Procedimiento Para El Desarrollo De Un Sistema De Inteligencia De Negocios En La Gestión De Ensayos Clínicos En El Centro De Inmunología Molecular

¿De qué manera la Inteligencia de Negocios ha contribuido al desarrollo de las organizaciones?

A través de distintos proveedores institucionales y de recursos propios, las empresas se abastecen de “inteligencia de negocios”, es decir, de la información comercial, económica, científica, cultural o política de valor estratégico para su crecimiento. El artículo describe el tipo de “inteligencia” que requieren, en la Argentina, empresas de distintos perfiles y tamaños; los lugares en donde la obtienen, y los esfuerzos de un líder tecnológico global (en este caso, Tenaris) por desarrollarla in house. Mientras la Fundación BankBoston y otros proveedores de inteligencia para el comercio exterior ayudan a las pymes locales a exportar, el protagonismo creciente de la tecnología está dando lugar a una incipiente relación ciencia-empresa, facilitada por el Estado y alentada por el Conicet. Los primeros productos de esta relación ya están en las farmacias y en los supermercados.

Procedimiento para el desarrollo de un sistema de inteligencia de negocios en la gestión de ensayos clínicos en el Centro de Inmunología Molecular

RESUMEN

La presente investigación surge como parte de la colaboración entre la Universidad de Ciencias de la Computación y el Centro de Inmunología Molecular. El objetivo era ampliar un medio para ayudar al almacenamiento y análisis de los ensayos clínicos y para facilitar la plena aplicación de la inteligencia de negocio en esta actividad. Un procedimiento propuesto se utiliza para impulsar el desarrollo de soluciones de inteligencia de negocios en el centro. El método se evaluó a partir de un método Delphi de expertos y se obtuvo el resultado de "muy adecuada". También se le proporcionó una garantía de centro de clientes, que valoran el trabajo de manera satisfactoria. La aplicación de este procedimiento para almacenar toda la información que se gestiona con el estándar de integridad y lograr así el análisis estadístico viable tiene que ser realizado por los especialistas de la institución.

Palabras clave: Inteligencia de negocios, Data Warehouse, Ensayos clínicos, Centro de Inmunología Molecular, Diseño de un Data Warehouse, Extracción transformación y carga, Análisis OLAP.

INTRODUCCIÓN

Las organizaciones modernas tienen más y más datos sobre sus negocios. A partir de estos datos que pueden ser la obtención de información relevante para mejorar el rendimiento y la innovación en sus procesos para que se convierta en una organización competitiva y exitosa. Donde se puede lograr con el uso de inteligencia de negocios, un término que en 1989 Howard Dresner define como “Un conjunto de conceptos y métodos para mejorar la toma de decisiones mediante un sistema de apoyo basado en los hechos”

Mediante el uso de la inteligencia de negocios una conexión entre el mundo de los datos y el negocio se consigue con una solución a base de almacenamiento de datos o Data Warehouse.

Hay empresas u organizaciones que implementan el Data Warehouse para lograr el éxito en su mercado de negocios, por ejemplo, Venezuela, en el área de Seguridad Publica en Perú, en los hospitales para los pacientes de la sectorización del consumo de drogas, En el sector de la Salud Publica de Cuba, específicamente en los centros de investigación, la implementación de una solución de inteligencia de negocios es aconsejable, ya que un gran número de ensayos clínicos de calidad de datos haciendo que la experiencia se la arreglaron. De ahí el desarrollo de una solución de este tipo puede ser muy importante a las decisiones investigadas, se estima que alrededor del 67% de las empresas farmacéuticas utilizan las soluciones de inteligencia de negocios y aplica en diferentes áreas como, la investigación y la mejora de rendimiento clínico, gestión de los recursos humanos y el seguimiento de las ventas de drogas, entre otras aplicaciones.

Para la selección de la propuesta metodológica más exitoso debe tener en cuenta que el proceso de gestión se caracteriza

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Para la selección de la propuesta metodológica más exitoso debe tener en cuenta que el proceso de gestión de ensayos clínicos se caracteriza por:

• tener un protocolo de ensayo clínico, donde se define algunos datos ,

• disponer de información sensible que debe ser almacenado por un período de 15 años o más , y

• proporcionar información para el análisis de la seguridad y eficacia de los productos desarrollados .

Ciclo de vida Kimball 9 Hefesto 10 Datos de ingeniería de procesos de almacén , 11 Teniendo en cuenta las características de la gestión de los ensayos clínicos , un conjunto de metodologías para el desarrollo de soluciones para inteligencia de negocios, incluyendo las obras se analizaron la propuesta de Hoja de Ruta 12 propuesta Trujillo ' s para el desarrollo de almacenes de datos gestionados por modelos, 13 de Rapid Warehousing y Nítido - DM.15 Methodology14

La investigación desarrollada se evaluó a optar por una de estas metodologías no es conveniente porque cada uno tiene características específicas que no facilitan el desarrollo de estas soluciones en instituciones cubanas gestión de ensayos clínicos.

Todo análisis nos llevó a pedir la investigación dirigida a desarrollar un proceso que contribuye al almacenamiento y análisis de los ensayos clínicos y para facilitar la plena aplicación de la inteligencia de negocio en esta actividad, a partir de la integración de las metodologías básicas de desarrollo de componentes más utilizados internacionalmente .

MÉTODOS

En el desarrollo de arquitecturas de investigación existen para determinar cuál era el más adecuado para implementar una solución de inteligencia de negocios en el CIM y propuestas metodológicas que se utilizan a nivel nacional e internacional para desarrollar examinado analizar más este tipo de soluciones . También se tomó en cuenta el método Delphi de expertos para evaluar el procedimiento de investigación propuesto .

ARQUITECTURA

La arquitectura de un almacén de datos es una forma de representar la estructura global de datos , comunicación y presentación procesa final.16 usuario

La estructura básica de la arquitectura de un depósito de datos incluye: extracción de datos operacional , transformación y carga de los almacenes de datos y herramienta de acceso en almacén. Esta estructura se puede ver a partir de dos variantes de arquitectura planteadas por Ralph Kimball y Bill Inmon . Arquitectura Kimballpropone

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