Arquitectura de consolidación de la información para seguros de la salud mediante Big Data
La identificación de los datos que están en varias fuentes de información y su consolidación para entregarla como útil se logra con Big Data. El objetivo general de este trabajo es desarrollar un diseño de arquitectura de consolidación de la información para seguros de la salud mediante Big Data. P...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad de Montevideo
2022-12-01
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| Series: | Memoria Investigaciones en Ingeniería |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://revistas.um.edu.uy/index.php/ingenieria/article/view/1107 |
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|---|---|
| author | José Zerega-Prado Joe Llerena-Izquierdo |
| author_facet | José Zerega-Prado Joe Llerena-Izquierdo |
| author_sort | José Zerega-Prado |
| collection | DOAJ |
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La identificación de los datos que están en varias fuentes de información y su consolidación para entregarla como útil se logra con Big Data. El objetivo general de este trabajo es desarrollar un diseño de arquitectura de consolidación de la información para seguros de la salud mediante Big Data. Para esta propuesta de investigación se utiliza el método empírico analítico, de tipo cuasi experimental con enfoque cuantitativo, mediante el análisis de referencias relevantes y especificación de los componentes de la arquitectura. Los resultados de esta investigación permiten categorizar diferentes arquitecturas computacionales para seguros de la salud mediante una revisión de literatura relevante, desarrollar un modelo de arquitectura de un sistema computacional para una empresa ecuatoriana de seguros de salud orientado a la consolidación de la información, y evaluar la metodología de estudio utilizada para establecer factores viables del modelo. El aporte de este trabajo permite determinar la aplicabilidad del modelo a empresas de seguros de salud nacionales o extranjeras mediante la contrastación de factores viables en una empresa específica del medio. Se concluye que las distintas fuentes de información o tipos de datos utilizados en el ámbito de los seguros de salud permiten conocer varias aristas del análisis de datos a través de una arquitectura en Big Data, además de obtener indicadores para mejorar la toma de decisiones; el 73% de los factores establecidos son viables en una empresa ecuatoriana de seguros de salud.
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| first_indexed | 2024-04-11T05:35:07Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-c670c017025e4e56a2b31645dca81d41 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2301-1092 2301-1106 |
| language | English |
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| publishDate | 2022-12-01 |
| publisher | Universidad de Montevideo |
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| spelling | doaj.art-c670c017025e4e56a2b31645dca81d412022-12-22T14:57:29ZengUniversidad de MontevideoMemoria Investigaciones en Ingeniería2301-10922301-11062022-12-012310.36561/ING.23.3Arquitectura de consolidación de la información para seguros de la salud mediante Big DataJosé Zerega-Prado0Joe Llerena-Izquierdo1Universidad Politécnica Salesiana, Guayaquil, EcuadorUniversidad Politécnica Salesiana, Guayaquil, Ecuador La identificación de los datos que están en varias fuentes de información y su consolidación para entregarla como útil se logra con Big Data. El objetivo general de este trabajo es desarrollar un diseño de arquitectura de consolidación de la información para seguros de la salud mediante Big Data. Para esta propuesta de investigación se utiliza el método empírico analítico, de tipo cuasi experimental con enfoque cuantitativo, mediante el análisis de referencias relevantes y especificación de los componentes de la arquitectura. Los resultados de esta investigación permiten categorizar diferentes arquitecturas computacionales para seguros de la salud mediante una revisión de literatura relevante, desarrollar un modelo de arquitectura de un sistema computacional para una empresa ecuatoriana de seguros de salud orientado a la consolidación de la información, y evaluar la metodología de estudio utilizada para establecer factores viables del modelo. El aporte de este trabajo permite determinar la aplicabilidad del modelo a empresas de seguros de salud nacionales o extranjeras mediante la contrastación de factores viables en una empresa específica del medio. Se concluye que las distintas fuentes de información o tipos de datos utilizados en el ámbito de los seguros de salud permiten conocer varias aristas del análisis de datos a través de una arquitectura en Big Data, además de obtener indicadores para mejorar la toma de decisiones; el 73% de los factores establecidos son viables en una empresa ecuatoriana de seguros de salud. http://revistas.um.edu.uy/index.php/ingenieria/article/view/1107Aplicaciones de Big DataSalud y seguridadArquitectura de la información |
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