Arquitectura web con Big data para mejorar la toma de decisiones y reducción de contagios de COVID en Kennedy, Bogotá, Colombia.
En este artículo se desarrolla una arquitectura web con Big data clasificando la información para la toma de decisiones buscando la reducción de contagios de COVID en la localidad de Kennedy, Bogotá - Colombia, se realiza un acercamiento de la afectación que ha dejado la pandemia ( COVID -19) aplica...
- Autores:
-
Gutierrez Alvis, David Esneider
Moreno Villamil, Juan Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Distrital Francisco José de Caldas
- Repositorio:
- RIUD: repositorio U. Distrital
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.udistrital.edu.co:11349/39875
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11349/39875
- Palabra clave:
- Arquitectura Web
Big Data
Covid 19
Contagios
Pandemia
Ingeniería Telemática -- Tesis y disertaciones académicas
Análisis de información -- Información
Bases de datos -- Administración de bases de datos
Toma de decisiones -- Teoría de la estimación
Web Architecture
Big Data
Covid 19
Infections
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En este artículo se desarrolla una arquitectura web con Big data clasificando la información para la toma de decisiones buscando la reducción de contagios de COVID en la localidad de Kennedy, Bogotá - Colombia, se realiza un acercamiento de la afectación que ha dejado la pandemia ( COVID -19) aplicando Big data. El método utilizado consiste en que por medio de la Big data y acoplado a una arquitectura está analice los datos arrojados por la alcaldía de Bogotá en la cual se brinda a los ciudadanos la posibilidad de acceder a mapas de calor que muestran la concentración de casos de COVID-19 en diferentes zonas de la ciudad, además de ofrecer información actualizada sobre el número diario de pruebas tomadas y procesadas, el porcentaje de ocupación de los servicios de hospitalización general, unidad de cuidado intermedio y UCI, así como la disponibilidad de camas en las áreas de UCI y hospitalización en Bogotá y también que proporciona un archivo con los datos de cada localidad, incluida Kennedy, buscando como objetivo analizar todos estos datos brindando herramientas por medio de la tecnología como Big data en la toma de decisiones ante el COVID o una nueva pandemia. Como conclusión y muy importante en tener en cuenta es que la información no es exacta, ya que solo es la alcaldía la entidad la encargada de recopilar la información de toda la ciudad teniendo margen de error. |
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El método utilizado consiste en que por medio de la Big data y acoplado a una arquitectura está analice los datos arrojados por la alcaldía de Bogotá en la cual se brinda a los ciudadanos la posibilidad de acceder a mapas de calor que muestran la concentración de casos de COVID-19 en diferentes zonas de la ciudad, además de ofrecer información actualizada sobre el número diario de pruebas tomadas y procesadas, el porcentaje de ocupación de los servicios de hospitalización general, unidad de cuidado intermedio y UCI, así como la disponibilidad de camas en las áreas de UCI y hospitalización en Bogotá y también que proporciona un archivo con los datos de cada localidad, incluida Kennedy, buscando como objetivo analizar todos estos datos brindando herramientas por medio de la tecnología como Big data en la toma de decisiones ante el COVID o una nueva pandemia. Como conclusión y muy importante en tener en cuenta es que la información no es exacta, ya que solo es la alcaldía la entidad la encargada de recopilar la información de toda la ciudad teniendo margen de error.This article develops a web architecture with Big data classifying the information for decision making seeking the reduction of COVID infections in the town of Kennedy, Bogota - Colombia, an approach of the impact that has left the pandemic (COVID -19) applying Big data is made. The method used consists of using Big data and coupled to an architecture that analyzes the data provided by the Mayor's Office of Bogota, which offers citizens the possibility of accessing heat maps that show the concentration of COVID-19 cases in different areas of the city, in addition to providing updated information on the daily number of tests taken and processed, the percentage of occupancy of general hospitalization services, intermediate care unit and ICU, as well as the availability of beds in ICU and hospitalization areas in Bogota and also that it provides an archive with data from each locality, including Kennedy, seeking as an objective to analyze all these data providing tools through technology such as Big data in decision making in the face of COVID or a new pandemic. As a conclusion and very important to keep in mind is that the information is not accurate, since only the mayor's office is the entity in charge of collecting the information of the entire city having margin of error.pdfspaISSN 2215-73602023-2H. J. de Matos, “A próxima pandemia: estamos preparados?”, Rev Panamazonica Saude, vol. 9, núm. 3, sep. 2018, doi: 10.5123/s2176-62232018000300001.M. X. Arias-Barahona y J. J. Vanegas-Giraldo, “Comparison of the probability distributions in Covid-19 deaths in three peaks of the pandemic in Colombia”, Rev Acad Colomb Cienc Exactas Fis Nat, vol. 45, núm. 177, pp. 971–979, oct. 2021, doi: 10.18257/raccefyn.1474.D. Adams et al., “Oracle® Database Database Concepts 19c Oracle Database Database Concepts, 19c”, 2021.J. V. Craig S. Mullins, “What is NoSQL and How do NoSQL Databases Work_”, https://www.techtarget.com/searchdatamanagement/definition/NoSQL-Not-Only-SQL.Paula Cuéllar de la Vega y D. Kennedy, “Los retos de la informalidad en el marco de la emergencia sanitaria por COVID-19 en”, 2021.A. Hernández Dominguez y A. H. Yeja, “Acerca de la aplicación de MapReduce + Hadoop en el tratamiento de Big Data About MapReduce + Hadoop application in the treatment of Big Data”, Revista Cubana de Ciencias Informáticas, vol. 9, núm. 3, 2015, [En línea]. Disponible en: http://rcci.uci.cuPág.49-62ARANTXA HERRANZ, “Así se reparte el mercado cloud_ los tres grandes tienen el 63”, xakata, 2021.Mdn web docs, “HTML_ Lenguaje de etiquetas de hipertexto _ MDN”, 2023.Mdm web docs y 2023, “CSS_ Cascading Style Sheets _ MDN”, 2023.Mdm web docs, “Acerca de JavaScript _ MDN”, 2023.L. M. Leal Villamizar y S. M. Torres Quiroga, “21(42) • Enero-junio de 2023 •a12”.R. Rawat y R. Yadav, “Big Data: Big data analysis, issues and challenges and technologies”, en IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, IOP Publishing Ltd, ene. 2021. doi: 10.1088/1757-899X/1022/1/012014.J. 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