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¡La Conferencia Anual DHIS2 tendrá lugar del 15 al 18 de junio de 2026!

Plataforma Analítica y DHIS2

Analytics Platform es una capa de integración y análisis de datos de código abierto desarrollada por BAO Systems que puede basarse en la nube o desplegarse localmente en las instalaciones. Integra los datos del HMIS de DHIS2 con los recursos humanos, la cadena de suministro, las finanzas y otras fuentes de datos de salud mediante conectores sin código, centralizando los datos para el análisis en tiempo real entre sistemas, las consultas de texto natural impulsadas por IA y los tableros Superset integrados directamente en DHIS2.

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    Acerca de la Plataforma Analítica

    La Plataforma Analítica ayuda a los usuarios a integrar, transformar y analizar datos de múltiples sistemas. Utiliza una moderna arquitectura ELT (Extraer, Cargar, Transformar), que carga los datos brutos en un almacén escalable antes de transformarlos, sustituyendo las frágiles canalizaciones ETL. La plataforma está diseñada para ser accesible a usuarios que van desde el personal no técnico del programa hasta los científicos de datos, reduciendo la carga manual de exportar, transformar y ejecutar informes, para que los equipos puedan centrarse en generar perspectivas procesables.

    Capacidades clave:

    • Conectores sin código: Canalizaciones llave en mano a DHIS2, CommCare, ODK, iHRIS, Kobo, FHIR, BHIMA, PostgreSQL, MySQL, Google Sheets, Azure, Amazon S3/Redshift y más, sin necesidad de código personalizado.
    • Consultas en texto natural: Los usuarios hacen preguntas en lenguaje sencillo; la Plataforma Analítica convierte a SQL y devuelve resultados en tiempo real sin necesidad de conocimientos de SQL o Python.
    • BI integrado en DHIS2: La aplicación web Super BI integra los tableros de Apache Superset directamente en DHIS2 sin duplicar los datos.
    • DHIS2 a Power BI DAX: Convierte automáticamente las expresiones indicadoras de DHIS2 a DAX, resolviendo el reto habitual de recrear los cálculos de DHIS2 en Power BI.
    • Análisis conversacional: La aplicación Convo permite a los usuarios chatear con los datos de DHIS2 en texto natural, y la IA genera visualizaciones y tableros a petición.
    • Programación en Python y R: Entornos integrados para transformación avanzada, cálculo estadístico, modelado predictivo y aprendizaje automático
    • Notificaciones de calidad de los datos: Comprobaciones automatizadas con alertas instantáneas de valores atípicos e incoherencias
    • Despliegue flexible: AWS, Azure, GCP, in situ o SaaS gestionado por BAO Systems. De código abierto y autoalojable.
    • Conectividad con herramientas de BI: Conecta Power BI, Tableau o cualquier herramienta compatible con SQL directamente al almacén de datos de la Plataforma Analítica
    • Seguro por diseño: Construido para heredar los roles y permisos de seguridad de DHIS2, con registros de auditoría mejorados, registro y datos encriptados en tránsito y en reposo.
    • Biblioteca de conjuntos de datos públicos: Acceso integrado al Observatorio Mundial de la Salud de la OMS, al Banco Mundial y a los conjuntos de datos demográficos y de población de la ONU para la triangulación de datos.

    Analytics Platform es un socio tecnológico estratégico de DHIS2.

    Caso práctico DHIS2

    El DHIS2 se utiliza ampliamente para la recopilación rutinaria de datos de salud, pero a menudo existe de forma aislada, desconectado de los datos de RRHH, de la cadena de suministro, financieros y de encuestas que los gestores de programas necesitan para tomar decisiones plenamente informadas. La Plataforma Analítica actúa como capa de integración y análisis junto a DHIS2, extrayendo datos de DHIS2 y otros sistemas a un almacén unificado y un lago de datos para combinarlos, transformarlos y analizarlos. Los resultados y los análisis agregados pueden enviarse a DHIS2, y los tableros pueden integrarse directamente en la interfaz de DHIS2. Los usuarios nunca abandonan su sistema actual.

    Eficacia: Reducción del trabajo manual y del tiempo del personal

    La integración de sistemas elimina los silos de datos que requieren intervención manual. Tradicionalmente, el personal sanitario dedica muchas horas a exportar datos de plataformas como Excel o bases de datos independientes, limpiarlos manualmente y reformatearlos en un único informe. Automatizar el proceso ETL mediante Analytics Platform o conectores API personalizados elimina por completo esta carga, redirigiendo el tiempo del personal de la administración al análisis y la ejecución de programas.

    Perspicacia: Mayor visibilidad para la toma de decisiones

    Un sistema centralizado proporciona una única fuente de verdad en todo el panorama sanitario. Cuando los datos de prestación de servicios (HMIS) se combinan con los datos de recursos humanos (iHRIS) y las métricas de la cadena de suministro (LMIS), los responsables de la toma de decisiones pueden identificar correlaciones antes invisibles en sistemas aislados. Un funcionario puede ir más allá de ver un descenso en las tasas de inmunización y determinar con precisión si se debe a una falta de vacunas o de personal en un establecimiento concreto, lo que permite realizar intervenciones específicas basadas en una visión completa.

    Integridad: Reducir los errores en la calidad de los datos

    El ingreso de datos manual y la manipulación entre plataformas son las principales fuentes de error humano. La Plataforma Analítica establece reglas de validación automatizadas y definiciones de datos estandarizadas en todos los sistemas conectados. Como los datos fluyen directamente entre los sistemas sin contacto humano, se reduce sustancialmente el riesgo de errores de transcripción, entradas duplicadas y convenciones de nomenclatura incoherentes, lo que garantiza que las decisiones políticas se basen en información precisa y verificada.

    Velocidad: Mejorar la puntualidad de los datos

    Los sistemas fragmentados producen retrasos en los informes, cuando los datos tienen semanas o meses de antigüedad antes de llegar a los planificadores centrales. La Plataforma Analítica permite una disponibilidad casi en tiempo real: los programas de ingestión automatizada actualizan los tableros diaria o semanalmente, lo que permite a los funcionarios sanitarios responder rápidamente a las tendencias emergentes, como los brotes de enfermedades o la escasez de productos básicos. Este cambio de la información retrospectiva a la gestión proactiva es fundamental para una infraestructura sanitaria resistente.

    Rendimiento de DHIS2

    La Plataforma Analítica aborda los problemas habituales de rendimiento de DHIS2 (tableros lentos, errores fuera de memoria, grandes volúmenes de datos) sirviendo como extensión escalable. Se conecta directamente a la base de datos DHIS2 para una extracción más rápida y un procesamiento más eficaz de grandes conjuntos de datos, incluidos millones de registros. Los usuarios pueden consultar los datos en un almacén integrado para realizar análisis avanzados, reduciendo al mismo tiempo la carga del sistema central DHIS2. La Plataforma Analítica también permite archivar y limpiar los datos agregados y de seguimiento obsoletos de DHIS2, al tiempo que mantiene esos datos accesibles para el análisis histórico.

    Capacidades específicas de la plataforma:

    • Extracción completa de datos: El conector DHIS2 extrae metadatos, datos agregados, eventos y entidades rastreadas en un esquema de almacén optimizado para análisis
    • Analítica avanzada: Admite análisis entre programas, de relaciones entre entidades rastreadas y de cohortes en tiempo real, preservando el control de acceso a DHIS2
    • Tableros integrados: Super BI integra las visualizaciones de Superset dentro de DHIS2 – los usuarios trabajan dentro de su instancia y cuentas de usuario existentes de DHIS2, sin duplicación de datos
    • Acceso conversacional: La aplicación Convo para DHIS2 permite al personal no técnico consultar los datos del programa en un lenguaje sencillo con visualizaciones generadas por inteligencia artificial.
    • Conversión a DAX de Power BI: Las expresiones del indicador DHIS2 se convierten automáticamente a DAX, lo que permite elaborar informes DHIS2 precisos en Power BI
    • Reescritura en DHIS2: Los datos agregados o transformados en la Plataforma Analítica pueden volver a DHIS2 a través de los destinos
    • Triangulación entre sistemas: La Plataforma Analítica conecta DHIS2 con iHRIS (recursos humanos), LMIS (cadena de suministro), CommCare, ODK y conjuntos de datos públicos, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones analizar los datos de los servicios de DHIS2 junto con los datos de personal, existencias y población en una única vista.

    Ejemplo real

    Refuerzo de los sistemas sanitarios en Senegal

    • El reto: El principal reto en Senegal era la ausencia de un sistema de información de salud centralizado, que impedía al Ministerio de Sanidad y Acción Social (MSAS) utilizar los datos para mejorar la prestación de servicios. Históricamente, el sistema sanitario nacional estaba muy fragmentado, con datos recogidos en trece sistemas diferentes, no transmisibles, y una multiplicidad de herramientas informáticas. Esta falta de integración hizo imposible que el Ministerio obtuviera una visión general del panorama sanitario o tomara decisiones basadas en pruebas en todos los servicios sanitarios.
    • La solución: BAO Systems trabajó para integrar subsistemas de información de salud dispares en un repositorio de datos centralizado. El equipo empezó evaluando el panorama existente para analizar las capacidades de interoperabilidad de cada subsistema y realizó grupos de discusión con las partes interesadas para documentar las necesidades específicas de los usuarios y los objetivos de utilización de los datos. BAO Systems introdujo una arquitectura de sistema de información de salud empresarial para facilitar el intercambio de información sanitaria (HIE) entre sistemas como SNIS e iHRIS. Una parte clave de esta solución consistió en desplegar la Plataforma Analítica en el centro de datos del Ministerio y organizar talleres presenciales para desarrollar un plan analítico integrado y una hoja de ruta de interoperabilidad.
    • El resultado: El proyecto estableció con éxito una integración de sistemas y una hoja de ruta validada para la futura interoperabilidad. Al centralizar los datos de sistemas anteriormente desconectados, BAO Systems permitió al Ministerio de Sanidad generar información procesable mediante tableros personalizados. Estas herramientas permiten ahora a los funcionarios identificar qué establecimientos sanitarios cumplen las normas de dotación de personal, controlar el exceso o la falta de personal en relación con el volumen de pacientes, y hacer un seguimiento de las existencias de medicamentos esenciales para predecir y prevenir posibles desabastecimientos. Esto transformó el fragmentado panorama de los datos en un sistema fiable y responsable que apoya la mejora de la accesibilidad de los servicios sanitarios en todo Senegal.

    Ver una presentación

    Fortalecimiento de los sistemas sanitarios en la República Democrática del Congo

    • El reto: Uno de los principales obstáculos para el progreso era la fragmentación de la información sanitaria; los datos estaban aislados en múltiples plataformas independientes, como el sistema nacional de información sobre la gestión sanitaria (SNIS), los registros de recursos humanos (iHRIS) y los sistemas de gestión de la cadena de suministro (BHIMA). Esta falta de integración dificultó el acceso de los funcionarios a una visión global del rendimiento del sistema sanitario o el uso eficaz de los datos brutos para la toma de decisiones rutinarias.
    • La solución: BAO Systems implementó una estrategia centrada en la interoperabilidad del sistema y el diseño centrado en el usuario. Tras realizar una rápida investigación de usuarios en la provincia de Kasai para identificar las necesidades prioritarias, el equipo de ingeniería desarrolló conectores personalizados para las plataformas iHRIS y BHIMA. Estos conectores permitieron la ingestión fluida de datos de recursos humanos y de la cadena de suministro en un almacén centralizado, junto con los datos rutinarios de los servicios sanitarios. Para que esta información fuera procesable, el equipo puso a prueba la Plataforma Analítica y colaboró con el personal del Ministerio de Sanidad mediante talleres a nivel de distrito para desarrollar un plan analítico integrado. Este esfuerzo de colaboración garantizó que las visualizaciones de datos resultantes se ajustaran a las preguntas y requisitos específicos de los administradores sanitarios locales.
    • El resultado: El proyecto dio lugar a un ecosistema de datos unificado que apoya la estrategia de cobertura sanitaria universal y la política sanitaria nacional del gobierno congoleño. Al permitir con éxito la integración de los datos de prestación de servicios, dotación de personal y productos básicos, el programa proporcionó a los funcionarios sanitarios una serie de tableros interactivos de Power BI. Estas herramientas muestran las principales métricas de rendimiento en un formato claro y visual, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones gestionar los recursos con mayor eficacia. En última instancia, estas mejoras en el acceso a los datos y su análisis sirven para reforzar la capacidad del sistema sanitario de mejorar los resultados de la salud sexual y reproductiva de las poblaciones vulnerables de toda la región.

    Recursos de apoyo