Historia de Usuario: HU-AUTO-001
Título: Automatización de extracción y procesamiento de datos de productividad desde Google Drive

Desarrollar un sistema automatizado que:

• Se conecte a una carpeta en Google Drive.
• Descargue archivos específicos necesarios para el reporte.
• Valide que los archivos estén presentes y correctamente formateados.
• Procese los datos y genere un archivo .xlsx de productividad.
• Genere un log de ejecución y errores.
• Realice todo este flujo sin intervención manual.

Responsabilidad: Conectarse a Google Drive vía API, identificar y descargar archivos requeridos.
Tecnología sugerida: Python + google-api-python-client o pydrive2
Entradas: folder_id, lista de archivos requeridos
Salidas: Archivos descargados a carpeta local temporal

Funciones clave:

• authenticate()
• list_files(folder_id)
• download_file(file_id, destination)

Responsabilidad: Verificar que los archivos requeridos estén presentes, tengan el formato correcto y las columnas necesarias
Entradas: Rutas locales de los archivos descargados
Salidas: Validación booleana + errores al log

Funciones clave:

• check_presence()
• check_format()
• check_columns()

Responsabilidad: Leer y combinar los datos desde los archivos descargados
Tecnología sugerida: pandas
Entradas: Diccionario {nombre_archivo: DataFrame}
Salida: DataFrame consolidado con métricas de productividad

Funciones clave:

• load_data()
• transform_data()
• calculate_metrics()

Responsabilidad: Crear el archivo Excel de salida (reporte_productividad.xlsx)
Entradas: DataFrame procesado
Salidas: Archivo .xlsx en carpeta de salida o Google Drive

Funciones clave:

• generate_xlsx(dataframe)
• save_to_drive() (opcional)

Responsabilidad: Registrar errores, advertencias y logs de ejecución en log.txt
Entradas: Mensajes desde cualquier componente
Salida: log.txt en local o Google Drive

Opciones de ejecución automática:

• Script programado localmente (cron, Task Scheduler)
• Job en nube (Google Cloud Function, AWS Lambda)

Configuración:

• Ejecutar diariamente a una hora fija
• Usar archivo .env o config.json para credenciales y parámetros

• Autenticación vía OAuth 2.0 o cuenta de servicio
• Uso de variables de entorno para manejar claves
• Nunca almacenar credenciales directamente en el código

Todos los errores y eventos se registran en log.txt

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

Desarrollar una API RESTful que:

• Exponga datos de productividad por empleado, fecha y categoría.
• Permita integrar los datos con otros sistemas o visualizaciones (dashboards, apps, etc.).
• Aplique buenas prácticas de diseño de API: verbos HTTP, rutas claras, formatos consistentes.
• Garantice seguridad mediante autenticación por token o clave de acceso.

Responsabilidad: Exponer endpoints que devuelvan métricas de productividad.
Formato de salida: JSON estructurado y documentado.
Framework sugerido: FastAPI, Flask, Django REST (Python) o Express (Node.js).

Endpoints requeridos:

Parámetros comunes:

• email: correo del empleado
• fecha_inicio, fecha_fin: rango de fechas
• categoria: tipo de métrica (chat, reuniones, tareas, etc.)

Autenticación:

• Token de acceso en header HTTP (Authorization: Bearer <token>)
• Alternativa: clave API (x-api-key)

Autorización:

• Validación del token/clave contra lista blanca en base de datos o archivo de configuración

• Validación de parámetros requeridos
• Verificación de formato correcto (email, fecha, etc.)
• Respuestas con códigos HTTP estándar:

{
  "email": "[email protected]",
  "nombre": "Juan Pérez",
  "productividad": {
    "chat": 142,
    "reuniones": 4,
    "tareas_completadas": 7,
    "autodesk": 3,
    "vpn_conexiones": 5
  },
  "periodo": {
    "inicio": "2025-05-01",
    "fin": "2025-05-28"
  }
}

• Autenticación:
  • Usar token en el encabezado HTTP (Authorization: Bearer <token>).
• Protección adicional:
  • Habilitar CORS con restricciones por dominio.
• Manejo de credenciales:
  • Nunca almacenar tokens directamente en el código fuente.
  • Utilizar .env o servicios de gestión de secretos (AWS Secrets Manager, Google Secret Manager).

• Exponer una API REST funcional con los siguientes endpoints:
  • /empleados (GET)
  • /empleado/{email} (GET)
  • /metricas (GET con filtros)
• Validación de parámetros y respuestas:
  • Parámetros requeridos validados antes de ejecutar la lógica.
  • Respuestas en JSON con estructura clara.
• Seguridad:
  • Autenticación básica con token
  • Manejo correcto de códigos de estado HTTP.
• Logging básico:
  • Registro de errores, validaciones fallidas o llamadas mal formadas.

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

Desarrollar un dashboard web interactivo que:

• Permita a supervisores visualizar y analizar métricas clave de conectividad por empleado.
• Se alimente dinámicamente desde la API REST definida en la historia HU-API-001.
• Incluya filtrado, visualizaciones dinámicas, alertas visuales y estilo institucional.

Mockup tomado como base:

• Filtros por fecha, división, departamento, categoría y empleado.
• Indicadores numéricos de conectividad general, alto rendimiento, alertas y total de empleados.
• Línea de conectividad por empleado (gráfico de evolución temporal).
• Barra de conectividad por división.
• Tabla de conectividad promedio mensual.
• Alerta visual para empleados con conectividad < 30%.

Tecnologías sugeridas:

• React + Chart.js / Recharts
• Vue.js + ECharts (alternativa)

Funciones clave:

• Filtros dinámicos: Fecha, división, departamento, categoría, empleado.
• Visualizaciones:
  • Línea de conectividad diaria.
  • Barra comparativa por división.
  • Tabla de resumen por empleado.
• Indicadores:
  • Total de empleados.
  • Conectividad promedio.
  • Alertas (< 30%).
  • Alto rendimiento (> 80%).

Requisitos visuales:

• Diseño coherente con identidad institucional.
• Responsivo para dispositivos móviles.
• Accesible desde navegadores modernos.

Origen de datos: API REST implementada en HU-API-001.

Endpoints consumidos (ejemplos):

• GET /empleados: listado general
• GET /empleado/{email}: resumen individual
• GET /metricas?fecha_inicio=&fecha_fin=&categoria=&email=: datos filtrados

Formato esperado: JSON estructurado con métricas y metadatos.

• Actualización automática de visualizaciones al cambiar filtros, sin recargar la página.
• Alerta visual inmediata si hay empleados con baja conectividad.
• Botones para exportar o actualizar el dashboard.
• Visualización clara del histórico mensual de conectividad.

• Filtros funcionales por división, departamento, categoría, empleado y fecha.
• Gráfica de línea de conectividad diaria por empleado (último mes).
• Tabla de conectividad promedio mensual.
• Alerta visual para empleados con conectividad < 30%.
• Llamadas dinámicas a la API (sin recarga).
• Diseño responsivo y coherente con identidad visual institucional.

• La API debe estar protegida mediante token o clave API.
• El dashboard debe enviar el token en los headers.
• Configurar CORS correctamente en el backend.
• Cargar configuraciones (API URL, token) desde archivo .env o variables de entorno.