Todos los datos del dashboard provienen de la réplica de solo lectura de la base de datos Comerzzia (czz-pampling). Un proceso ETL automático descarga, filtra y pre-agrega la información en una base de datos local.

Ambas tablas se unen por ID_CLIE_ALBARAN. Se aplican dos filtros de calidad:

El sistema ejecuta un pipeline diario automatizado que mantiene los datos actualizados.

ETL diario (05:30 AM)

Descarga los últimos 14 días de datos de ventas desde Comerzzia (MySQL) hacia PostgreSQL. Se descargan 14 días (no solo el último) para capturar correcciones retroactivas como devoluciones o ajustes. Tablas actualizadas:

• fact_sales_daily — ventas agregadas por tienda/marca/familia
• fact_articles_daily — ventas por artículo y tienda
• fact_articles_detail_daily — ventas por artículo, color y talla
• fact_stock_daily — movimientos de stock por tienda, artículo, color y talla

Resúmenes pre-agregados

Tras el ETL se recalculan tablas resumen para acelerar las consultas del dashboard:

• summary_stock_by_store — stock total por tienda/día
• summary_stock_by_article — stock total por artículo/día
• summary_sales_by_article — ventas por artículo/día

Materialización de alertas

Se calculan y almacenan las alertas automáticas:

• Rotura de stock en artículos must-have
• Caídas significativas de ventas
• Exceso de stock con baja rotación
• Artículos sin ventas recientes

Catálogo de productos

Los productos se sincronizan manualmente desde Odoo (ERP). El sistema detecta automáticamente cuando hay productos nuevos en ventas que no están en el catálogo y avisa en la página de configuración.

Análisis de chat

Si hay nuevos registros en el chat del dashboard, se analizan errores SQL y patrones de uso para mejorar el sistema.

El dashboard muestra seis indicadores clave. Los cuatro primeros aparecen tanto en la página de comparativa como en el detalle de tienda; los dos últimos (Uds/Ticket y Precio Medio) se muestran solo en el detalle de tienda (ver sección 11). Todos se calculan sobre el período y filtros seleccionados.

Para comparar dos períodos preservando el mismo día de la semana, se utiliza un offset de 364 días (52 semanas exactas) en lugar de 365.

Esto elimina las distorsiones causadas por comparar días de la semana distintos (un sábado contra un martes tendría patrones de venta muy diferentes).

En el modo Avanzado del selector de fechas, el usuario puede definir manualmente las fechas del Período B.

Cada KPI muestra su variación respecto al período de comparación:

Por defecto, la comparación solo incluye tiendas que tuvieron ventas en ambos períodos. Esto evita que la apertura o cierre de tiendas distorsione los totales comparados.

Se puede activar o desactivar manualmente con el checkbox "Solo tiendas comunes" en la barra de filtros.

Debajo de cada KPI se muestra la media de la red de tiendas como referencia comparativa.

El delta (Δ%) junto a la media indica cuánto se desvía la tienda o selección actual respecto al promedio de la red.

La fecha de apertura de cada tienda se infiere automáticamente como la fecha de su primera venta registrada en el sistema:

Cuando una tienda no estaba abierta durante el Período B:

Página de Comparativa: el selector de fechas ofrece tres modos de navegación para elegir el Período A. El Período B se calcula automáticamente (−364 días) salvo en modo Avanzado.

Detalle de Tienda: el selector de fechas define el Período A. El Período B se calcula siempre automáticamente como −364 días (52 semanas exactas), preservando el mismo día de la semana. Esta comparación interanual se aplica tanto a la Matriz de Tendencias (sección 12) como a los desgloses por categorías (sección 13).

Al acceder al detalle de una tienda se muestra toda su información organizada en los siguientes bloques:

Los datos de todos los bloques se actualizan automáticamente al cambiar el período seleccionado.

En el detalle de tienda, toda comparación se basa en un único sistema: Período A vs Período B (−364 días). Este sistema se aplica de forma consistente en todos los componentes de la página.

Este sistema de comparación se aplica en:

Además de los cuatro KPIs principales (sección 2), el detalle de tienda incluye dos indicadores adicionales:

La Matriz de Tendencias es la herramienta central de comparación en el detalle de tienda. Cruza 6 KPIs (filas) con 5 dimensiones (columnas), mostrando el porcentaje de crecimiento interanual (YoY) en cada celda. La comparación es siempre Período A vs Período B (−364 días).

Se puede acceder a la explicación de la matriz desde el botón ℹ️ que aparece junto al título de la sección en la página de detalle de tienda.

Cabeceras de columna: cada columna muestra el nombre de la dimensión. La primera columna, «Ella misma», muestra el crecimiento de la propia tienda. La columna «Total Empresa» muestra el crecimiento agregado de todas las tiendas, permitiendo comparar el rendimiento individual con el de toda la empresa.

Fórmula de cada celda:

Código de color: los valores positivos se muestran en verde ▲ y los negativos en rojo ▼, facilitando la lectura rápida de la tabla.

Tooltip: al pasar el ratón sobre cualquier celda se muestran los valores absolutos de ambos períodos con 2 decimales, permitiendo ver las cifras exactas detrás del porcentaje.

Debajo de la Matriz de Tendencias, el detalle de tienda incluye una tabla de categorías que muestra la distribución de ventas, unidades y stock por categoría de producto. La categoría se presenta como una columna unificada que combina el grupo y la subcategoría (ej: «Camiseta Manga corta», «Calcetines Largo»).

La tabla es ordenable por cualquier columna pulsando sobre el nombre de la columna. La jerarquía de categorías proviene de Odoo y se enlaza a los datos de ventas a través del código de artículo (codart).

Estructura de la tabla:

Sistema de comparación: ver sección 17 para el detalle completo del sistema de comparativa con referencia variable (Empresa, otra tienda, grupo o ella misma).

Al hacer clic en una fila se abre un modal con el análisis detallado de esa categoría (ver sección 17).

Los datos de stock provienen de la base de datos stock-pampling. Se almacenan en una tabla unificada (fact_stock_daily) que contiene el stock diario por tienda, artículo, color y talla.

Origen de los datos: la tabla stock en MySQL contiene dos tipos de registros:

Stock en un rango de fechas: cuando el dashboard muestra stock para un período (ej: semana del 16 al 22 de marzo), se calcula el stock medio diario del período:

Al pasar el ratón por encima de cualquier valor de stock se muestra el desglose diario (stock al cierre de cada día del período).

Desglose por variante: la tabla fact_stock_daily almacena el stock con desglose por color y talla, lo que permite analizar la distribución de stock por variante dentro de cada artículo.

La página de Stock permite consultar el historial de stock de cualquier artículo, opcionalmente filtrado por tienda. Muestra la evolución desde enero de 2024 hasta hoy.

Panel de consulta: se puede buscar por código de artículo o por código de tienda. Si no se selecciona tienda, se muestra el stock total del artículo en toda la red.

Gráfico de evolución:

Granularidad automática: el gráfico ajusta su nivel de detalle en función del rango de fechas seleccionado:

Desglose de movimientos: debajo del gráfico se muestra un desglose de los movimientos por tipo, permitiendo identificar qué tipo de operación (venta, entrada, regularización, etc.) tiene mayor impacto en la evolución del stock.

Los artículos del catálogo se enriquecen con dos clasificaciones adicionales que no provienen del ERP:

Las 28 temáticas disponibles son:

Un artículo puede tener varias temáticas simultáneamente (relación muchos a muchos). Estas clasificaciones permiten analizar las ventas segmentadas por tipo de diseño o universo temático.

La tabla de comparativa de categorías permite contrastar la distribución por categorías de una tienda frente a una referencia seleccionable. Para cada categoría (familia, temática, marca o must have), se comparan tres métricas de reparto:

Selección de referencia: el usuario puede elegir contra qué referencia comparar la tienda. Las opciones disponibles son:

Cálculo del delta: para cada categoría y métrica, se calcula la diferencia en puntos porcentuales (pp) entre la tienda y la referencia:

Tooltip: al pasar el ratón sobre cualquier celda de delta se muestran los valores absolutos de ambas partes (tienda y referencia), permitiendo conocer las cifras exactas detrás de la diferencia.

Cálculo del % Stock: el stock utilizado para el reparto porcentual se calcula como el stock medio durante el período seleccionado. Es decir, se promedian los niveles de stock diarios dentro del rango de fechas del Período A. Al pasar el ratón sobre el valor de stock se muestra un desglose día a día.

Código de color: los deltas positivos se muestran en verde y los negativos en rojo, facilitando la identificación rápida de las desviaciones más significativas respecto a la referencia.

Modal de Detalle de Categoría

Al hacer clic en una fila de la tabla de categorías se abre un modal con un análisis detallado de la categoría seleccionada. El modal mantiene el comparador activo en la tabla principal y se estructura en las siguientes secciones:

1. Subtítulo contextual: muestra el grupo de categorías activo (familias, temáticas, marcas…), el período seleccionado y la referencia de comparación activa (p. ej. «vs Empresa» o «vs Provincia»).

2. Tarjetas KPI (4 indicadores):

3. Filtro de marcas (pills): una fila de botones permite filtrar las temáticas mostradas en la tabla inferior por marca (Pampling, Wituka, etc.). Al seleccionar una marca, solo se muestran las temáticas que contienen artículos de esa marca.

4. Tabla de temáticas: cada temática dentro de la categoría seleccionada muestra las siguientes columnas:

5. Listas expandibles de artículos: al hacer clic en una fila de temática, se despliegan dos listas lado a lado:

Un filtro de umbral (por defecto 20 %) permite mostrar solo los artículos que representan más de X % de la facturación de la temática. Cada artículo muestra:

• Nombre del artículo (con ★ si es must have)
• % Venta — facturación del artículo / facturación total de la temática en el contexto correspondiente (tienda o referencia)
• % Stock — stock del artículo respecto al stock de la temática

Número de Modelos (columna «Modelos»)

La tabla de temáticas incluye la columna Modelos, que indica cuántos diseños únicos componen cada temática. Un «modelo» (diseño) es un arte gráfico único que puede materializarse en múltiples variantes de artículo (distintos formatos como camiseta, sudadera, taza, etc.).

Esta métrica permite distinguir entre temáticas con muchos diseños diferentes y temáticas que tienen pocas creaciones pero con amplio catálogo de formatos. Es útil para evaluar la diversidad creativa real de cada temática, independientemente del número total de artículos.

Rotura de Stock (columna «Rotura» en pestaña Tallas)

En el detalle expandible de cada temática, la pestaña Tallas incluye la columna Rotura, que mide el porcentaje de días del período seleccionado en los que al menos un producto de esa talla tuvo stock = 0 al cierre del día.

Es decir, si en un período de 30 días hubo 6 días en los que algún artículo de la talla M estuvo sin stock al final del día, la rotura de esa talla será 20 %.

Código de color:

Tooltip enriquecido: al pasar el ratón sobre el valor de rotura, se despliega un tooltip que muestra las fechas concretas en las que se produjo la rotura de stock para esa talla. Esto permite identificar si los episodios de rotura son puntuales o sostenidos en el tiempo.

La página /report presenta un informe ejecutivo YTD (Year-To-Date) diseñado para identificar de un vistazo las tiendas y productos que requieren atención. Está compuesto por siete bloques temáticos que se describen en las secciones siguientes.

Periodo de análisis:

Todas las tablas son interactivas: las filas de tiendas enlazan a /store/{id} y las de productos a /article-detail?codart=X.

Fila de tarjetas resumen con los indicadores globales de la empresa, comparando el YTD actual frente al mismo periodo del año anterior.

Cada tarjeta muestra el valor del año actual, el valor del año anterior y el delta porcentual entre ambos.

Muestra las 5 tiendas activas cuya facturación YTD ha caído más respecto al mismo periodo del año anterior. Se excluyen las tiendas que cerraron durante el periodo o antes del mismo, para no contaminar el ranking con cierres programados.

Muestra las tiendas cuya facturación YTD es inferior al 65 % de la media por tienda. Se excluyen las tiendas cerradas.

Cálculo de la media:

Solo aparecen en esta tabla las tiendas con facturación < 65 % de dicha media.

Lista de tiendas cuya fecha_cierre cae dentro del periodo YTD (entre el 1 de enero y hoy). Se muestran de forma separada para que no contaminen los rankings de rendimiento de las secciones anteriores.

Muestra los 10 artículos cuya facturación YTD ha caído más respecto al año anterior.

Filtros de inclusión:

• Facturación año anterior > 100 € (descarta artículos marginales)
• Facturación año actual > 0 € (artículos con cero ventas se muestran en la sección 25 — «Artículos sin venta»)

Artículos cuya facturación YTD es inferior al 50 % de la media por artículo.

Cálculo de la media:

Se muestran los 10 artículos con mayor desviación negativa respecto a esa media. Las columnas son las mismas que en la sección 23 (producto, categoría, facturación, delta vs media, unidades, stock, must have).

Artículos que vendieron más de 50 € el año anterior pero que registran 0 € de facturación en el YTD actual. Están ordenados por facturación del año anterior de mayor a menor, lo que permite priorizar los artículos que más vendían y ahora están inactivos.

Objetivo: identificar dead stock — artículos que dejaron de venderse y que pueden estar ocupando espacio en almacén o tiendas.