Caso de Automatización de Informes con Python
En una de las campañas comerciales que gestionaba, me enfrentaba a un reto diario: los informes de ventas de la compañía eran útiles, pero parciales. Mostraban el rendimiento por canal, sin reflejar la realidad individual de cada comercial. Eso hacía que el análisis fuera más lento, menos preciso y que se perdieran oportunidades de mejora.
Decidí tomar el control del proceso.
Primero, diseñé una estructura paralela de seguimiento: recopilábamos nuestras propias listas de contratos y ventas por comercial, las limpiábamos, cruzábamos con la base de datos corporativa y generábamos dashboards en Excel mediante Power Query. El resultado era correcto, pero aún requería supervisión manual y unos 20 minutos de preparación diaria.
No me conformé.
Sabía que podía optimizarlo. Aprovechando mis conocimientos de Python, repliqué y mejoré todo el flujo de trabajo, integrando nuevos datasets y aplicando pandas y matplotlib para automatizar cálculos, validar datos críticos y generar informes visuales en minutos. Además, añadí alertas automáticas ante cualquier discrepancia o cambio inesperado en los datos.
El resultado: pasamos de 90 minutos iniciales a solo 5 minutos por informe, con un margen de error prácticamente nulo y una presentación visual mucho más profesional y comprensible para dirección.
Más allá de la herramienta, fue un ejercicio de visión analítica y mejora continua: convertir una rutina tediosa en un proceso inteligente, escalable y con impacto real en la toma de decisiones.
Un ejemplo claro de cómo la tecnología, bien aplicada, multiplica el tiempo y el valor de un equipo.