan y procesan, producen indicadores estadísticos de salud de acuerdo a las necesidades de usuarios internos y externos.
El área de Estadística e Informática evidencia falta de herramientas informáticas que puedan acelerar la gestión de informes para mejorar la toma de decisiones funcionales y operativas en áreas estratégicas por ello se dificulta la planificación.
En vista de esta situación, se realizó una investigación de campo, que consiste en elaborar en una encuesta y aplicarlo a los principales gestores de áreas estratégicas del “Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen”, respecto a las dimensiones de la toma de decisión. (Apéndice A).
De acuerdo a la Disponibilidad de información en la encuesta realizada, los resultados encontrados se muestran en la Figura 1. En cuanto a este punto se refiere a la consistencia, confiabilidad, disponibilidad y obtención de información de la institución.
Figura 1
Nivel de disponibilidad de información en el HRDMI El Carmen, según gestores.
Como se aprecia en la Figura 1, el 92% de los gestores encuestados indica que el nivel de disponibilidad de información es bajo y el 8% de los encuestados indica un nivel alto, por lo que podemos decir que la mayoría de gestores del hospital opinan que el nivel de disponibilidad de información es bajo, puesto que la confiabilidad,
92%
0%
8%
Disponibinibilidad de Información
Bajo Medio Alto
5 consistencia y la disponibilidad de la información que se obtiene no es la adecuada para la toma de decisiones.
Según la Programación de toma de decisiones que se considera en la encuesta, los resultados podemos apreciarlos en la Figura 2. Este punto se refiere a la programación que se realiza para la toma de decisión de las áreas de la institución.
Figura 2
Nivel de Programación de la toma de decisiones en el HRDMI El Carmen
Como se observa en la Figura 2, el 83% de los gestores encuestados opinan que el nivel de programación para la toma de decisión es bajo, mientras el 17% nos dicen que el nivel es medio, por lo que podemos decir que la mayoría de encuestados indican que el nivel de programación de toma de decisiones es bajo, puesto que la mayoría de veces no se cuenta con procesos establecidos para tomar decisiones y no se evalúa los resultados alcanzados.
De acuerdo a las preguntas sobre criterios de toma de decisiones en la encuesta, los resultados se muestran en la Figura 3. Esta sección hace referencia a los criterios que toman en cuenta para realizar la toma de decisiones de las distintas áreas del hospital.
83%
17%
0%
Programación en la toma de decisiones
Bajo Medio Alto
6 Figura 3
Nivel de Criterios en la toma de decisiones en el HRDMI El Carmen, según gestores
Como se observa en la Figura 3, el 83% de los encuestados opinan que el nivel de criterios para la toma de decisión es bajo, mientras el 17% nos dicen que el nivel es medio, por lo que podemos decir que la mayoría de encuestados indican que el nivel de criterios para la toma de decisiones es bajo dado que el personal involucrado difícilmente participa en la toma de decisiones, no se asesoran de personas externas para tomar decisiones y no hacen uso de manera adecuada de indicadores para la toma de decisiones.
De acuerdo a las preguntas sobre impacto en la toma de decisiones en la encuesta, los resultados se muestran en la Figura 4. Esta parte hace referencia al impacto que genera la toma de las distintas áreas del hospital.
Figura 4
Nivel de Impacto en la toma de decisiones en el HRDMI El Carmen, según gestores
Como se observa en la Figura 4, el 75% de los encuestados opinan que el nivel de impacto de la toma de decisión es bajo, mientras el 25% nos dicen que el nivel es medio y el 8% afirma que el nivel es alto, por lo que podemos decir que la mayoría de encuestados indican que el nivel de criterios para la toma de decisiones es bajo dado
83%
17%
0%
Criterio en la toma de decisiones
Bajo Medio Alto
75%
25%
8%
Impacto en la toma de decisiones
Bajo Medio Alto
7 que esta mayoría opina que no se realiza la documentación respectiva de los logros alcanzados con la toma de decisión y no se evalúan los resultados obtenidos frente a los esperados.
2. Formulación del Problema 2.1. Problema General
¿De qué manera influye la implementación de la solución de inteligencia de negocios en la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023?
2.2. Problema Específico
• ¿De qué manera influye la implementación de la solución de inteligencia de negocios en la disponibilidad de información para la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023?
• ¿De qué manera influye la implementación de la solución de inteligencia de negocios en la programación de la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023?
• ¿De qué manera influye la implementación de la solución de inteligencia de negocios en los criterios de la toma de decisiones del Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023?
• ¿De qué manera influye la implementación de la solución de inteligencia de negocios en el impacto de toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023?
3. Objetivo
3.1. Objetivo General
Determinar la influencia de la solución de inteligencia de negocios para mejorar la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
3.2. Objetivo Específicos
• Determinar la influencia de la implementación de la solución de inteligencia de negocios en la disponibilidad de información para la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
• Determinar la influencia de la implementación de la solución de inteligencia de negocios en la programación de la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
8
• Determinar la influencia de la implementación de la solución de inteligencia de negocios en los criterios de toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
• Determinar la influencia de la implementación de la solución de inteligencia de negocios en el impacto de la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
4. Justificación
4.1. Justificación Teórica
Para toda organización es importante una buena toma de decisiones para poder crecer y para ello es necesario obtener información útil y accesible a partir de datos que son recopilados en cierto periodo de tiempo, en ocasiones el lograr esto es un proceso lento y/o deficiente por lo que diversas entidades a nivel mundial y nacional optan por implementar una solución BI para la obtención de reportes, tablas y gráficos en un tiempo reducido que nos permitan analizar de forma más sencilla y detallada la información y como consecuencia tomar mejores decisiones.
4.2. Justificación Metodológica
La implementación de una solución en inteligencia de negocios contribuye en la obtención de información adecuada, confiable, completa y sencilla de comprender, la cual requiere toda organización para su análisis y toma de decisiones.
4.3. Justificación Práctica
La presente investigación tiene la intención de darnos a conocer cómo influye el obtener información adecuada para la toma de decisiones en el “Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen”.
5. Hipótesis
5.1. Hipótesis General
La implementación de la solución de inteligencia de negocios influye significativamente en la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
5.2. Hipótesis Específica
• La implementación de la solución de inteligencia de negocios influye significativamente en disponibilidad de información para la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
9
• La implementación de la solución de inteligencia de negocios influye significativamente en la programación para la toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
• La implementación de la solución de inteligencia de negocios influye significativamente en los criterios de toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo, 2023.
• La implementación de la solución de inteligencia de negocios influye significativamente en el impacto de toma de decisiones en el Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen – Huancayo. 2023.
6. Diseño Metodológico 6.1. Tipo de Investigación
La investigación que se realizará es una investigación aplicada ya que lo que se busca es solucionar una situación problemática mediante la implementación de una solución de inteligencia de negocios para la toma de decisiones (Calderón & Alzamora, 2010).
6.2. Nivel de Investigación
El nivel de la investigación es Descriptiva-Explicativa debido a que el objetivo es determinar la relación entre la implementación de una solución de inteligencia de negocios y la toma de decisiones (Hernández Sampieri & Mendoza Torres, 2018).
6.3. Diseño de la investigación
Tomando en cuenta “la definición del diseño preexperimental”: “A un grupo se le aplica una prueba previa al estímulo o tratamiento experimental, después se le administra el tratamiento y finalmente se le aplica una prueba posterior al estímulo” (Hernández Sampieri & Mendoza Torres, 2015, p.136), por lo que el diseño de investigación a utilizar en esta investigación será preexperimental con Pre Test y Post test con un solo grupo.
Esquema:
G 𝑂
1𝑋 𝑂
2Donde:
G: Grupo experimental (gestores de las áreas estratégicas del HRDMI El Carmen).
10 X: Manipulación de la variable independiente (solución de inteligencia de negocios
O1: Medición del pre test (toma de decisiones en el HRDMI El Carmen).
O2: Medición del post test (toma de decisiones en el HRDMI El Carmen).
6.4. Operacionalización de variables Tabla 1
Operacionalización de variables
6.5. Sistema de Referencia
La presente investigación abarca todas las áreas y servicios estratégicos que toman decisiones para cumplir los con los objetivos que se plantean en el plan estratégico institucional del hospital. En total son 12 gestores de las áreas estratégicas como se muestra en la Figura 5, quienes tienen la tarea de tomar decisiones en el “Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen”.
11 Figura 5
Organigrama Estructural del Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen
Nota: Adaptado de Estructura Orgánica [Fotografía], por Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen, 2020 (https://hospitalelcarmen.gob.pe/estructura- organica/)
En este capítulo el análisis realizado permitió evidenciar la situación en la que se encuentra el nosocomio referente a la toma de decisiones ya que la información requerida es poco accesible. Y como alternativa para mejorar esta situación se propuso implementar una solución de inteligencia de negocios.
12
CAPÍTULO II
MARCO DE REFERENCIA
En este capítulo se presentarán a otros autores que realizaron investigación referente al tema de estudio que se está desarrollando, se revisará conceptos teóricos básicos con el fin de comprender mejor nuestro tema de estudio y se definirá la metodología que debemos seguir para llevar a cabo la aplicación de este trabajo.
1. Antecedentes
A1. Apolaya Saravia (2019), en su investigación nos presenta como problemática la dificultad en obtención de información de calidad para el área comercial de un Centro de Prevención de Salud Ocupacional, ya que los datos que manejan están almacenados en diferentes sistemas de información y contienen información incompleta, además los informes el personal los elaboran individualmente y esto a su vez no les permite analizar detalladamente la información, por otro lado el gerente de comercio al no tener información actualizada e histórica, toma decisiones basada en su experiencia.
Por todo lo explicado en esta investigación se toma por “objetivo general Implementar Inteligencia de negocios para identificar información para toma de decisiones”.
Este trabajo tiene como resultado que mediante la implementación de la solución en inteligencia de negocios se obtiene información de calidad, disponible y actualizada, la cual puede ser visualizada en reportes que se generan en un tiempo reducido, y así permite analizar las situaciones y tomar mejores decisiones en el área comercial.
A2. Perez Ccancce & Torrejón Burgos (2022), en esta investigación se tiene como objetivo la implementación de Inteligencia de negocios en establecimientos de salud, específicamente en el área encargada de la gestión de suministros de medicamentos de Lima Norte, para obtener información oportuna del stock y la disponibilidad de productos médicos mediante los reportes que la solución de BI nos muestra y así tomar mejores decisiones para contar un abastecimiento optimo y cubrir la demanda de su población.
En la investigación se tuvo como resultado que la implementación de la solución en BI a la institución le fue de gran ayuda al permitirle contar con información actual con respecto
13 a la disponibilidad y abastecimiento de medicamentos, en un corto tiempo y con esto poder tomar acciones inmediatas en beneficio de los pacientes.
A3. Gonzales Segovia (2016), en su investigación demuestra la correlación directa que tiene una solución en inteligencia de negocios en agilizar el flujo de la información y mejorar la toma de decisión, el investigador implementa Business Intelligence con la metodología de Kimball. Con esta investigación se logra obtener información en tiempo real, con datos actualizados de una forma sencilla y amigable con el fin de tener mayor control de tareas que se realizan, por lo que se mejora el flujo de la información y mejora la toma de decisión. La influencia se demuestra comparando resultados de los minutos promedio en que se demora hacer un reporte de 6 meses antes de la implementación, con los siguientes 6 meses después de la implementación.
A4. Mendoza-Rivera (2022), en su investigación se propone implementar Inteligencia de Negocios que permita agilizar la toma de decisiones en la gestión de pacientes de un establecimiento de salud y para desarrollar esta tesis el autor trabaja con la metodología de Kimball. Después de implementar la propuesta se tiene como resultado que en cuanto a tiempo de generación de reporte el tiempo se redujo en 104.3 minutos, el nivel de satisfacción de usuarios es del 64%. Para validar la hipótesis se utilizó la prueba T- Student a lo que se concluye que la inteligencia de negocios agiliza de manera significativa la toma de decisiones.
A5. Santos Zevallos (2021), en su investigación desarrollada en una empresa de instalación contra incendios, el objetivo general que propone es optimizar la toma de decisiones mediante Business Intelligence. Con esta investigación se obtiene como resultado que la implementación de Business Intelligence permite la optimización de toma de decisiones de gerencia de la empresa donde se desarrolló esta implementación, la optimización se basa en la disminución de tiempo para elaborar dashboards, leve y aceptable disminución de costos para la elaboración de los mismos y aumento de satisfacción del personal al elaborar los dashboards.
2. Marco Teórico
2.1. Inteligencia de negocios
Inteligencia de Negocios o Business Intelligence tiene una estrecha relación con las decisiones organizacionales, ya que posibilita el éxito de una organización y, para llegar a esto, las organizaciones deben disponer de un soporte que administre
14 las operaciones de manera ágil y automática, que garantice obtener información ordenada y útil para una buena toma de decisiones (De la Cruz Vicuña, 2020).
Es el conjunto de estrategias, tecnologías y metodologías que transforman los datos en información de calidad y esa información en conocimiento para ayudar a tomar mejores decisiones y mejorar capacidades competitivas (Ramos, 2011, p.10).
Características de Inteligencia de negocios:
• Apoya en la toma de decisiones, puesto que nos brinda instrumentos de visualización como: tablas y gráficos los cuales se obtienen en menor tiempo, además nos brinda facilidad al seleccionar y manipular información relevante para el usuario.
• Disponibilidad de la información, puesto que nos permite obtener datos completos, coherentes, correctos y de calidad.
• Orientación al usuario final, se pretende construir interfaces intuitivas y sencillas de manejar para que el usuario lo use sin necesidad de tener conocimientos técnicos (Gonzales Segovia, 2016).
2.2. Data Warehouse
“Un data warehouse es un repositorio de datos corporativo, único y centralizado, en la que se une información de distintas fuentes que existen en la organización, con las siguientes características: estable, consistente, confiable y con información histórica. El volumen de datos albergados puede llegar a ser grande al tener un alcance global e histórico de la organización” (Conesa Caralt & Curto Díaz, 2011).
2.3. Data Mart
Palomino Paniora & Yalan Castillo (2013) han afirmado:
“Un Data Mart es una porción del data Warehouse, se le considera como repositorio que específicamente almacena datos de un área de negocio, posee una estructura optima de datos que permite el análisis detallado de la información desde los distintos enfoques que afecte a los procesos del área de negocio”. (p. 13).
Según Conesa Caralt & Curto Díaz (2011), “Del mismo modo que un Data Warehouse, la estructura de los datos en un Data Mart puede ser modelo de estrella o copo de nieve y no necesariamente depende de un Data Warehouse, en algunos casos puede funcionar de manera independiente” (p.33).
15 2.4. Esquema para el modelo de datos
Esquema en estrella
El esquema en estrella está conformado por una tabla de hechos al centro de su estructura, la cual se relaciona con las tablas de dimensiones por medio de las claves primarias simples de cada dimensión (Gonzales Segovia, 2016). En la Figura 6 podemos observar un ejemplo de este esquema.
Figura 6 Modelo estrella
Nota. Adaptado de Esquema en estrella [Fotografía], por Dario Bernabeu, eLearning (https://troyanx.com/Hefesto/estrella.html). CC BY-NC-ND 4.0
Esquema en copo de nieve
En este esquema al igual que en el esquema en estrella se tiene una tabla de hechos en la parte central, la cual está relacionada directamente con algunas tablas de dimensiones, que a su vez se relacionan con otras dimensiones (Ramos, 2011). En la Figura 7 podemos observar un ejemplo de este esquema.
Figura 7
Modelo copo de nieve.
Nota. Adaptado de Esquema Copo de Nieve [Fotografía], por Dario Bernabeu, eLearning (https://troyanx.com/Hefesto/copo-de-nieve.html). CC BY-NC-ND 4.0
16 2.5. ETL
“Es el proceso principal que compone el Business Intelligence, mediante el cual se extraen, se transforman y se cargan datos procedentes de distintas fuentes a un Data Warehouse o a un Data Mart”.
“En ocasiones los datos no se transfieren de manera directa desde las distintas fuentes de información al Data Mart o Data Warehouse, sino que lo hace mediante unas bases de datos intermedias, conveniente en situaciones complejas con manejo de diversas fuentes. Usualmente antes que los datos ingresen al Data Mart o Data Warehouse, se almacenan en un área de staging y/o un ODS” (Operational Data Store) (Ramos, 2011).
2.6. Metodologías de Inteligencia de Negocios Metodología de Ralph Kimball
(Roque Vargas & Cadillo Montesinos, 2022), es una metodología con enfoque Button up (ascendente), el cual se usa para construir un Data Warehouse a partir de Data Marts diseñados con detalle, independientes y centrado en misiones organizativas específicas, relacionándose entre sí forman el Data Warehouse.
Figura 8
Arquitectura de un Data Warehouse según Kimball
Nota. Adaptado de Introducción a la Inteligencia de Negocios basada en la metodología Kimball (p. 8), por Forero & Sánchez, 2021, Revista Tecnología Investigación y Academia.
17 Metodología de Bill Inmon
Silva Peñafiel et al. (2019), es una metodología con enfoque top down (descendente) el cual considera alojar todos los datos de la organización en un lugar centralizado, creando primero el Data Warehouse y luego los Data Marts, así apoyar en las necesidades de todo usuario.
Según Roque Vargas & Cadillo Montesinos (2022) “la metodología Inmon utiliza la forma normalizada para construir la estructura de entidad relación, evitando la redundancia de datos” (p. 77).
Figura 9
Arquitectura de una Data Warehouse según Inmon
Nota. Adaptado de Metodología Relacional Bill Inmon [Fotografía], por Metodologías Data Warehouse, 2022, Gravitar
(https://gravitar.biz/Datawarehouse/metodologias-data-warehouse/) 2.7. Toma de Decisión
Es el proceso principal de toda organización, encargada de seleccionar una alternativa entre varias disponibles frente a un problema u oportunidad que se presenta (Caballero Cabello, 2019).
La Toma de Decisiones en Salud: “son decisiones tomadas paran gestionar en forma adecuada, el servicio que se le brinda a un paciente, en donde resaltan, entre otros: la prevención, tratamiento de enfermedades y preservación del bienestar, por medio de profesionales del sector salud”
(Mendoza-Rivera, 2022, p.188).
18 Dimensiones de Toma de Decisión
Disponibilidad de información, es importante este punto para la toma de decisión ya que para analizar una situación es imprescindible contar con información relevante, que sea coherente, organizada y adecuada.
Programación de la decisión, en ocasiones las decisiones que toma un gerente son basados en un cronograma o simplemente la situación en la que se encuentra la organización amerita tomar decisiones de manera no programada, por lo que las decisiones pueden ser:
• Programadas: Se cumplen una serie de procedimientos y reglas de decisiones lo cual ayuda conocer los resultados de forma favorable
• No Programadas: “No tienen un orden y no presentan un procedimiento definido, ya que se toman según surjan nuevas situaciones”.
Criterio de decisión, en esta dimensión existen dos tipos de modelos de cómo se puede tomar decisiones en una organización: modelo normativo y modelo descriptivo, el primero busca tener información adecuada para seleccionar la alternativa correcta y tomar decisiones buenas, por lo contario el segundo solo escoge una alternativa que satisfaga el problema, por lo que puede no ser la alternativa más apropiada.
Impacto en la toma de decisión, toda decisión que se toma tiene impacto de manera positiva o negativa en la organización, y esta información nos brinda aprendizaje lo cual en un futuro a corto o largo plazo nos permite analizar las políticas y procedimientos de la organización para reestructurarlas (De la Cruz Vicuña, 2020).
3. Modelo Aplicativo
Se consideró al Modelo Ralph Kimball, es una de las más usadas en Inteligencia de negocios porque se adapta a todo tamaño de proyecto. Consta de fases establecidas, como muestra la Figura 10.
19 Figura 10
Fases de la Metodología Kimball
Nota. Adaptado de “Análisis de metodologías para desarrollar Data Warehouse aplicado a la toma de decisiones” (p.405), por G. Silva, 2019, Ciencia Digital.
Fases Kimball
Las fases de Kimball son las siguientes:
Planificación del Proyecto: se define el alcance del proyecto, planear objetivos que se desea alcanzar, en esta fase se define el cronograma y la organización de equipos para elaborar el proyecto.
Definición de Requerimientos: se realiza entrevistas a los usuarios que harán uso de la solución de BI y se analiza documentación que la organización maneja basada en reportes de gestión para identificar los requerimientos que nos será útil en el modelado dimensional y físico.
Diseño de la arquitectura técnica: “El diseño de un Data Warehouse necesita de la integración de muchas tecnologías de modo que se debe considerar elementos como: requerimientos del negocio, el entorno tecnológico y las estrategias de diseño”.
Selección e Instalación: “se evalúa y escoge los componentes, el motor de base de datos, la herramienta de ETL, etc”.
20 Modelamiento Dimensional: se establecen dimensiones y medidas según los requerimientos encontrados en la fase anterior, y esto luego nos ayudará a elaborar la base estratégica de la solución de BI.
Diseño Físico: En esta fase se desarrolla el Data Warehouse a través de la implementación de tablas dimensionales y tablas hecho.
Diseño e Implementación del Subsistema ETL: Esta fase está encargada de realizar el proceso de extracción, transformación y cargado de datos (ETL) Especificación de aplicaciones de BI: Se identifica roles de usuario y se ofrece distintos tipos de aplicaciones ya que los usuarios requieren distinto nivel de análisis.
Desarrollo de Aplicaciones: “En esta fase de realiza configuraciones al metadata y creación de reportes de acuerdo a la fase anterior”.
Implementación: Una vez culminado el desarrollo de la solución de BI se pone en marcha el desarrollo y así los usuarios puedan operar
Mantenimiento y crecimiento: Es necesario gestionar el mantenimiento de manera continua para evaluar si se cumple con los objetivos planteados.
(Fuentes, 2021) 4. Marco Conceptual
• Análisis de datos: Proceso donde se examina conjunto de datos con el fin de encontrar tendencias o sacar conclusiones de la información obtenida.(QuestionPro, s. f.).
• Conocimiento: Colección de información almacenada a través de la experiencia o aprendizaje (Pérez Porto & Gardey, 2021).
• Dato: Unidad mínima de la información almacenada en base de datos.(Vázquez, 2022).
• Herramientas informáticas: Programas, aplicaciones o instrucciones que permiten efectuar tareas de manera más sencilla (EcuRed, 2022).
• Implementación: Realización de procedimientos que implica la puesta en marcha de un programa informático (Capterra, 2018)
• Indicadores: Unidades de medición que nos posibilita evaluar el rendimiento de procesos de una organización (Cuartin, 2020).
• Información: Conjunto de datos procesados y organizados con un significado (Cooley, 2013).
21
• Metodología: Grupo de procedimientos racionales ejecutados para el logro de un objetivo (Navas, 2021).
• Normalizar: Técnica empleada para organizar los contenidos de las tablas de las bases de datos transaccionales y los almacenes de datos (PowerData, 2016).
• Reporte: Informes que exponen y ordenan información obtenida de una base de datos (Pérez Porto & Merino, 2010).
En este capítulo se presentó un resumen de otros trabajos de investigación realizados anteriormente, los cuales son necesarios puesto que se tuvieron como referencia para el desarrollo de este trabajo. Además, es importante conocer ciertos conceptos básicos relacionados a nuestro tema, los que fueron plasmados en el marco teórico. Así mismo se decidió el modelo aplicativo que se utilizará para desarrollar la solución de inteligencia de negocios el cual constituye una serie de fases que fueron descritos brevemente.
22
CAPÍTULO III
INTERVENCIÓN METODOLÓGICA
Se presenta el desarrollo del modelo de aplicación descrito en el capítulo anterior, basado en un enfoque utilizado principalmente en proyectos de inteligencia empresarial. Como resultado final se propondrá una solución de inteligencia de negocios, la cual será implementada en el sitio web del hospital para uso futuro.
1. Planificación del Proyecto
Para la presente investigación como alcance del proyecto se identificaron las oficinas, departamentos y servicios, los que hicieron evidente sus necesidades de información para la toma de decisiones. en relación a los indicadores de producción y rendimiento, se identificaron a la oficina de recursos humanos, departamento de consulta externa y los diferentes servicios que pertenecen a los departamentos de gineco-obstetricia, neonatología y pediatría, odontoestomatología y enfermería.
Para el indicador de eficiencia se identificaron los Departamentos de Ayuda al Diagnóstico, Consulta Externa, Centro Quirúrgico y Anestesiología y Hospitalización.
En caso del indicador de calidad se identifica a Oficina de Epidemiología y Salud Ambiental, los Departamentos de Ayuda al Diagnostico, Gineco-Obstetricia, Centro Quirúrgico y Anestesiología.
Y para los indicadores de emergencia solo se identifica al Departamento de Emergencia y Cuidados Críticos
Adicionalmente se identifican indicadores, a partir del Convenio entre el SIS y “Gobierno Regional de Junín para el financiamiento de las prestaciones de salud brindadas a sus asegurados en hospitales y/o institutos especializados, en estos se identifican a la oficina de Epidemiología, los Departamentos de Consulta Externa y Hospitalización”.
2. Definición de Requerimientos
▪ Sistema de información de salud (HIS - MINSA)
23 HIS MINSA es una aplicación web desarrollada por el Ministerio de Salud que permite monitorear a los pacientes desde su ingreso a un establecimiento hasta su egreso y visualizar sus diagnósticos desde cualquier lugar del Perú.
El Sistema de Información en Salud HIS-MINSA proporciona indicadores de productividad médica por hora, rendimiento médico por hora, concentraciones, ocupación de consultorios, análisis de laboratorio promedio por visita ambulatoria, motivos de emergencia por visita médica, médico Calcula el motivo de urgencia de cada visita y ayuda a calcular el grado. Requisitos de resolutividad para instalaciones médicas. Sus requisitos son el número de tratamientos prestados, el número de tratamientos solo (nuevos ingresos y reingresos), el número de consultorios funcionales, el número de consultorios físicos y el número total de tratamientos por médicos en consultas externas. y número total de consultas
A continuación, se muestra en la Figura 11 el sistema HIS-MINSA Figura 11
Sistema HIS MINSA.
Nota. Interfaz inicial del sistema de información HISMINSA. Tomada de HISMINSA [Fotografía], Ministerio de Salud, 2012.
Para acceder al sistema se muestra que requiere que el usuario posea un usuario, contraseña y un código captcha.
24
▪ Sistema estadístico del MINSA (egresos-emergencia)
El sistema estadístico del MINSA permite ingresar datos del paciente, así como también datos de la atención, importar información, generar reportes estadísticos, realizar consulta de registros y consultas personalizadas de los casos de egresos y emergencia del establecimiento de salud.
“Este sistema de información nos servirá para calcular el indicador de promedio de permanencia, intervalo de sustitución de cama, porcentaje ocupación de camas y rendimiento cama, como requerimientos son: total de días de estancias de egresos, número de egresos hospitalarios, número días cama disponibles, número pacientes día, número de cama disponibles, número de camas disponible promedio”.
A continuación, se observa el Sistema Estadístico de Salud MINSA en la Figura 12.
Figura 12
Sistema Estadístico de Salud MINSA.
Nota. Interfaz Sistema Estadístico. Tomada de Manual de Egresos y Emergencia [Fotografía], Ministerio de Salud, 2012.
En esta sección podemos visualizar que existen dos módulos importantes los cuales son egresos y emergencia ubicados en la parte izquierda y en la parte izquierda los iconos de las tareas a seleccionar según lo que se desea desarrollar.
▪ Sistema de referencias y contrareferencias
“Sistema de referencias y contrareferencias” nos permite realizar actividades administrativas y asistenciales, así asegurar la continuidad de atención a los usuarios, transfiriéndolos “de un establecimiento de salud de menor capacidad resolutiva a otro
25 de mayor capacidad resolutiva y así contribuir a solucionar problemas de salud de los usuarios”.
“Este sistema conocido como REFCON nos servirá para calcular el indicador de grado de resolutividad del establecimiento de salud y como requerimiento tenemos al número de solicitudes de referencia enviadas para atención medica en consulta externa”.
Tal y como se observa en la Figura 13 podemos observar el interfaz del sistema REFCON.
Figura 13
Sistema de Referencia y Contrareferencia
Nota. Interfaz Sistema RefCon. Tomada de Manual de Referencia y contrareferencia [Fotografía] DIRESA Junín, 2019.
En esta figura se muestra la interfaz de login del sistema REFCON, para lo cual se necesita de un usuario y contraseña.
▪ Sistema NOTI WEB
“NotiWeb es una aplicación cuyo objeto es notificar vía web los casos de enfermedades sujetas a vigilancia epidemiológica, desarrollada para brindar a toda la Red Epidemiológica Nacional del Perú, una herramienta de registro que permita una mayor comodidad, facilidad de uso, eficiencia y eficacia Notificación, reporte y análisis de tendencias de casos, identificación de posibles brotes epidémicos y perfiles epidemiológicos de la enfermedad en la vigilancia epidemiológica del país”.
26
“Fue desarrollado como parte del fortalecimiento de los sistemas de información de vigilancia epidemiológica, por lo que se considera como una herramienta con tres partes importantes, notificación personal, notificación de enfermedades diarreicas agudas y notificación de infecciones respiratorias agudas, además de generar informes analíticos, gráficos, canales populares. , procesos automatizados de verificación de inscripción y/o control de calidad de la información, todo para obtener información oportuna y de calidad para la adecuada toma de decisiones en interés de la salud pública de nuestra nación”.
(Paulino Céspedes & Linares Beraun, 2021, p.45).
El sistema NOTI WEB nos servirá en el indicador de Porcentaje de infecciones intrahospitalarias, y lo que se requiere es el total de pacientes con infecciones intrahospitalarias.
A continuación, como se muestra el sistema NotiWeb en la Figura 14.
Figura 14 Sistema NotiWeb
Nota. Interfaz inicial de NotiWEb. Tomada de Manual de NotiWEB [Fotografía] MINSA, 2020.
En esta sección del sistema nos indica ingresar un usuario, contraseña y catpcha para poder acceder.
▪ Sistema de Registro de certificado de nacido vivo en línea
27 Es un sistema desarrollado por MINSA y RENIEC con la finalidad de que en los establecimientos de salud donde se atienden partos puedan registrar al recién nacido, así como datos de la madre y datos del parto. Además, este sistema nos permite realizar el registro de defunción, consultar certificados y visualizar el reporte diario sobre los certificados del Nacido Vivo
“El sistema de registro de certificado de nacido vivo en línea servirá para calcular el indicador de mortalidad neonatal precoz y mortalidad neonatal tardía, como requerimientos son: el número de total de nacidos vivos y número de recién nacidos fallecidos en los primeros 7dias y de 8 a 28 días”.
A continuación, tenemos el “Sistema de Registro de certificado de nacido vivo en línea” como se muestra en la Figura 15.
Figura 15
Sistema de Registro de Hechos Vitales
Nota. Interfaz inicial de Sistema de Registro de Hechos Vitales.
Tomada de Manual de Registro de Hechos Vitales [Fotografía]
RENIEC, 2016.
En esta sección se observa que este sistema requiere de un usuario y contraseña para poder acceder y realizar las consultas y registros del recién nacido.
28 3. Diseño de la arquitectura técnica
En esta etapa se utilizan diferentes recursos con el fin de implementar la solución de inteligencia de negocios, a continuación, en la Figura 16 podemos apreciar la arquitectura.
Figura 16
Diseño Arquitectura técnica
En la siguiente figura se observa la arquitectura técnica, para la obtención de recursos de información se requiere de la base de datos que utilizan los sistemas de información del Ministerio de Salud y en algunos casos datos registrados en Hojas de cálculo Excel, en la sección de la solución se procede a seleccionar las variables que se anotó en la fase de requerimiento y se realiza el proceso ETL en el que se hace uso de Microsoft Visual Basic en Excel para la transformación y la carga se utiliza el Data Studio donde se alberga la información y para generar reportes, gráficos de esta información.
4. Selección e Instalación
Para el desarrollo de la solución de inteligencia de negocios utilizamos herramientas de Google, esto porque es completamente gratuita para acceder y usar, solo es necesario tener una cuenta en Gmail para que puedas desarrollar un proyecto de BI, además nos es posible compartir los reportes con otras personas para que puedan visualizar y seleccionar los datos que ellos necesitan. Esta herramienta en combinación con la hoja de cálculo de Google nos permite que sea sencillo el manejo de la información.
29 5. Modelamiento Dimensional
Esta etapa está dedicada a estructurar Data Mart, por parte de la institución se maneja modelos dimensionales de Sistemas de Salud Asistencial, Sistema de Egresos y Emergencia y Sistema Informatico Perinatal, estos diagramas ya se han trabajado anteriormente y en su conjunto forman un Data Warehouse, que a medida que pase el tiempo pueda ir creciendo con la creación de otros Data Mart que puedan crearse.
La Figura 17 muestra el modelo dimensional de HISMINSA desarrollado por el Ministerio de Salud.
Figura 17
Modelado dimensional de HISMINSA
La Figura 18 nos permite visualizar el modelo dimensional de Egresos y Emergencias.
30 Figura 18
Modelado dimensional de Egresos y Emergencias
En la Figura 19 podemos observar el modelo dimensional del Sistema de Información Perinatal
Figura 19
Modelado Dimensional de Registro Perinatal
6. Diseño Físico
Esta etapa se enfoca en seleccionar estructura necesaria para el diseño lógico y por ello es fundamental tener en cuenta el tipo de datos y atributos se evidencia en las Tablas 2, 3 y 4.
31 Tabla 2
Diseño físico Emergencia
32
33
34
35 En esta sección podemos observar cómo es que se define el nombre de cada campo y sus atributos respectivos para Emergencia del hospital.
36 Tabla 3
Diseño físico Egresos
37
38
39 En esta sección podemos observar cómo es que se define el nombre de cada campo y sus atributos respectivos para Egresos del hospital.
40 Tabla 4
Diseño físico Médico
En esta sección podemos observar cómo es que se define el nombre de cada campo y sus atributos respectivos para Médicos del hospital.
7. Diseño e Implementación del Subsistema ETL 7.1. Extracción
Extracción de datos se realiza de distintos sistemas de información que maneja el
“Hospital Regional Docente Materno Infantil El Carmen”, son el HISMINSA, NOTI WEB,
41
“Sistema Informático Perinatal, Sistema de Emergencia y Egresos, Sistema de Referencias y Contrareferencias y Sistema de Registro de certificado de nacido vivo en línea. Cada uno de estos sistemas trabajan de forma independiente y cada uno genera reportes, lo cual permite extraer datos de acuerdo a nuestra necesidad”.
El Sistema de Información HISMINSA en su Menú Principal contiene varias opciones, entre ellas la que usamos en el proceso de extracción de datos es Exportar Archivo Plano se muestra en la Figura 20.
Figura 20
Sistema de Información HISMINSA – Ventana de Inicio
Nota. Adaptado de Reportes de Estrategias [Fotografía] J. Escalante,2020, Youtube (https://www.youtube.com/watch?v=W-uUUIMlqNQ&t=26s).
Luego elegir la opción de Reportes Operacionales se muestra en la Figura 21.
Figura 21
Sistema de Información HISMINSA – Opción Reportes Operacionales
42 Nota. Adaptado de Reportes de Estrategias [Fotografía] J. Escalante,2020, Youtube
(https://www.youtube.com/watch?v=W-uUUIMlqNQ&t=26s).
Al entrar a Reportes Operacionales nos sale una ventana para seleccionar los datos de la institución, mes, año y estrategia de lo que se desea extraer. Posteriormente se visualiza el reporte y como una opción se tiene guardar el reporte en distintos formatos se visualiza en la Figura 22.
Figura 22
Sistema de Información HISMINSA – Opción Guardar Reporte en Excel
Nota. Adaptado de Reportes de Estrategias [Fotografía] J. Escalante,2020, Youtube (https://www.youtube.com/watch?v=W-uUUIMlqNQ&t=26s).
A continuación, se muestra en la Figura 23 el archivo Excel que se obtiene de la descarga de reporte.
43 Figura 23
Reporte en Excel desde HISMINSA
Nota. Adaptado de Reportes de Estrategias [Fotografía] J. Escalante,2020, Youtube (https://www.youtube.com/watch?v=W-uUUIMlqNQ&t=26s).
El Sistema de Certificado de Recién Nacido Vivo tiene una opción que permite obtener un reporte de los nacimientos o defunciones de recién nacidos en un determinado periodo de tiempo, así como se observa en la Figura 24.
Figura 24
Sistema de Registro de Hechos Vitales – Selección Módulo Reportes
Nota. Interfaz módulos de “Sistema de Registro de Hechos Vitales”. Tomada de Manual de Registro de Hechos Vitales [Fotografía] RENIEC, 2016.
44 En Módulo Reportes te da la opción de seleccionar el local y el periodo para obtener
el reporte, se evidencia en la Figura 25.
Figura 25
Sistema de Registro de Hechos Vitales – Módulo Reportes
Nota. Interfaz reportes de Sistema de Registro de Hechos Vitales. Tomada de Manual de Registro de Hechos Vitales [Fotografía] RENIEC, 2016.
En esta Ventana podemos seleccionar el botón de Generar Reporte o Exportar Data lo que nos permite extraer datos para la transformación.
El Sistema de Información Perinatal tiene la opción Reportes en la barra de menú, se observa en la Figura 26
45 Figura 26
Sistema de Información Perinatal – Opciones de Reportes
Nota. Interfaz principal de Sistema Información Perinatal. Tomada de Manual de Sistema de Información Perinatal [Fotografía] MINSA, 2023.
En la opción Reporte tenemos múltiples opciones para seleccionar según los datos que se requiere extraer.
El Sistema Informático Perinatal tiene en la barra de menú la opción Hospitalización y Emergencia se visualiza a continuación en la Figura 27.
Figura 27
Sistema de Referencia y Contrareferencia – Opción Emergencia/Reporte
46 Nota. Interfaz inicial de RefConf. Tomada de Manual Sistema de Referencia y
Contrareferencia [Fotografía] MINSA, 2023.
Al seleccionar Emergencia se despliega otras opciones y en este caso se debe seleccionar Reportes y seguidamente la opción que estamos requiriendo para la extracción de datos.
7.2. Transformación
El proceso de transformación nos permite que los datos extraídos se puedan transformar en un formato único.
En este trabajo de investigación utilizaremos un archivo Excel con macros el cual nos permita cargar los datos extraídos de los distintos sistemas de información y transformarlos a un formato único, limpiar los datos y ordenarlos para su posterior carga.
A continuación, se muestra parte del código para la trasformación de datos como se muestra en la Figura 28.
Figura 28
Código en Microsoft Visual Basic en Excel
47 7.3. Carga
Se utilizó el Data Studio y el Google Sheets que son aplicaciones de Google que se complementan para poder visualizar los reportes de lo requerido. A continuación, en la Figura 29 se muestra parte de este proceso.
Figura 29
Ventana de Data Studio, opción agregar fuente de datos
En la Figura 29 observamos que Data Studio nos pide cargar archivo el cual nos servirá
para poder generar los gráficos y tablas de la información que requieren los usuarios, en este caso se selecciona una hoja de cálculo de Google.
Seguidamente en la Figura 30 nos da la opción de seguir añadiendo más fuente de datos como se muestra.
48 Figura 30
Fuente de datos - Data Studio
Se puede apreciar en la Figura 30 que en nuestro caso se añadió 4 hojas para el primer indicador para generar los reportes solicitados y de la misma manera se hizo para los demás indicadores, cada uno con una cantidad de hojas para una mejor organización.
8. Especificación de aplicaciones de BI
Los informes se realizan de acuerdo con los requisitos del usuario. Todos los reportes se podrán visualizar por año en el periodo de los años 2013 a 2022 de enero a diciembre.
En este caso no se definieron roles de usuarios debido a que el lugar donde se desarrolla el proyecto es una institución pública y se requiere que los datos sean públicos para cualquier personal, sin embargo, para una mejor organización de indicadores se muestra la siguiente Tabla 5 como un índice.
Tabla 5
Clasificación de Indicadores
49 9. Desarrollo de Aplicaciones
En esta etapa nos encargamos de crear los reportes con los requerimientos que se especificó, para ello primero debemos crear una cuenta en Google como se puede apreciar en la Figura 31.
50 Figura 31
Acceso a nueva cuenta Google
En la Figura 31 observamos los datos que nos piden para poder crear la cuenta, apellidos, nombres, nombre de usuario, contraseña y confirmación.
Una vez creada la cuenta procedemos a buscar en el navegador de Google el Data Studio y al acceder a esta opción se abre la página principal como se muestra a continuación en la Figura 32.
Figura 32
Crear nuevo informe
