La fase inicial se centr贸 en colaborar con los stakeholders para definir los Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) esenciales para el negocio. El objetivo era responder a preguntas cr铆ticas sobre ventas, rendimiento de productos y tendencias del mercado.
Los datos se recolectaron de diversas fuentes, principalmente bases de datos relacionales, utilizando consultas SQL para extraer informaci贸n sobre transacciones, clientes y productos.
Los datos brutos rara vez est谩n listos para el an谩lisis. Se implement贸 un proceso de Extracci贸n, Transformaci贸n y Carga (ETL) utilizando Python y Pandas para:
Utilizando Streamlit, se dise帽贸 un dashboard interactivo y visualmente atractivo. El enfoque fue crear una interfaz intuitiva que permitiera a los usuarios explorar los datos f谩cilmente.
Se crearon diversas visualizaciones, como gr谩ficos de barras para comparar ventas por regi贸n, gr谩ficos de l铆neas para mostrar tendencias temporales y tablas din谩micas para desglosar el rendimiento por producto.
Una vez finalizado, el dashboard se public贸 y se comparti贸 con los equipos correspondientes. Se configuraron las conexiones de datos para que se actualizaran autom谩ticamente, garantizando que la informaci贸n mostrada fuera siempre la m谩s reciente.
El resultado es una herramienta poderosa que centraliza la informaci贸n de ventas y permite a la empresa tomar decisiones estrat茅gicas basadas en datos fiables y actualizados.