Ús d'una eina d'intel·ligència de negoci per l'estudi de teràpies en pacients amb trastorns cognitius

Abstract

Projecte Final de Màster en l'àrea d'Intel·ligència de Negoci on es pretén aplicar aquesta tecnologia a l'estudi de teràpies de pacients que pateixen trastorns cognitius directes per a millorar la seua qualitat de vida. Aquest treball consta de les següents parts: Estudi del problema, anàlisi de les plataformes de codi obert del mercat i selecció de l' eina knowage. Disseny i implementació del magatzem de dades, extracció, transformació i càrrega (ETL) de les dades origen, disseny del cub OLAP i generació dels documents que formen el quadre de comandament. Resposta de les preguntes formulades en l'apartat d'objectius. Aproximació als algoritmes de creació de models predictius: descripció d'algoritmes usats i resultats. La implantació de la plataforma s'ha dut a terme en el núvol amb el proveïdor Google Cloud i amb una instància dockeritzada de knowage i de la base de dades Mariadb.

Master's Degree Project in Business Intelligence area where it is intended to apply this technology to the study of therapies of patients suffering from direct cognitive disorders to improve their quality of life. This work has the following parts: Study the problem, analysis several open-source platforms on the market and selection one named knowage. Data Warehouse Design and implementation, extraction, transformation and loading (ETL), OLAP cube design and dashboard generation. To answer the questions asked in the objectives section. Approximation to predictive model creation algorithms: description of used algorithms and results. The platform implementation has been carried out in the cloud with the Google Cloud provider and with a knowage and the Mariadb database docker instance.

Proyecto Fin de Master en el área de Inteligencia de Negocio donde se pretende aplicar esta tecnología en el estudio de terapias de pacientes que sufren trastornos cognitivos directos para mejorar su calidad de vida. Este trabajo consta de las siguientes partes: Estudio del problema, análisis de las plataformas de código abierto del mercado y selección de la herramienta knowage. Diseño e implementación del almacén de datos, extracción, transformación y carga (ETL) de los datos origen, diseño del cubo OLAP y generación de los documentos que forman el cuadro de mando. Respuesta de las preguntas formuladas en el apartado de objetivos. Aproximación a los algoritmos de creación de modelos predictivos: descripción de algoritmos usados y resultados. La implantación de la plataforma ha llevado a cabo en la nube con el proveedor Google Cloud y con una instancia dockeritzada de knowage y de la base de datos MariaDB.