El problema
Una operación de personal recibe cada semana los reportes de horas de varias agencias. Cada agencia escribe distinto el nombre de la misma tienda (con abreviaturas, sufijos y errores de digitación), los formatos de fecha cambian y aparecen horas imposibles, como un empleado con 13.000 horas en una semana. Antes de poder sumar o graficar nada, alguien tenía que limpiar esas filas a mano.
Para qué se hizo
Para que la persona que consolida las horas pegue el reporte tal como llega y reciba, en segundos, una tabla limpia: cada tienda y agencia con su nombre oficial, los errores señalados y un archivo listo para el tablero en Looker Studio.
Qué se construyó
- Entrada flexible: pegar el texto o arrastrar el archivo, separado por punto y coma.
- Estandarización automática de tiendas y agencias contra un catálogo maestro, tolerante a errores de escritura, con una sensibilidad que se puede ajustar.
- Monitor de saneamiento que marca horas en formato inválido, valores fuera de rango y nombres que no se pudieron reconocer, con la opción de corregirlos a mano.
- Resumen del lote: horas totales, personal activo, sedes y distribución por tienda y por agencia.
- Historial de procesos guardado en el navegador y exportación para Looker Studio.
- Generador de script en Python con el mismo proceso, para correrlo de forma automática fuera del navegador.
Cómo se construyó
- Todo corre en el navegador. Los datos del personal no se suben a ningún servidor: se procesan en el equipo de quien usa la herramienta.
- Emparejamiento aproximado (fuzzy matching): compara cada nombre con el catálogo oficial y decide por parecido, no por coincidencia exacta; por eso una tienda mal escrita termina en su nombre correcto.
- React y TypeScript con Tailwind para la interfaz; el script de Python usa pandas para quien prefiera automatizar.
Resultado
[CONFIRMAR] ¿Para quién fue y cuánto tiempo de limpieza manual ahorra por semana? La interfaz dice "Efectividad I.A.", pero el emparejamiento es por reglas y parecido de texto: ¿lo describimos así?
Qué puede ver en la demo
La herramienta completa con un lote de ejemplo ya cargado. Los nombres de empleados, tiendas y agencias son inventados. Lo que agregue o corrija se queda solo en su navegador.