Volver a casos de éxito

Una plataforma de datos que convierte los registros de campo de un programa de nutrición infantil en decisiones basadas en evidencia.

Sic4Change opera Nut4Health, un programa de detección, tratamiento y prevención de la desnutrición aguda infantil en contextos vulnerables, desplegado en España y Mauritania. Sus agentes registran casos en la comunidad mediante una app de rastreo, y los centros de salud gestionan el tratamiento con una segunda aplicación. La organización disponía de los datos, pero necesitaba convertirlos en información para decidir: dónde actuar, qué programas funcionan y qué niños requieren seguimiento.

Sector
Tercer sector, innovación social y salud
Servicios
IA aplicada, Datos y cuadros de mando
Tecnologías
Power BI, Procesos ETL, Almacén de datos relacional, Cuadro de mando móvil
Nut4Health (Sic4Change): Una plataforma de datos que convierte los registros de campo de un programa de nutrición infantil en decisiones basadas en evidencia.
Nut4Health (Sic4Change) logo

El reto

La información residía en la nube, en dos aplicaciones diseñadas para el registro sobre el terreno y no para el análisis. Sin un modelo unificado ni un almacén estructurado, cada informe exigía extracciones manuales y horas de depuración.

Se añadían las condiciones propias del tercer sector: ninguna licencia de BI de alto coste y una arquitectura sostenible, capaz de extenderse a nuevos países sin partir de cero.

La decisión estaba entre comprar y construir. Comparamos Looker Studio, Power BI, Tableau y Qlik, y ninguna resolvía las dos mitades a la vez: las que daban exploración ágil cobran por usuario, y una organización del tercer sector no puede asumir una licencia por cada responsable que entra a mirar un indicador. En lugar de elegir una, partimos el problema en dos.

Cómo lo hicimos

Un proceso ETL recoge cada noche la información de las dos aplicaciones desde su almacenamiento en la nube, la depura y la adapta al modelo analítico. Cada mañana, los datos del día anterior están disponibles sin intervención del equipo.

Diseñamos un Data Warehouse relacional con dimensiones (niño, tutor, localización) y hechos para los dos niveles del programa: el trabajo comunitario y los centros de salud. Permite analizar tanto la captación sobre el terreno como la evolución clínica de cada caso.

Una API REST con autenticación por token expone casos, contratos, visitas y localizaciones con filtros por país, región, centro, sexo, nivel de desnutrición o fecha. Las visualizaciones consumen la API sin acceder directamente a la base de datos.

Desarrollamos dos visualizaciones sobre la misma API. Power BI sirve para la exploración ágil; un cuadro de mando propio, sin coste de licencia, queda bajo control de la organización. Ambos están integrados en su web, organizados según los indicadores de UNICEF y con roles que determinan qué ve cada perfil.

  1. 01.

    Recogida automatizada de los datos de ambas aplicaciones

  2. 02.

    Un modelo de datos que sigue la trayectoria de cada niño

  3. 03.

    Acceso a los datos a través de una API segura

  4. 04.

    Dos cuadros de mando con permisos por rol

Arquitectura

Las piezas del sistema y cómo fluyen los datos entre ellas.

01Captura en campo

  • Apps móvilesiOS y AndroidAlmacenamientoRegistro
  • AlmacenamientoBase de datos en la nubeTransformaciónNightly

02Almacén analítico

  • TransformaciónProcesos programadosData WarehouseNormalizado
  • Data WarehouseAlmacén relacional, modelo analíticoEndpointsConsulta

03Entrega

  • EndpointsAPI RESTPower BIRESTDashboard propioREST
  • Power BICuadros de mando
  • Dashboard propioMultiplataforma

El impacto

La información de las dos aplicaciones de campo está unificada. Cada caso se sigue desde que un agente lo detecta en la comunidad hasta que el centro de salud da el alta.

Tasas de admisión, recuperación, abandono y mortalidad, duración de los tratamientos y cobertura territorial están al alcance de los responsables, con datos del día anterior.

Los procesos automáticos garantizan datos depurados y actualizados. El equipo dedica su tiempo al programa, no a la preparación de informes.

Infraestructura propia, sin licencias de alto coste y preparada para nuevos países. La organización controla su plataforma y sus datos.

  1. 01.

    Trazabilidad completa de cada caso, de la detección al alta

  2. 02.

    Decisiones basadas en evidencia

  3. 03.

    Fin de las extracciones manuales

  4. 04.

    Una solución sostenible para el tercer sector

Resultados del proyecto

  • De casos seguidos en cientos de centros de salud

    Miles

  • Países cubiertos: España y Mauritania

    2

  • En licencias de BI para el cuadro de mando propio

    0 €

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