Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú

Descripción del Articulo

La presente investigación se centra en desarrollar un modelo de arquitectura Big Data para mejorar el análisis de datos públicos relacionados con los casos de COVID-19 en el Perú. Para ello, se han evaluado aspectos principales, como la eficiencia en el procesamiento de datos, la calidad de los regi...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Gomez Figueroa, Ivan Filimón, Urcia Farroñay, Luis Alberto
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/8171
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/8171
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Datos masivos
Procesamiento de datos
Computación en la nube
COVID-19
Sector salud
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
id UTPD_142cc259015b55ffe5bb804e8c59ab03
oai_identifier_str oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/8171
network_acronym_str UTPD
network_name_str UTP-Institucional
repository_id_str 4782
dc.title.es_PE.fl_str_mv Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú
title Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú
spellingShingle Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú
Gomez Figueroa, Ivan Filimón
Datos masivos
Procesamiento de datos
Computación en la nube
COVID-19
Sector salud
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
title_short Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú
title_full Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú
title_fullStr Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú
title_full_unstemmed Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú
title_sort Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perú
author Gomez Figueroa, Ivan Filimón
author_facet Gomez Figueroa, Ivan Filimón
Urcia Farroñay, Luis Alberto
author_role author
author2 Urcia Farroñay, Luis Alberto
author2_role author
dc.contributor.advisor.fl_str_mv Liñán Salinas, Efraín Dimas
dc.contributor.author.fl_str_mv Gomez Figueroa, Ivan Filimón
Urcia Farroñay, Luis Alberto
dc.subject.es_PE.fl_str_mv Datos masivos
Procesamiento de datos
Computación en la nube
COVID-19
Sector salud
topic Datos masivos
Procesamiento de datos
Computación en la nube
COVID-19
Sector salud
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.subject.ocde.es_PE.fl_str_mv https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
description La presente investigación se centra en desarrollar un modelo de arquitectura Big Data para mejorar el análisis de datos públicos relacionados con los casos de COVID-19 en el Perú. Para ello, se han evaluado aspectos principales, como la eficiencia en el procesamiento de datos, la calidad de los registros, la precisión de los análisis y la agilidad en la generación de informes para respaldar la toma de decisiones. Además, esta propuesta se fundamenta en teorías y estándares ampliamente reconocidos a nivel internacional, en particular el estudio está basado en la metodología KDD "Knowledge Discovery in Databases” En este marco, busca llevar a cabo la implementación de un modelo de arquitectura Big Data para potenciar el análisis de los datos abiertos de los sucesos de coronavirus. Es relevante destacar que este estudio tiene un enfoque experimental y de aplicabilidad práctica, predominando el uso de enfoque cuantitativo y siendo clasificado como un estudio de nivel explicativo. Es fundamental destacar que la efectiva implementación de la tecnología Big Data en la mejora del análisis de los datos públicos de los sucesos de pandemia de coronavirus ha alcanzado su objetivo primordial con éxito. En ese sentido, los resultados confirman de manera concluyente que la adopción de una arquitectura Big Data optimiza eficazmente los procesos analíticos y respalda la toma de decisiones basadas en datos. Por consiguiente, se establece una conexión directa entre la arquitectura Big Data y la mejora en el análisis de los datos abiertos relacionados con la COVID-19 en el contexto peruano.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv 2024-01-11T00:53:36Z
dc.date.available.none.fl_str_mv 2024-01-11T00:53:36Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023
dc.type.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12867/8171
url https://hdl.handle.net/20.500.12867/8171
dc.language.iso.es_PE.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.ispartof.fl_str_mv SUNEDU
dc.rights.es_PE.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri.es_PE.fl_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.format.es_PE.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.es_PE.fl_str_mv Universidad Tecnológica del Perú
dc.publisher.country.es_PE.fl_str_mv PE
dc.source.es_PE.fl_str_mv Repositorio Institucional - UTP
Universidad Tecnológica del Perú
dc.source.none.fl_str_mv reponame:UTP-Institucional
instname:Universidad Tecnológica del Perú
instacron:UTP
instname_str Universidad Tecnológica del Perú
instacron_str UTP
institution UTP
reponame_str UTP-Institucional
collection UTP-Institucional
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/1/I.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/2/I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/3/I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/4/license.txt
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/5/I.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.txt
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/7/I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf.txt
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/9/I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf.txt
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/6/I.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.jpg
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/8/I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf.jpg
http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/10/I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv ddf30f489d3e6cb97658f6c4a72fc916
d9daa368323a13bcd63fb3ee908dfe74
407acc6225b3aa7fe0b25f6e3dbdc01b
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
ce8f3c510107a72f0581658e9a075080
cd9efad8cd5ff8abcda4bf4061d1a87f
48b012ab8bc20a1da2bfe3249367e5f4
b57024086fc48f521d8640e15f281579
0c071924e4f10311afb5a789f84abc53
7671e8194681bf79408b833a86b62bf2
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositorio Institucional de la Universidad Tecnológica del Perú
repository.mail.fl_str_mv repositorio@utp.edu.pe
_version_ 1817984842948673536
spelling Liñán Salinas, Efraín DimasGomez Figueroa, Ivan FilimónUrcia Farroñay, Luis Alberto2024-01-11T00:53:36Z2024-01-11T00:53:36Z2023https://hdl.handle.net/20.500.12867/8171La presente investigación se centra en desarrollar un modelo de arquitectura Big Data para mejorar el análisis de datos públicos relacionados con los casos de COVID-19 en el Perú. Para ello, se han evaluado aspectos principales, como la eficiencia en el procesamiento de datos, la calidad de los registros, la precisión de los análisis y la agilidad en la generación de informes para respaldar la toma de decisiones. Además, esta propuesta se fundamenta en teorías y estándares ampliamente reconocidos a nivel internacional, en particular el estudio está basado en la metodología KDD "Knowledge Discovery in Databases” En este marco, busca llevar a cabo la implementación de un modelo de arquitectura Big Data para potenciar el análisis de los datos abiertos de los sucesos de coronavirus. Es relevante destacar que este estudio tiene un enfoque experimental y de aplicabilidad práctica, predominando el uso de enfoque cuantitativo y siendo clasificado como un estudio de nivel explicativo. Es fundamental destacar que la efectiva implementación de la tecnología Big Data en la mejora del análisis de los datos públicos de los sucesos de pandemia de coronavirus ha alcanzado su objetivo primordial con éxito. En ese sentido, los resultados confirman de manera concluyente que la adopción de una arquitectura Big Data optimiza eficazmente los procesos analíticos y respalda la toma de decisiones basadas en datos. Por consiguiente, se establece una conexión directa entre la arquitectura Big Data y la mejora en el análisis de los datos abiertos relacionados con la COVID-19 en el contexto peruano.Campus Lima Centroapplication/pdfspaUniversidad Tecnológica del PerúPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Repositorio Institucional - UTPUniversidad Tecnológica del Perúreponame:UTP-Institucionalinstname:Universidad Tecnológica del Perúinstacron:UTPDatos masivosProcesamiento de datosComputación en la nubeCOVID-19Sector saludhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04Modelo de una arquitectura big data para mejorar el análisis de datos abiertos del MINSA de casos covid-19 en el Perúinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionSUNEDUIngeniero de Sistemas e InformáticaUniversidad Tecnológica del Perú. Facultad de IngenieríaIngeniería de Sistemas e InformáticaCarreras para Gente que Trabaja33257400https://orcid.org/0000-0002-4539-35604405850946909179612156Pocohuanca Chino, EloyMolina Velarde, Pedro ÁngelRobalino Gómez, Hernánhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalhttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisORIGINALI.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdfI.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdfapplication/pdf6268992http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/1/I.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdfddf30f489d3e6cb97658f6c4a72fc916MD51I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdfI.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdfapplication/pdf250333http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/2/I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdfd9daa368323a13bcd63fb3ee908dfe74MD52I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdfI.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdfapplication/pdf1902346http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/3/I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf407acc6225b3aa7fe0b25f6e3dbdc01bMD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/4/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD54TEXTI.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.txtI.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.txtExtracted texttext/plain243905http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/5/I.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.txtce8f3c510107a72f0581658e9a075080MD55I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf.txtI.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf.txtExtracted texttext/plain5309http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/7/I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf.txtcd9efad8cd5ff8abcda4bf4061d1a87fMD57I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf.txtI.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf.txtExtracted texttext/plain26http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/9/I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf.txt48b012ab8bc20a1da2bfe3249367e5f4MD59THUMBNAILI.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.jpgI.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg9542http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/6/I.Gomez_L.Urcia_Tesis_Titulo_Profesional_2023.pdf.jpgb57024086fc48f521d8640e15f281579MD56I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf.jpgI.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg14433http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/8/I.Gomez_L.Urcia_Formulario_de_Publicacion.pdf.jpg0c071924e4f10311afb5a789f84abc53MD58I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf.jpgI.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg12663http://repositorio.utp.edu.pe/bitstream/20.500.12867/8171/10/I.Gomez_L.Urcia_Informe_de_Similitud.pdf.jpg7671e8194681bf79408b833a86b62bf2MD51020.500.12867/8171oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/81712024-01-11 03:04:41.363Repositorio Institucional de la Universidad Tecnológica del Perúrepositorio@utp.edu.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
score 13.7211075
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).