Necesidad
Seguimiento preventivo
Disponer de una lectura integrada de la gestación y del nacimiento para facilitar el análisis de cada caso.
Caso aplicado · Datos · Integración · BI
Analítica para seguimiento preventivo de gestantes
Una entidad pública del sector salud necesitaba convertir información dispersa, incompleta y con problemas de calidad en una capacidad analítica que apoyara el seguimiento preventivo durante la gestación y los primeros meses de vida del niño.
El reto
Antes del tablero, había que hacer confiable la información.
La necesidad era relacionar variables del ciclo de gestación, patologías, evolución de la paciente y ubicación geográfica para construir una visión de seguimiento útil para un área preventiva. El punto de partida, sin embargo, eran múltiples fuentes reportadas por prestadores de salud con diferencias de calidad y consistencia.
Condición
Datos con problemas de calidad
Faltantes, duplicidades, incongruencias entre fuentes y errores de digitación impedían usar la información directamente.
Decisión
Preparar el dato antes de visualizar
La solución priorizó integración, ETL, limpieza, modelado y georreferenciación antes de construir los productos analíticos.
Arquitectura de la solución
Del requerimiento al seguimiento analítico.
La solución se construyó como una cadena de capacidades conectadas. Cada etapa debía dejar la información preparada para la siguiente.
Definir qué debía seguirse y qué información estaba disponible.
Conectar las fuentes reportadas por los prestadores de salud.
Corregir faltantes, duplicidades, inconsistencias y errores de digitación.
Estructurar los datos que soportarían el análisis y los tableros.
Relacionar la información de seguimiento con ubicación territorial.
Presentar variables del ciclo de gestación y del nacimiento en tableros de control.
Aplicar vistas diferenciadas y anonimización cuando la ubicación no podía exponerse.
Complementar el análisis con un bot para relacionar condiciones identificadas con IPS cercanas.
Decisiones críticas
Calidad y privacidad cambiaron la forma de construir la solución.
Dos restricciones condicionaron la arquitectura: la confiabilidad del dato y el tratamiento de información sensible asociada con la ubicación de algunas gestantes.
La información no estaba lista para analizarse
Fue necesario incorporar procesos de depuración, validación y transformación antes de modelar indicadores. El tablero solo podía ser confiable si la información que lo alimentaba también lo era.
No todos los datos podían exponerse igual
La georreferenciación evidenció casos cuya ubicación debía mantenerse restringida. Se diseñaron vistas específicas con información anonimizada para preservar la capacidad de seguimiento sin revelar información sensible.
Resultado
Una capacidad analítica lista para apoyar el seguimiento preventivo.
La solución quedó funcionando con un tablero de control para seguimiento de gestantes, incorporando variables del ciclo de gestación y del nacimiento del niño. Se realizaron pruebas de funcionamiento y el sistema se encontraba en proceso de entrega al área preventiva solicitante.
Datos: fuentes integradas, depuradas y enriquecidas con georreferenciación.
Análisis: modelos y tableros construidos sobre información preparada para seguimiento.
Privacidad: tratamiento diferenciado y anonimización de información sensible.
Operación: pruebas realizadas y transferencia al área usuaria en curso.
Un modelo analítico útil no comienza en el tablero. Comienza en la calidad, integración y gobierno de los datos que lo soportan.
Caso basado en experiencia profesional previa de nuestro equipo en una entidad pública del sector salud.
¿Tiene un reto similar?
Podemos revisar si sus datos están listos para soportar la decisión que necesita.
Evaluamos fuentes, calidad, integraciones, modelado y restricciones para definir qué debe resolverse antes de ampliar tableros, automatizaciones o capacidades analíticas.
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