Propuesta de Proyecto de Big Data para Clínica Costanera
Presentamos nuestra propuesta integral para transformar la gestión de datos de Clínica Costanera mediante soluciones avanzadas de Big Data y Analytics. Como SweetSpot, nos especializamos en implementar infraestructuras de datos inteligentes que optimizan la operación clínica y mejoran la toma de decisiones basadas en evidencia.
Este proyecto potenciará su capacidad analítica, integrando todas sus fuentes de información en una plataforma unificada con tecnología de vanguardia en Google Cloud Platform.
Acerca de SweetSpot
Nuestra Experiencia
SweetSpot es una consultora especializada en soluciones avanzadas de TI con enfoque en proyectos de Data Analytics e Inteligencia Artificial. Contamos con más de 8 años de experiencia transformando datos en valor estratégico para organizaciones del sector salud.
Nuestro Enfoque
Combinamos conocimiento técnico profundo con entendimiento del sector sanitario para ofrecer soluciones que no solo cumplen requisitos técnicos, sino que generan impacto real en la operación clínica y en la atención al paciente.
Diagnóstico Actual: Desafíos en Gestión de Datos
Información Fragmentada
Sistemas aislados (HIS, PACS, Laboratorio) que dificultan la visión integral del paciente y la operación.
Reportería Manual
Procesos que consumen tiempo valioso del personal clínico y administrativo, con riesgo de errores.
Decisiones Reactivas
Limitada capacidad para anticipar tendencias de ocupación, demanda de servicios y optimización de recursos.
Complejidad Normativa
Dificultad para generar reportes regulatorios y garantizar cumplimiento de estándares con información dispersa.
Nuestra Visión: Plataforma Integrada de Analítica Clínica
Proponemos desarrollar una solución integral de Big Data que transforme los datos dispersos de Clínica Costanera en una plataforma unificada de inteligencia sanitaria.
Esta solución permitirá integrar todas las fuentes de información existentes, procesar datos estructurados y no estructurados, y ofrecer visualizaciones dinámicas para diferentes niveles organizacionales.
El resultado será un ecosistema analítico que potenciará la toma de decisiones operativas, clínicas y estratégicas, mejorando tanto la eficiencia institucional como la calidad asistencial.
Equipo Propuesto para el Proyecto
Project Manager
Responsable de la gestión integral del proyecto, coordinación con stakeholders y seguimiento de hitos. Será su punto de contacto principal durante toda la implementación.
Arquitecto de Datos
Especialista encargado del diseño de la arquitectura en GCP/BigQuery, asegurando escalabilidad, rendimiento y cumplimiento de estándares de seguridad sanitarios.
Ingenieros de Datos (2)
Profesionales dedicados al desarrollo de pipelines ETL/ELT, conectores a sistemas fuente, y construcción de dashboards y reportes analíticos adaptados a sus necesidades.
Timeline del Proyecto: 4-6 Meses
1
Fase 1: Discovery y Diseño
4-6 semanas
Relevamiento de fuentes de datos existentes
Definición de KPIs críticos
Diseño de arquitectura técnica
2
Fase 2: Implementación de Infraestructura
3-4 semanas
Configuración de GCP y BigQuery
Implementación de seguridad
Establecimiento de zonas de datos
3
Fase 3: Desarrollo ETL/ELT
8-10 semanas
Conectores a sistemas fuente
Pipelines de ingesta y transformación
Orquestación de procesos
4
Fase 4 y 5: BI y Go-Live
8-11 semanas
Dashboards y reportes
Capacitación y migración
Estabilización y ajustes
Fase 1: Discovery y Diseño
Actividades Principales
Relevamiento detallado de sistemas fuente (HIS, PACS, Laboratorio, etc.)
Análisis de volumetría y complejidad de datos
Workshops con áreas clínicas y administrativas
Definición de indicadores estratégicos y operativos
Diseño de modelo conceptual de datos
Entregables
Documento de arquitectura técnica
Catálogo de fuentes de datos
Matriz de KPIs priorizados
Plan detallado de implementación
Diagrama de arquitectura en GCP
Fase 2: Implementación de Infraestructura
Durante esta fase, estableceremos la base tecnológica que soportará todo el ecosistema analítico de Clínica Costanera, con foco en seguridad, escalabilidad y conformidad normativa.
Configuración de GCP y BigQuery
Implementación del entorno cloud optimizado para cargas analíticas sanitarias, incluyendo aprovisionamiento de recursos y configuración de redes seguras.
Seguridad y Compliance
Implementación de controles de acceso granular, encriptación, auditoría y trazabilidad para cumplir con requisitos normativos del sector salud.
Zonas de Datos
Establecimiento de arquitectura de datos en capas (raw, staging, processed) para garantizar linaje de datos, gobernanza y calidad de la información.
Fase 3: Desarrollo de ETL/ELT
Conectores a Sistemas Fuente
Desarrollo de interfaces seguras para extracción de datos desde sistemas HIS, PACS, Laboratorio y otros sistemas clínicos y administrativos.
Pipelines de Ingesta
Implementación de flujos de datos utilizando Cloud Dataflow y Cloud Functions para procesamiento en tiempo real y por lotes según necesidades.
Transformaciones
Aplicación de reglas de negocio, normalización, limpieza y validación para garantizar calidad e integridad de los datos clínicos.
Orquestación
Configuración de Cloud Composer (Airflow) para programación y monitoreo de flujos de trabajo, asegurando ejecución confiable y controlada.
Fase 4: Desarrollo de Business Intelligence
Actividades Clave
Modelado dimensional en BigQuery optimizado para consultas analíticas
Construcción de métricas calculadas para KPIs clínicos y operativos
Desarrollo de dashboards interactivos según perfiles de usuario
Implementación de alertas y notificaciones automatizadas
Validación de resultados con usuarios finales
Entregables Principales
Durante esta fase, que estimamos en 6-8 semanas, entregaremos:
Modelo analítico de datos validado
Conjunto de dashboards estratégicos y operativos
Reportes automatizados para diferentes áreas
Documentación técnica y funcional
Material para capacitación de usuarios
Fase 5: Go-Live y Estabilización
Migración a Producción
Implementación de procesos y controles para transición segura al entorno productivo, minimizando riesgos e impacto operacional.
Capacitación de Usuarios
Sesiones de formación para diferentes perfiles (directivos, jefes de área, analistas) en el uso de dashboards y generación de reportes.
Documentación Completa
Entrega de manuales técnicos, guías de usuario y documentación de arquitectura para asegurar sostenibilidad de la solución.
Ajustes Post-Implementación
Período de refinamiento basado en retroalimentación de usuarios para optimizar rendimiento y usabilidad de la plataforma.
Arquitectura Tecnológica Propuesta
Ingesta y Procesamiento
Cloud Dataflow para procesamiento distribuido, Pub/Sub para eventos en tiempo real, y Cloud Functions para microservicios y procesamiento sin servidor.
Almacenamiento
BigQuery como data warehouse analítico para consultas de alto rendimiento y Cloud Storage como data lake para almacenamiento de datos crudos y archivado.
Orquestación y Monitoreo
Cloud Composer (basado en Apache Airflow) para orquestación de flujos de trabajo y Stackdriver para monitorización continua del rendimiento.
Visualización y Análisis
Looker como plataforma principal de BI, con capacidad de integración con Power BI o Tableau según preferencias institucionales.
Alcance Analítico para Clínica Costanera
Análisis Operacional
Ocupación de camas por servicio
Tiempos de espera en urgencias
Rotación de pacientes
Gestión de agendas y cancelaciones
Métricas Clínicas
Productividad médica
Diagnósticos prevalentes
Indicadores de readmisión
Complicaciones postquirúrgicas
Análisis Financiero
Facturación por servicio
Costos por procedimiento
Márgenes operativos
Análisis de glosas
Calidad Asistencial
Eventos adversos
Adherencia a protocolos
Satisfacción del paciente
Indicadores de acreditación
Factores que Pueden Afectar el Timeline
65%
Complejidad de Sistemas Legacy
El nivel de antigüedad y complejidad de los sistemas actuales puede requerir desarrollo de conectores especializados y transformaciones adicionales.
78%
Calidad de Datos Existentes
La necesidad de limpieza, normalización y reconciliación de datos puede extender la fase de ETL si se encuentran inconsistencias significativas.
45%
Requisitos Regulatorios
Cambios en normativas de protección de datos sanitarios o requerimientos específicos de entidades fiscalizadoras pueden añadir complejidad.
60%
Cantidad de Fuentes
La incorporación de fuentes de datos adicionales no contempladas inicialmente puede ampliar el alcance y tiempo requerido.
Equipo Propuesto para el Proyecto
Data Architect
Dedicación: 16 horas semanales
Diseño de arquitectura de big data
Supervisión técnica del proyecto
Definición de estándares y mejores prácticas
Project Manager
Dedicación: 8 horas semanales
Alineación con objetivos clínicos
Validación de KPIs y métricas
Facilitación entre áreas clínicas
Gestión del proyecto
Data Specialist
Dedicación: Tiempo completo
Desarrollo de pipelines de datos
Implementación de modelos analíticos
Construcción de dashboards operativos
Este equipo multidisciplinario garantiza un balance entre expertise técnico, conocimiento del negocio y capacidad de ejecución, optimizando recursos sin comprometer calidad en la implementación. Este equipo se puede ampliar según necesidades.
Oferta Económica
212 UF
Valor Mensual
Inversión mensual para implementación completa del proyecto de big data
1.272 UF
Valor Total
Inversión total por 6 meses de desarrollo e implementación
100%
Equipo Dedicado
Incluye todos los roles necesarios para garantizar el éxito del proyecto
Esta propuesta económica contempla el equipo multidisciplinario durante los 6 meses de duración del proyecto, incluyendo todas las fases desde Discovery hasta Go-Live y Estabilización.
El valor incluye todas las horas de trabajo del Data Architect, Project Manager y Data Specialist según las dedicaciones especificadas anteriormente.