Ejercicio_​2_​CapacidadesAvanzadasKNIME_​MArquez_​JToloza

Paso 1: Acceder a los datos desde carpeta local

1. Leer daily_transactions.sqlite desde el nodo SQLite Connector.

Paso 2.1: Selección de Tabla

1. DB Table Selector: Es la tabla de datos que se usara en este caso "daily_transactions"

2. DB Reader: Con la tabla seleccionada se lee para visualizar la información.

3. Row Filter: Se filtran de la base de datos los registros que correspondan a la franja de la última hora.

Paso 3.1: Agregar Datos

1. Número de órdenes por Store. GroupBy 1. Razón: Seordenan de manera descendente para ver las tiendas que más órdenes están recibiendo.

2. Total de órdenes recibidas. GroupBy 2. Razón: Se busca conocer la proporción entres las tiendas Onsite y Online.

3. Top 5 de productos más vendidos. GroupBy 3. Razón: Se conocen los productos mas vendidos para mantener stock.

Paso 6: Visualización y Dashboard

1. Se crea un componente que contiene 3 Bar Chart y 2 Pie Chart.

2. Los tres Bar Chart se utilizan para graficar el Top 5 de Productos, Ventas y Cantidad de ordenes por Tienda.

3. Los dos Pie Chart se utilizan para graficar la Distribución de Ventas y Cantidad de ordenes por Tipo de Tienda

4. Adicionalmente se utilizan dos Text View para añadir títulos en los encabezados y un comentario resumen/conclusión al final.

ELABBORADO POR:

Miguel Elías Arquez V.

Juan Diego Toloza M.

Paso 3.2: Agregar Datos Adicional

1. Se usa un nodo Pivot para obtener información sobre cantidad de Ordenes y Precio de los arcticulos.

2. Cantidad de Tiendas por tipo. GroupBy 3. Razón: Se obtiene lo proporción de tiendas para hallar tendencias.

3. Ventas Totales de Tiendas por tipo. GroupBy 4. Razón: Se obtiene lo proporción de ventas para evaluar rentabilidad Onsite y Online.

4. Totales por Tienda en Cantidad y Volumen de Ventas. Pivot-Group Totals. Razón: Se usa para evaluar rentabilidad de las tiendas con más ventas.

Conclusión

• Monitoreo de Carga y Capacidad por Tienda: La concentración de órdenes en las tiendas con mayor flujo permite anticipar picos de demanda y redistribuir personal operativo en caja o empaque para evitar cuellos de botella en tiempo real.

• Equilibrio de Canales de Venta (Onsite vs. Online): El comportamiento de compra entre tiendas físicas y el canal digital sirve como indicador para ajustar la pauta publicitaria digital o activar promociones relámpago según el canal con menor rendimiento en la hora transcurrida.

• Gestión Directa de Inventario (Top 5 Productos): La identificación inmediata de los 5 productos más demandados permite coordinar la reposición rápida en góndola o almacén, reduciendo el riesgo de rotura de stock (out-of-stock).

• Desempeño Financiero (Ingresos vs. Volumen): La relación entre volumen de órdenes e ingresos por tienda permite identificar cuáles sucursales o canales generan mayor valor promedio por transacción (ticket promedio), diferenciando alto volumen de alta rentabilidad.

Paso 2.2: Creación Variable de Flujo

1. Date&Time Range Creator: Se crea una tabla con la hora actual de ejecución.

2. Time Shifter: Se le resta una hora a la hora actual de la tabla.

3. Table Row to Variable: Este dato de hora se convierte en una Variable de Flujo.