Visión general de la versión 40 de DHIS2

Cálculos personalizados sobre la marcha en el Visualizador de Datos

¡Ahora es aún más fácil explorar tus datos dentro de DHIS2! Con esta función, puedes crear tus propios cálculos personalizados directamente en la aplicación Visualizador de datos para tablas dinámicas. Esto significa que ya no necesitas tener acceso de administrador ni crear nuevos indicadores para jugar con tus propias expresiones de datos personales. Además, el cálculo personalizado se guarda automáticamente en la tabla dinámica en la que se creó, sin saturar tu configuración con indicadores guardados adicionales. Esta función es perfecta para cosas como explorar cálculos de cobertura con varios denominadores de población o hacer sumas rápidas y sencillas.

Vídeo | Jira

Mejora los gráficos de valores individuales con colores de leyenda

Ahora, los colores de la leyenda pueden aplicarse al fondo de un gráfico de un solo valor, haciendo que el rendimiento del valor sea más obvio y visualmente atractivo. Esta función ayuda a los usuarios a comprender rápidamente el significado del valor y su relación con los colores de la leyenda.

Jira

Leyenda para gráficos de columnas apiladas

¡Dale sabor a tus visualizaciones de datos con una nueva función que permite aplicar leyendas a los gráficos de columnas! Esto facilita ver de un vistazo cómo están funcionando los indicadores.

Jira

Iconos de indicadores para gráficos de un solo valor

¿Quieres añadir algo de personalidad a tus datos? Ahora se pueden mostrar iconos en los gráficos de un solo valor para representar el indicador utilizado. Por ejemplo, si haces un seguimiento del total de casos de paludismo, puedes elegir un icono de mosquito para comunicar visualmente lo que representa el valor. Esta función también se añadirá a los elementos de datos en un futuro próximo.

Jira

Listas de líneas en tableros

Controla todos tus datos en un solo lugar con las listas de líneas, ¡ahora disponibles en los tableros! Esta función también se ha añadido a las últimas versiones de 2.39 y 2.38.

Vídeo | Jira

Múltiples tipos de coordenadas de eventos en los mapas

Visualiza datos geográficos de nuevas formas con los múltiples tipos de coordenadas de eventos ahora disponibles para su uso en mapas. Elige ver la ubicación por coordenada de evento, coordenada de inscripción, coordenada de entidad rastreada, elementos de datos de etapa del programa de tipo coordenadas, o atributos de entidad rastreada del programa de tipo coordenadas. Por ejemplo, ver fácilmente la ubicación del hogar de las mujeres que dieron a luz la semana pasada en el establecimiento sanitario para los servicios de extensión.

Jira

Mostrar valores en capas temáticas

Haz que tus mapas sean aún más informativos con la opción de mostrar valores directamente en el mapa en capas temáticas. Esta adición complementa la leyenda y proporciona una imagen más completa de los datos presentados.

Jira

Descarga de mapas mejorada

Obtén toda la información clave que necesitas cuando descargues un mapa. En la versión 40 ahora puedes mostrar el título del mapa, la descripción, la(s) leyenda(s), la flecha del norte y la visión general del mapa, todo en una imagen fácil de usar cuando descargas un mapa.

Vídeo

Conjuntos de opciones de selección múltiple para el ingreso de datos agregados

Ahora los usuarios pueden configurar los elementos de datos de MULTI_TEXT, lo que les permite seleccionar varias opciones para un conjunto de opciones. Actualmente, esta función sólo está disponible para el ingreso de datos agregados.

Vídeo | Jira

App de intercambio de datos agregados

Ya está disponible la app de intercambio de datos agregados para ejecutar el Servicio de Intercambio de Datos.

Vídeo | Jira | Docs

Mejoras en la integridad de los datos

Se ha mejorado la API de Integridad de Datos para gestionar el creciente número de comprobaciones. Para evitar que se supere la longitud máxima de URL, se han implementado los siguientes cambios:

• Los puntos finales POST aceptan ahora la lista de comprobaciones como cuerpo de la solicitud
• Se han acortado los identificadores
• Se han excluido las pruebas lentas de la expansión de nombres con comodines
• 25 nuevas comprobaciones de integridad
• Comprobaciones de integridad para unidades organizativas con el mismo nombre y matriz
• Comprobaciones de integridad de elementos de datos pertenecientes a sets de datos con distintos tipos de periodos

Vídeo | Jira 1 | Jira 2 | Jira 3 | Jira 4

Nuevo trabajo para refrescar vistas Materializadas Vistas SQL

Las vistas SQL de tipo «Vista materializada» tienen ahora un nuevo Trabajo que puede programarse para actualizar el contenido de la vista SQL.

Jira (Backend) | Jira (Frontend) | Docs

Ahora los trabajos pueden agruparse para ejecutarse en secuencia

Los trabajos programados ahora pueden agruparse para ejecutarse en secuencia, lo que facilita la definición de dependencias entre trabajos y también aclara qué trabajos pueden ejecutarse en paralelo. La función también estará pronto disponible en la aplicación Programador.

Jira | Docs

Agregación máxima/mínima (suma org unidad)

Define dos nuevos tipos de agregado que permiten obtener el valor máximo o mínimo de un elemento de datos dentro de cada unidad organizativa, sumado en todas las unidades organizativas.

Jira

Nuevas funciones predictoras para calcular la probabilidad

En las aplicaciones de la cadena de suministro, conocer la probabilidad de que se agoten las existencias es crucial. Con las nuevas funciones predictoras para normDistCum y normDistDen, puedes calcular la probabilidad de ruptura de existencias para un consumo de existencias distribuido normalmente. Estas funciones proporcionan el equivalente de NORM.DIST() de Excel y NORMDIST() de LibreOffice y te permiten calcular la función de densidad de probabilidad (PDF) y la función de distribución acumulativa (CDF) para una media y una desviación estándar dadas.

Jira | Docs

Crea eficientemente predictores múltiples con grupos de elementos de datos

Agiliza tu trabajo con predictores aplicándolos a grupos de elementos de datos. Esta función, que ahorra tiempo, te permite hacer varios predictores, basados en los elementos de datos de un grupo, a partir de una única definición. Por ejemplo, si haces un seguimiento de los datos de varias mercancías en la cadena de suministro, sólo tienes que aplicar el predictor al grupo de elementos de datos de cada mercancía para obtener los valores necesarios.

Jira | Docs

Predicciones por desagregación

Se puede utilizar un único predictor para predecir independientemente cada desagregación de un elemento de datos de salida basándose en las mismas desagregaciones de datos de la expresión del generador del predictor.

Jira | Docs