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                                            [0] => he growing availability of health data within the Brazilian Unified Health System (SUS) increases the potential for data-driven analysis. However, large datasets also introduce challenges related to volume, structure, and data integration. This study develops and evaluates an automated Extract, Transform, Load (ETL) pipeline for ingestion and preparation of data from the Ambulatory Information System (SIA-SUS). The architecture uses cloud computing infrastructure to support scalable processing. The study follows the Design Science Research approach, which focuses on the development and evaluation of technological artifacts. A pilot experiment processes data from January 2024 for three Brazilian states. The experiment includes approximately 3.2 million ambulatory records. Each execution runs five times to estimate operational variability. Results show stable pipeline performance across scenarios. The extraction stage accounts for the largest share of total execution time. Throughput remains relatively consistent despite differences in data volume. Linear regression between processed records and execution time produces a coefficient of determination of R² = 0.996. The result indicates an approximately linear relationship between data volume and processing time. The pipeline demonstrates operational feasibility and scalability potential. The architecture reduces the complexity of preparing large datasets from the SUS. The solution supports the development of analytical environments for public health data.
                                            [1] => La creciente disponibilidad de bases de datos en salud en el Sistema Único de Salud (SUS) amplía el potencial para análisis basados en datos, pero también introduce desafíos relacionados con el volumen, la estructura y la integración de la información. En este contexto, este estudio tuvo como objetivo desarrollar y evaluar un pipeline automatizado de Extracción, Transformación y Carga (ETL) para la ingestión y preparación de la base de producción ambulatoria del Sistema de Información Ambulatoria del SUS (SIA-SUS), utilizando una arquitectura de computación en la nube. La investigación adoptó el enfoque de Design Science Research, orientado a la construcción y evaluación de artefactos tecnológicos. Se realizó un experimento piloto con datos de enero de 2024 para tres Unidades Federativas (Santa Catarina, Espírito Santo y Rio Grande do Norte), con un total aproximado de 3,2 millones de registros ambulatorios procesados. Cada ejecución se repitió cinco veces para estimar la variabilidad operativa. Los resultados indicaron estabilidad del pipeline y predominio de la etapa de extracción en el tiempo total de procesamiento. El throughput se mantuvo relativamente constante entre los escenarios analizados, y la regresión lineal entre el volumen de registros y el tiempo de ejecución presentó un coeficiente de determinación R² = 0.996, lo que indica un comportamiento aproximadamente lineal del sistema. Se concluye que el pipeline propuesto presenta viabilidad operativa y potencial de escalabilidad, contribuyendo a automatizar la preparación de grandes bases del SUS y a apoyar el desarrollo de entornos analíticos en salud pública.
                                            [2] => A crescente disponibilidade de bases em saúde no Sistema Único de Saúde (SUS) amplia o potencial para análises baseadas em dados, mas também impõe desafios relacionados ao volume, à estrutura e à integração das informações. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar um pipeline automatizado de Extração, Transformação e Carga (ETL) para ingestão e preparação da base de produção ambulatorial do Sistema de Informações Ambulatoriais do SUS (SIA-SUS), utilizando arquitetura de computação em nuvem. A pesquisa adotou a abordagem de Design Science Research, voltada à construção e avaliação de artefatos tecnológicos. Um experimento piloto foi conduzido com dados de janeiro de 2024 para três Unidades Federativas (Santa Catarina, Espírito Santo e Rio Grande do Norte), totalizando aproximadamente 3,2 milhões de registros ambulatoriais processados. Cada execução foi repetida cinco vezes para estimar a variabilidade operacional. Os resultados indicaram estabilidade do pipeline e predominância da etapa de extração no tempo total de processamento. O throughput manteve-se relativamente constante entre os cenários analisados, e a regressão linear entre volume de registros e tempo de execução apresentou coeficiente de determinação R² = 0.996, indicando comportamento aproximadamente linear do sistema. Conclui-se que o pipeline proposto apresenta viabilidade operacional e potencial de escalabilidade, contribuindo para automatizar a preparação de grandes bases do SUS e apoiar o desenvolvimento de ambientes analíticos em saúde pública.
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