Pricing Automation

De proceso manual con alto riesgo operativo a pipeline gobernado con UI: generación de listas de precios con logs, backups, alertas y dashboard en Streamlit.

Python Streamlit Pandas XLSX / Power Query CSV pipelines

Impacto

97%
Reducción de tiempo
1.5h → 3 minutos
−99%
Errores operativos
vs. proceso manual
28
CSV listos por corrida
con naming estandarizado

Contexto

La actualización de listas de precios dependía de tareas manuales (copy/paste) sobre un XLSX con queries. El flujo era lento, tedioso y con riesgo crítico: publicar un precio incorrecto en plataforma. Además, el negocio necesitaba flexibilidad para correr el proceso semanalmente y, cuando el contexto lo requería, incluso a diario.

Cómo funciona

  1. Lectura del XLSX: el pipeline levanta el archivo fuente y refresca las queries internas.
  2. Transformaciones: aplica reglas de negocio y normaliza estructura de datos.
  3. Validaciones: chequea integridad, rangos y consistencia antes de exportar.
  4. Exportación: genera 28 archivos CSV con estructura y naming estandarizados, listos para carga en sistema.
  5. Logs: compara outputs nuevos vs. anteriores y registra exactamente qué cambió.
  6. Backups automáticos: snapshot con timestamp para auditoría y rollback.
  7. Dashboard Streamlit: UI para lanzar el proceso, ver KPIs, alertas y historial de corridas.

Decisión y trade-offs

Governance & UX

Resultados

Siguiente paso

Si el entorno lo permitiera, lo evolucionaría hacia empaquetado tipo installer, tests automáticos, monitoreo más formal y opción de ejecución centralizada. Manteniendo el principio clave: time-to-value.