Fase 1 - datascienceingetec/Productividad GitHub Wiki

Historias de Usuario

Automatización

Gaps Detectados: Sin extracción automática de datos. Proceso manual de generación de informes

Historia de Usuario - Automatización de Procesamiento

ID: HU-AUTO-001
Título: Automatización de extracción y procesamiento de datos de productividad

Como gerente,
quiero que el sistema extraiga y procese automáticamente los archivos de entrada desde una ruta predefinida,
para generar los informes de productividad sin intervención manual y de forma recurrente.

Criterios de Aceptación

  • El sistema debe escanear automáticamente una carpeta en drive configurada para detectar archivos nuevos o actualizados.
  • El sistema debe generar un archivo de reporte (.xlsx) con métricas de productividad por empleado, en la ruta de salida definida.
  • En caso de errores (archivos faltantes, formatos inválidos, columnas incorrectas), el sistema debe registrar logs detallados en un archivo (log.txt) dentro de la misma ruta base.
  • El sistema debe validar que el archivo necesario (data_cleaned.xlsx) esté presentes antes de procesar.
  • El sistema debe validar que el archivo necesario (chat_source.csv) esté presentes antes de procesar.
  • El sistema debe validar que el archivo necesario (Meetings.xlsx) esté presentes antes de procesar.
  • El sistema debe validar que el archivo necesario (Autodesk.xlsx) esté presentes antes de procesar.
  • El sistema debe validar que el archivo necesario (VPN.csv) esté presentes antes de procesar.

Notas Técnicas

  • Lenguaje: Python 3.x
  • Requiere módulos: pandas, openpyxl, os, logging, schedule (o similar para programación)
  • Estructura de carpetas y nombres de archivos deben mantenerse según documentación actual
  • Debe permitir configuración externa vía initial_parameters.json

API REST

Gaps Detectados: Falta de acceso programático a los datos. Limitaciones para integrar con otras herramientas o plataformas.

Historia de Usuario - Exposición de Datos vía API

ID: HU-API-001
Título: Exposición de métricas de productividad mediante API REST

Como desarrollador de sistemas,
quiero que el sistema exponga los datos de productividad a través de una API REST segura y estructurada,
para poder integrarlos fácilmente con dashboards, aplicaciones móviles u otros sistemas corporativos.

Criterios de Aceptación

  • La API debe permitir consultar métricas de productividad por empleado, fecha y categoría.
  • La API debe seguir estándares REST (uso de verbos HTTP, rutas claras y uso de códigos de estado).
  • La API debe devolver los datos en formato JSON con estructura documentada.
  • Debe existir un endpoint para obtener un listado de todos los empleados analizados.
  • Debe existir un endpoint para obtener el resumen de productividad de un empleado específico dado su correo electrónico.
  • La API debe contar con autenticación (por ejemplo, token o clave API) para limitar el acceso no autorizado.
  • En caso de error (parámetros faltantes o inválidos), debe retornar mensajes claros y estandarizados.
  • La documentación de los endpoints debe estar accesible (por ejemplo, usando Swagger o archivo .md).

Notas Técnicas

  • Lenguaje: Python 3.x
  • Framework recomendado: Flask o FastAPI
  • Formato de respuesta: JSON
  • Requiere acceso a la base de datos o estructura de archivos generados (.xlsx)
  • Debe incluir configuración para puerto y seguridad en initial_parameters.json
  • La autenticación puede usar API Key definida en parámetros de configuración

Dashboard Interactivo

Gaps Detectados: Visualización poco accesible, análisis limitado a archivos estáticos, sin capacidad de filtrado dinámico ni actualización en tiempo real.

Historia de Usuario - Visualización de Productividad en Dashboard

ID: HU-DASH-001 Título: Dashboard interactivo para monitoreo de productividad por empleado

Como supervisor de equipo,
quiero acceder a un dashboard web interactivo conectado a la API de productividad,
para visualizar métricas clave de conectividad, identificar patrones y tomar decisiones de manera oportuna.

Criterios de Aceptación

  • El dashboard debe permitir filtrar la información por división, departamento, categoría y empleado.
  • Debe mostrar una gráfica de línea con la conectividad diaria por empleado para un mes seleccionado.
  • Debe incluir una tabla con el promedio mensual de conectividad por empleado.
  • Debe resaltar o listar los empleados con conectividad mensual inferior al 30%.
  • La información debe obtenerse dinámicamente desde la API REST definida en la historia HU-API-001.
  • El dashboard debe actualizar la visualización al cambiar cualquier filtro sin necesidad de recargar la página.
  • Debe ser responsivo y accesible desde navegadores modernos (y adaptable a dispositivos móviles).
  • El diseño visual debe mantener un estilo coherente con la identidad institucional.

Mockup / Referencia Visual

Se adjunta a continuación una vista preliminar (versión beta) del dashboard interactivo propuesto:

Mockup del Dashboard

Notas Técnicas

  • Frontend: React.js (preferiblemente con hooks y useEffect para la carga de datos)
  • Gráficas: Uso sugerido de librerías como Chart.js o Recharts
  • Consumo de datos: Mediante axios o fetch, desde los endpoints de la API
  • Estado: Se recomienda usar React Context o Redux si la app crece en complejidad
  • Autenticación: Si la API requiere token, incluir en headers de la solicitud
  • Mejoras futuras: Exportación a PDF/Excel, gráficos comparativos por categorías, notificaciones automáticas