OMOP (Observational Medical Outcomes Partnership) es un Modelo de Datos Común (CDM) que estandariza la estructura y contenido de los datos clínicos y administrativos en los sistemas de salud. Este artículo explica sus características clave, cómo transformar datos existentes a OMOP y las diferencias entre SNOMED CT, LOINC y RxNorm.
La k-anonimidad es una técnica de anonimización que protege la privacidad en bases de datos garantizando que cada combinación de atributos cuasi-identificadores se repita al menos k veces. Aunque es una herramienta efectiva, debe combinarse con otras estrategias para minimizar los riesgos de reidentificación y garantizar una protección sólida de la privacidad.
Elegir entre un Data Warehouse, Data Lake o Data Lakehouse es clave para una estrategia de datos efectiva. Mientras que el Data Warehouse es ideal para análisis estructurados, el Data Lake ofrece flexibilidad con grandes volúmenes de datos en bruto. El Data Lakehouse combina lo mejor de ambos. Aprende cuál es la mejor opción según tus necesidades.
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Este artículo explica cómo el Análisis de Datos Básico puede impulsar la transformación digital de las PYMES. A través de ejemplos claros, se detalla cómo mejora la toma de decisiones, identifica patrones y aumenta la eficiencia operativa. Además, se destaca la oportunidad única de acceder a este servicio sin coste gracias a la subvención del KIT Consulting, gestionado por Quodem.