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 (2023)
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.