joaquinmenendez / PS_Dashboard

Dashboard para observar el perfil de gastos de los miembros del plan de salud del HI.

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Shinny Dashboard "Plan de Salud"

El presente repositorio contiene los archivos necesarios para correr un Dashboard en Shiny (R), asi como para construir un container en Docker para poder ponerlo en producción.
El Dashboard tiene como proposito ayudar a explorar los perfiles de gastos de los miembros del plan de salud del HI.
Puedes acceder a una demo mostrando el estado actual del dashboard en YouTube.

Levantar el Dashboard

  • Clonar el repositorio en tu carpeta local

  • Dentro del repositorio correr Docker:

docker build -t dashboard_ps .
  • Una vez que la imagen se terminó de construir ingresar
docker run -p 5024:5024 dashboard_ps
  • En caso de que el usuario decida correre el dashboard localmente y no quiera usar Docker puede hacerlo corriendo starter.R.

Estructura

~/PS_Dashboard
├── Dockerfile
├── README.md
├── server.R
├── starter.R
└── ui.R

Documentacion

Draw.io

Estado actual del proyecto

  • El importe ingreso esta compuesto unicamente por el pago mensual de la cuota. El importe egreso esta compuesto por la facturación interna (gastos en nivel de consulta practica), no incluye medicamentos, optica, gastos externos, etc.

  • Los sujetos que estamos incluyendo dentro de nuestro dataset solo incluye a los socios independientes (es decir no incluye a socios con dependientes en su plan).

Tareas:

  • Crear la ETL de las restantes tablas de gasto (Este proceso viviria en Pentaho como una actividad mensual).
  • Crear el script que tome estas tablas y aplique los calculos agregados (definir si queremos más) y actualice una tabla en el Datalake .
  • Modificar los scripts server.R y ui.R para que lean los datos de la tabla en el Datalake en vez del .csv local
  • Crear el Dockerfile para montar el dashboard
  • Crear documentación compartida en Draw.io

Screenshot del Dashboard

Dashboard

About

Dashboard para observar el perfil de gastos de los miembros del plan de salud del HI.


Languages

Language:R 98.8%Language:Dockerfile 1.2%