Monitorear la situación de salud, las tendencias, el progreso y el rendimiento de los sistemas de salud requieren datos de múltiples fuentes sobre una amplia variedad de temas de salud. Un componente central del apoyo de la OMS a los Estados miembros es fortalecer su capacidad para recopilar, compilar, administrar, analizar y usar datos de salud derivados principalmente de fuentes basadas en la población (encuestas de hogares, sistemas de registro civil de eventos vitales) y fuentes basadas en la institución ( Actividades administrativas y operativas de instituciones, como los centros de salud).
Un paquete técnico de cinco intervenciones esenciales con elementos clave para fortalecer los datos y los sistemas de información de salud del país y permitir a los gobiernos rastrear el progreso hacia los ODS relacionados con la salud y las prioridades nacionales y subnacionales.
World Health Survey Plus (WHS+) es un sistema de encuestas múltiples, múltiples en modo múltiple y multiplataforma para abordar las brechas de datos esenciales con la flexibilidad para adaptarse a las necesidades de datos únicas de los países y fortalecer la capacidad de vigilancia. El WHS+ proporciona datos críticos para la toma de decisiones informadas.
Una compilación anual de datos de mortalidad por edad, sexo y causa de muerte por país informada por los Estados miembros del registro civil y los sistemas de estadísticas vitales (CRV) con datos históricos que se remontan a 1950.
El banco de preguntas Covid-19 contiene preguntas de encuestas
e instrumentos de recopilación de datos utilizados en todo el mundo. Puedes explorar
estas preguntas seleccionando áreas temáticas y opcionalmente un
encuesta.
¿Qué es recopilación de datos estadísticos?
Un maestro pide a sus alumnos que recopilen datos en diferentes sitios web relacionados con los efectos de los videojuegos de acción en niños en diferentes sitios web. ¿Qué tipo serán los datos recopilados por los estudiantes?
Se recuerda que los datos primarios son nuevas información, recopiladas y organizadas directamente por el investigador, mientras que los datos secundarios son información pública o preexistente, recopilada y organizada por otras personas. En nuestro ejemplo, los estudiantes recopilan datos sobre los efectos de los videojuegos de acción en niños de sitios web. Los sitios web, así como Internet en general, presentan información recopilada y organizada por terceros.
Por lo tanto, en nuestro ejemplo, los datos recopilados por los estudiantes son datos secundarios.
Veamos otro ejemplo que trata sobre las diferencias entre las fuentes de datos primarias y las fuentes de datos secundarias.
Entre las siguientes propuestas, ¿cuál no es correcta?
- Los datos primarios son datos recopilados por el propio investigador.
- Las páginas web son una fuente de datos secundaria.
- Los datos secundarios son datos que el investigador recopila a sí mismo.
- Los cuestionarios constituyen una fuente de datos primarios.
- Los grupos de discusión son una fuente de datos primaria.
Se recuerda que los datos primarios son nuevas información, recopiladas y organizadas directamente por el investigador, mientras que los datos secundarios son información pública o preexistente, recopilada y organizada por otras personas. Entonces, la proposición A es, por definición, correcta. Examinemos las otras propuestas.
¿Cómo se realiza una recopilación de datos?
Se pueden detectar más datos de los procesos de producción y se puede entender más información para comprender cómo avanza la producción y dónde puede intervenir para mejorar la eficiencia.
Los datos fundamentales que todos deben monitorear a través de la recopilación de datos de producción son:
- tiempos de producción;
- cantidades producidas;
- Información sobre la vendedora;
- cantidad y tipo de desechos;
- información sobre los materiales utilizados.
Cada una de estas macro fechas a su vez puede haber explotado en más información donde puede monitorear más parámetros.
Por ejemplo, en los tiempos de producción podría recolectarse:
- tiempos de producción;
- cantidades producidas;
- Información sobre la vendedora;
- cantidad y tipo de desechos;
- información sobre los materiales utilizados.
Mientras está en la información de la vendedora, puede recopilar toda la información útil para la maquinaria de producción y luego guardar todos los pedidos realizados con las micro fechas relacionadas: cantidad producida, cliente cliente, materiales que se utilizarán, rendimiento de la máquina para la producción de la vendedora, etc…
Al crecer cantidades de información, el monitoreo de manos y el consumidor de tiempo se vuelven más complejos.
Los operadores deben dedicar más y más tiempo al monitoreo y eliminarlo en actividades operativas. Además, cuanto más aumenten los datos a ser monitoreados, más aumentan las posibilidades de incurrir en errores de paliza. Finalmente, el monitoreo manual en tiempo real se vuelve prácticamente imposible.
¿Cuántos son los pasos para la recolección y procesamiento de datos?
Cualquier dispositivo ahora puede adquirir y transmitir una cantidad consistente de información que tarde o temprano se elaborará para obtener un resultado. Los tiempos de procesamiento se han convertido en un elemento fundamental y existen diferentes metodologías para la gestión correcta de los procesos de procesamiento, de acuerdo con la necesidad de que se desarrollen datos para la implementación de procesos de toma de decisiones, así como la simplificación de la información que se transmitirá y enviado. Dependiendo del contexto de la aplicación, por ejemplo, IoT, financiero, médico o automotriz, el procesamiento en tiempo real de los datos debe tratar los recursos computacionales y energéticos del dispositivo. En este artículo observaremos las técnicas más populares para la gestión del procesamiento en tiempo real con Big Data.
El advenimiento de los big data de SO no trajo ninguna innovación desde el punto de vista del capacidad de archivar datos, pero ciertamente la capacidad de extraer resultados e información significativos de la cantidad de datos, garantizando rápido, flexible y, sobre todo, , Barato, gracias, la automatización del análisis. Por lo tanto, toda la información que se ha adquirido en formato digital en las décadas que preceden a la era del Big -ATA, ahora puede tener un propósito conjuntamente con la cantidad de datos ese día tras día, o más bien instantáneo después del instante, se adquiere continuamente : Desde la compra de preferencias en sitios de comercio electrónico hasta el comportamiento del cliente dentro de las tiendas físicas, desde la conducción de datos de vehículos motorizados hasta la gestión del tráfico en los servicios de navegación (por ejemplo, Google Maps) y muchas otras información en cada lugar, cada contexto en cualquier aplicación . La definición de Big Data sigue siendo un concepto bastante abstracto, ya que incluye diferentes tipos de datos y estructuras. De hecho, la definición más general se refiere a:
Una «recopilación de datos e información» obtenida en un intervalo de tiempo específico con la ayuda de plataformas de hardware/software que llevan a cabo la actividad de adquirir, procesar y administrar los datos.
La necesidad de dar sentido a esta información adquirida y la necesidad de obtener resultados del procesamiento en términos aceptables (o incluso compatibles con la aplicación) ha llevado al sector y los servicios tecnológicos a un crecimiento más que exponencial de técnicas, metodologías, enfoques y big data Características de análisis. Aunque parece trivial, la ruta de desarrollo del análisis de Big Data no es fácil debido a la naturaleza compleja de los datos. Este último, que es el elemento fundamental del procesamiento, es el resultado de los procesos de adquisición de fuentes heterogéneas, a menudo sin ninguna organización en la estructura o cualquier otra cosa. Esto implica la necesidad de una fase de datos de preprocesamiento para que puedan ser «formateados» o, en cualquier caso, adaptados a procesos automáticos de procesamiento y extracción de los resultados. Los parámetros que caracterizan la recopilación de datos son 3:
- Volumen de datos (una cantidad enorme y no procesable con procesos estándar)
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