Estrategias de solución en Python

El pipeline comienza desde el JSON dataset_hospital 2 AWS.json. Se propone el siguiente modelo por capas para asegurar limpieza, validación y entrega de tablas limpias.

Perfilado inicial con tipos estrictos y reportes tempranos.

Transformaciones guiadas por reglas documentadas.

Métricas y pruebas para gobernar cada entrega.

1. Ingesta y perfilado inicial

Pandas + pathlib. Leer el JSON con pd.read_json() apuntando a cada tabla y establecer tipos básicos (int, datetime, category) para reducir sorpresas.
Perfilado con pandas_profiling o dataprep.eda para identificar nulos, duplicados y distribuciones, generando reportes HTML.
Registrar métricas iniciales de completitud/validez por campo en un artefacto (CSV o JSON).

2. Transformaciones y limpieza

Normalizar texto (strip, lower, eliminar tildes) para campos como nombre, ciudad y especialidad.
Imputar edades faltantes con la diferencia entre la fecha de corte y fecha_nacimiento; si la fecha falta, dejar edad como NaN y documentar la restricción.
Interpolar contactos (correo/teléfono) dejando registros preparados para validación externa y marcando campos con missing_contact para seguimiento.
Eliminar duplicados por id_paciente y consolidar los registros con preferencia por los valores no nulos recientes.

3. Validaciones cruzadas

Usar pandas.merge() para validar que cada id_paciente de citas exista en pacientes; los huérfanos se exportan a un CSV de discrepancias.
Validar estados válidos en estado_cita con un Enum (p.ej., {Completada, Cancelada, Reprogramada}).
Verificar que citas con estado completado tengan fecha y médico no nulos, generando un registro de errores si no.
Calcular edad real (de fecha) y comparar con la registrada para detectar errores de captura, complementado con un reporte de diferencias.

4. Métricas antes y después

Definir función que calcule completitud, unicidad, y porcentaje de datos válidos por campo (pre y post limpieza) y escriba resultados en reports/metrics.json.
Comparar recuentos de citas por especialidad antes y después para asegurar que no se perdieron filas.
Guardar muestras de registros corregidos junto a notas sobre las reglas aplicadas para documentar supuestos.

5. Exportación y pruebas

Exportar tablas limpias a .csv o .parquet en carpetas con timestamp (por ejemplo: outputs/pacientes/).
Crear pruebas automáticas usando pytest y Great Expectations para cubrir: tipos contrato, integridad referencial, no null en campos críticos.
Agregar un script que invoque cada validación y falle con código distinto si se detecta violación.

6. Supuestos documentados

Se asume que id_paciente es clave primaria y no se debe duplicar a menos que se consoliden datos.
Las fechas sin valor se consideran incompletas y deben pasar por análisis manual antes de generar indicadores.
Las reglas de negocio (estados válidos, rangos de edad) se guardan en un archivo rules.yaml para mantener trazabilidad.

Arquitectura propuesta

Ingesta

Archivo JSON (descargado manual o desde S3). Un script Python programado (cron o Airflow) lee el fichero, lo valida y escribe tablas intermedias.

Limpieza / Validación

Pandas + Great Expectations + funciones propias (p.ej., validate_citas()). Se registra cada transformación y se generan reportes HTML/JSON.

Storage

Versionamiento en carpetas organizadas por fecha en el repositorio (outputs/{tabla}/{timestamp}/) o en un bucket de datos si se escala.

Governance & Reporting

Métricas de calidad almacenadas en reports/metrics.json y dashboards con Power BI o herramientas open source usando csv/parquet generados.

Orquestación

Airflow o Prefect para encadenar pasos: ingestión → limpieza → validaciones → exportación → pruebas automáticas.

Entrega

Exportar datasets limpios, reportes y pruebas en un ZIP, junto al informe PDF para cumplir con requisitos de la prueba técnica.

Comandos destacados

Comandos clave para refrescar métricas, artefactos y reportes HTML tras cada carga.

python scripts/run_etl_pipeline.py python -m pytest python scripts/run_quality_kpis.py python scripts/run_appointment_indicators.py

Procesamiento y generación Pruebas y validaciones

Esta propuesta se puede implementar como script monolítico o a través de notebooks modulares, siempre dejando artefactos (logs, métricas) que respalden las decisiones.