Seeking Cost Efficiency In Core Processes
Introduction
Nancy busca un sistema de información para monitorear eficientemente las áreas transversales de su negocio. Quiere información inmediata para tomar decisiones estratégicas anticipadas, basadas en el volumen de sus ventas. Se necesita conocer detalles precisos sobre el flujo de inventario y el costo del personal necesario para impulsar dichas ventas.
Normalización y Creación de la Base de Datos
Los datos de transacciones se manejan a través de hojas de Excel generadas por el sistema de facturación del comercio. Se toman muestras de esta información con el propósito de desarrollar un sistema de base de datos que mejore la gestión de la información clave. Se analizan los archivos para eliminar redundancias y se crea un modelo de base de datos utilizando la herramienta QuickDBD.
Luego de obtener los archivos de creación de la base de datos en formato SQL, se procede a establecer el esquema en MySQL Workbench. Posteriormente, se lleva a cabo la carga masiva de los archivos de Excel que contienen los datos de las transacciones, distribuyéndolos en las respectivas tablas. El enlace a los archivos originales se encuentra disponible en la sección de informes.
En este punto obtenemos una base de datos funcioanal a traves de la cual vamos a realizar las consultas necesarias para crear el datamart.
Consultas de MySQL
La base de datos resultante alberga 10 tablas, en las cuales se llevarán a cabo operaciones de agrupación para la creación de consultas fundamentales para los cálculos. Conforme se expone en la introducción, se desarrolla un análisis centrado en tres áreas clave, dando origen a un igual número de consultas. Las primeras operaciones de JOIN se ejecutan entre las tablas "orders," "items," y "address" para obtener la base de los KPI de ventas. Para el control de inventario, se realizan JOINs con las tablas "orders," "items," "recipe," e "ingredient." Se crea una vista de consulta con el propósito de optimizar los recursos al cargar la información en Google Cloud. Este servicio permite generar consultas personalizadas, posibilitando el uso de vistas de SQL en lugar de las tablas.
Los cálculos para los KPI de personal se generan directamente desde la consulta de SQL después de realizar operaciones de JOIN entre las tablas "Staff" y "Shift", que contienen los datos de los colaboradores y los horarios de trabajo en turnos, respectivamente. En este contexto, la función TIMESTAMPDIFF de MySQL desempeña un papel fundamental..
Creando el Dashboard con Looker Studio
El dashboard generado presenta tres informes fundamentados en las dimensiones del problema empresarial. En el primer informe, se destaca la evolución de las ventas por categoría y por producto, permitiendo una rápida observación del volumen de ventas. Se incluyen tarjetas para monitorear la cantidad de órdenes y productos vendidos en tiempo real. Además, el importe total y el promedio del valor monetario proporcionan una visión clara de la evolución de la estrategia financiera.
El segundo dashboard proporciona un desglose del consumo de recursos, que se descuenta de manera precisa y automática con cada venta generada. Este informe ofrece información sobre el volumen de ventas de cada producto, su nivel de stock actual y genera dos alertas por bajos niveles de stock.
Conclusión
Con este proyecto, Nancy transforma por completo su negocio, pasando de simples hojas de Excel a un sistema de gestión de datos versátil y escalable. Esto le brinda la capacidad de tomar decisiones precisas sobre las ventas, monitorear su inventario de insumos y gestionar los presupuestos de gastos en personal. De esta manera, se cumplen con éxito todos los requerimientos iniciales del cliente.
Este proyecto experimental simula un problema de negocio real e implementa una solución viable que puede funcionar de manera óptima en entornos de producción reales. La implementación de servicios de bases de datos y almacenamiento en la nube permite la actualización en línea, escalabilidad y versatilidad de la solución.
