Sic4Change · Nut4Health
Tercer sector · innovación social y salud
Plataforma de datos para la lucha contra la desnutrición
Miles de casos seguidos en cientos de centros de salud, en España y Mauritania, con trazabilidad completa de cada niño desde la detección hasta el seguimiento.
Miles de casos
seguidos en cientos de centros de salud
2 países
España y Mauritania
Trazabilidad total
de cada caso, de la detección al seguimiento
Cliente
Sic4Change · Nut4HealthSector
Tercer sector · innovación social y salud
Servicios
Tecnologías
Resumen
«Plataforma del Dato» de Nut4Health para Sic4Change: infraestructura analítica completa que convierte registros operativos en información accionable basada en evidencia. Cuatro componentes integrados: ETL en Python desde Firebase, Data Warehouse en MySQL con modelo analítico, API REST con autenticación que expone los datos sin acceso directo a la base, y dos visualizaciones complementarias —Power BI y dashboard propio en Flutter— integradas en la web con permisos y roles.
Contexto
El cliente
Sic4Change opera Nut4Health, programa de detección, tratamiento y prevención de la desnutrición aguda infantil en contextos vulnerables, desplegado en Mauritania. Su operativa se apoya en dos apps móviles: una de rastreo, con la que agentes y voluntarios registran casos en la comunidad, y otra de centros de salud, que gestiona los casos atendidos —estado clínico, mediciones, medicación y seguimiento—. Datos clave del programa, pero atrapados en bases operativas sin modelo analítico.
El reto
Información en Firebase optimizada para la operativa de las apps, no para el análisis. Datos dispersos entre dos aplicaciones con estructuras pensadas para registro en campo. Sin modelo unificado ni almacén estructurado, los responsables dependían de extracciones manuales. Todo con presupuesto acotado del tercer sector que descartaba BI de alto coste por licencia y exigía una arquitectura eficiente, sostenible y escalable a nuevos países.
La solución
Cómo lo resolvimos
- 01
Procesos ETL automatizados
ETL en Python que cada noche recoge la información de las dos apps desde Firebase, la limpia y la adapta al modelo analítico antes de cargarla en el DW. Ejecución desatendida: cada mañana los datos del día anterior están listos.
- 02
Data Warehouse con modelo analítico
Modelo analítico simplificado en MySQL: dimensiones (niño, tutor, localización) y hechos para los dos niveles operativos —comunitario (contratos) y centros (casos y visitas)—. Permite analizar tanto la captación sobre el terreno como la evolución clínica en los centros.
- 03
API REST de acceso a los datos
API REST con autenticación por token y endpoints especializados (casos, contratos, visitas, localizaciones, GeoJSON) que aísla las visualizaciones del DW. Cada endpoint admite filtros por país, región, provincia, tipo de centro, sexo, nivel de desnutrición o fecha.
- 04
Dos soluciones de BI complementarias
Tras comparar Looker Studio, Power BI, Tableau y Qlik por coste, flexibilidad y accesos, desarrollamos dos visualizaciones sobre la misma API. Power BI para exploración ágil. Dashboard propio multiplataforma en Flutter para experiencia a medida en cualquier dispositivo, sin coste por licencia y plenamente controlado por la organización. Ambos organizados en cuatro bloques alineados con indicadores UNICEF.
- 05
Integración web con roles y permisos
Integradas en la web de la organización con permisos y roles que determinan qué ve cada perfil —pieza clave por la confidencialidad de los datos de salud—. Consumo dinámico: las visualizaciones se alimentan en tiempo real de la API con consultas filtradas e interactivas.
Lo que cambió
Resultados
Plataforma de datos de extremo a extremo: de información dispersa en bases operativas a un ecosistema analítico completo que convierte el dato en bruto en información accionable.
Datos siempre actualizados sin esfuerzo manual: los procesos ETL se ejecutan automáticamente cada día, garantizando información limpia y al día sin intervención del equipo.
Acceso seguro y desacoplado: una API REST con autenticación y filtros que abre los datos a múltiples herramientas de visualización sin exponer la base de datos.
Doble vía de visualización: Power BI y un dashboard propio multiplataforma en Flutter, combinando la flexibilidad de una herramienta consolidada con una experiencia a medida y sin coste por licencia.
Decisiones basadas en evidencia: cuadros de mando que ponen al alcance tasas de admisión, recuperación, abandono y mortalidad, duración de tratamientos y cobertura territorial.
Solución sostenible y económica: una arquitectura eficiente desplegada en infraestructura propia que evita los elevados costes por licencia —clave para una organización del tercer sector.
Trazabilidad completa de cada caso: cada niño o niña queda seguido de la detección al alta, con la información de las dos apps de campo unificada.
Una operación orientada a reducir riesgos: los responsables ven antes dónde actuar y gestionan los programas con datos, para reducir el riesgo de desnutrición aguda y de mortalidad infantil.
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