Automatización de datos crudos mediante data wrangling para analítica de ventas en la empresa Josephine
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Date
2026
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Publisher
PUCE - Ambato
Abstract
La Comercializadora "Josephine", dedicada a la importación y reventa de ropa casual en cinco sucursales, enfrentaba un desafío crítico en la gestión de su información: la ausencia de un sistema centralizado obligaba al personal administrativo a consolidar manualmente los registros de ventas en formato Excel, generando datos sucios en cuatro categorías recurrentes —registros duplicados, costos unitarios en cero, ventas bajo precio de costo y campos de talla ausentes— que comprometían la veracidad de los reportes y consumían días o semanas por ciclo de consolidación, impidiendo decisiones estratégicas oportunas sobre inventario, rentabilidad y desempeño por sucursal. Para resolver esta problemática, se implementó un framework de Data Wrangling automatizado en Python con la librería Pandas sobre un corpus histórico de 73.981 registros del período enero 2022 a mayo 2025. Mediante un pipeline ETL de seis etapas se identificaron y gestionaron 11.202 anomalías (15,14 % del universo inicial); el resultado fue un dataset maestro de 72.795 registros íntegros que representan el 98,40 % del corpus original, con tiempos de ejecución reducidos a segundos frente al proceso manual previo y sin requerir GPU ni licencias propietarias. El repositorio procesado fue integrado con Microsoft Power BI a través de una arquitectura desacoplada de tres capas —transformación en Python, almacenamiento en OneDrive y visualización en Power BI— sobre la cual se construyeron cuatro tableros interactivos orientados al resumen ejecutivo de ventas, análisis de rentabilidad por sucursal, monitoreo de ventas bajo costo y rotación de prendas por talla. Esta solución eliminó la brecha informativa preexistente y permitió a la gerencia transitar de una gestión reactiva hacia una cultura orientada a datos, con decisiones respaldadas por información íntegra y oportuna.
Description
Keywords
Inteligencia de negocios, Python (Lenguaje de programación de computadores), Pequeña y mediana empresa