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Revista de la Facultad de Ingeniería, Año 5, Número 1

Figura 1. Esquema de un diagrama de flujo para la integración de datos para una
arquitectura de big data aplicada a las prestaciones del sistema de salud.
En la Figura 1 se presenta un esquema de la arquitectura a considerar en la cual se
observan las dificultades y complejidad de la tarea. El proceso se inicia con datos de
los tres tipos provenientes de los distintos prestadores de salud. Es de esperarse
que éstos no se encuentren con un formato estándar por lo que se agrega una etapa
de adaptación de los datos. Luego los datos son procesados a través de varios
equipos que realizan la tarea Map (procesamiento y resumen de los datos), cuyos
resultados son enviados a otro equipo que realiza el procesamiento final de los
datos a través de la tarea Reduce. Con los datos ya procesados se aplican las
técnicas de big data generándose conocimiento que permite la toma de decisiones
por la gerencia (a los efectos de mejorar la gestión) y para el usuario (quien puede
tomar decisiones concernientes a su salud).

Confidencialidad.
En general, la principal objeción que se plantea es la que corresponde a la
confidencialidad de los datos (en general los usuarios tienen una sola mutualista
para su atención y no entenderían la utilidad de la integración de los datos). La
respuesta es que el cruzamiento no sería a nivel de usuarios, sino a nivel de las
otras muchas dimensiones que comprenden la asistencia médica. Disponiéndose de
tal cantidad de datos sería posible obtener conocimiento que se traduciría en una
mejora de la salud de los propios usuarios (dispondrían de información que les
aporta un panorama más amplio al momento de tomar decisiones concernientes a
su atención médica o relativas a la incorporación de nuevos y saludables hábitos a
su estilo de vida, con un impacto directo en su propio beneficio).
Desde el punto de vista de las gerencias, se dispondría de elementos para mejorar
la toma de decisiones para minimizar gastos y para mejorar la atención y la calidad
de vida de sus asociados, entre muchos otros.

Big data aplicada a la analítica del aprendizaje (learning analytics).

La analítica del aprendizaje se puede considerar como la evolución de lo que se
llamó Educational Data Mining (EDM). La analítica del aprendizaje es una aplicación

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