dc.contributor |
Universitat Oberta de Catalunya |
dc.contributor.author |
Vidal Almerge, Ruben |
dc.date |
2014-06-21T11:31:58Z |
dc.date |
2014-06-21T11:31:58Z |
dc.date |
2014-06 |
dc.date.accessioned |
2014-06-25T22:20:31Z |
dc.date.available |
2014-06-25T22:20:31Z |
dc.date.issued |
2014-06-25T22:20:31Z |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10609/32581 |
dc.language.iso |
cat |
dc.publisher |
Universitat Oberta de Catalunya |
dc.rights |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
dc.subject |
Twitter |
dc.subject |
ElasticSearch |
dc.subject |
Kibana |
dc.subject |
Twitter |
dc.subject |
Twitter |
dc.subject |
ElasticSearch |
dc.subject |
ElasticSearch |
dc.subject |
Kibana |
dc.subject |
Kibana |
dc.subject |
Business Intelligence |
dc.subject |
Business Intelligence |
dc.subject |
Business Intelligence |
dc.subject |
Application software -- Development -- TFM |
dc.subject |
Programari d'aplicació -- Desenvolupament -- TFM |
dc.subject |
Software de aplicación -- Desarrollo -- TFM |
dc.title |
StopFlu : Sistema BI d'anàlisi predictiva contra la grip |
dc.type |
Master thesis |
dc.description.abstract |
Realització d'un sistema de Business Intelligence que analitzi les dades extretes dels tweets de la plataforma Twitter en relació a les hospitalitzacions produïdes a un hospital de Catalunya, per tal de tenir una anàlisi predictiva de l'aparició d'un brot de grip. El treball va més enllà a l'emprar una tecnologia no convencional per la implementació del sistema BI. S'escull la dupla ElasticSearch i Kibana per tal d'aconseguir un sistema robust, distribuït, escalable i, sobretot, totalment personalitzable. Després d'un estudi d'aquestes dos solucions, incloent els plugins de monitoratge i càrrega de dades, s'ha elaborat un data warehouse complet i un quadre de comandament introductori. |
dc.description.abstract |
Realización de un sistema de Business Intelligence que analice los datos extraídos de los tweets de la plataforma Twitter en relación a las hospitalizaciones producidas en un hospital de Cataluña, a fin de tener un análisis predictivo de la aparición de un brote de gripe. El trabajo va más allá al utilizar una tecnología no convencional para la implementación del sistema BI. Se escoge la dupla ElasticSearch y Kibana para conseguir un sistema robusto, distribuido, escalable y, sobre todo, totalmente personalizable. Después de un estudio de estas dos soluciones, incluyendo los plugins de monitorización y carga de datos, se ha elaborado un data warehouse completo y un cuadro de mando introductorio. |
dc.description.abstract |
Master thesis for the Computer Science program. |