📊 Business Process Automation Reports (BPAR)

Sistema Full-Stack avanzado de automatización para la generación y distribución de reportes empresariales. Transforma datos crudos en informes profesionales y los gestiona de forma autónoma o bajo demanda mediante una interfaz web moderna, reactiva y elegante.

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🚀 Descripción

BPAR es una solución integral diseñada para eliminar la carga operativa manual en la gestión de datos. El sistema automatiz ael ciclo completo del reporte:

• Extracción Inteligente: Consulta dinámica a múltiples tablas (Ventas, Inventario) en bases de datos SQL.
• Procesamiento de Datos: Limpieza, filtrado y cálculo de métricas mediante el motor de Pandas.
• Generación Multiformato: Creación de archivos Excel (.xlsx) con Openpyxl y PDF (.pdf) con ReportLab (incluyendo diseño corporativo).
• Distribución Automatizada: Envío seguro por Email (SMTP) con gestión de adjuntos.
• Gestión Web: Interfaz para configurar columnas, horarios, formatos y tipos de reporte sin tocar código.

📺 Demo en Vivo

Muestra del flujo completo: generación manual, notificación en tiempo real, recepción de email y personalización del sistema.

bpar_demo.mp4

📸 Capturas de Pantalla

🖥️ Dashboard Principal

Gestión centralizada con iconos dinámicos para PDF/Excel y sistema de notificaciones asíncronas.

⚙️ Panel de Configuración

Control total con lógica condicional para ocultar campos y selección dinámica de columnas.

📧 Entrega de Reportes

Ejemplo de recepción de reporte mediante protocolo SMTP, garantizando la distribución inmediata.

📊 Resultado Profesional

Vista del reporte PDF generado automáticamente con diseño corporativo y optimización de lectura.

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✨ Funcionalidades

✅ Soporte Multiformato: Elige entre Excel para análisis profundo o PDF para presentaciones ejecutivas.
✅ Dashboard Operativo: Historial ordenado cronológicamente con iconos visuales diferenciados (Verde/Excel, Rojo/PDF).
✅ Configuración Reactiva: Selección de columnas mediante checkboxes que se actualizan dinámicamente según la tabla elegida.
✅ Lógica Condicional de UI: Interfaz inteligente que oculta campos irrelevantes (ej. oculta "Nombre de hoja" si seleccionas formato PDF).
✅ Notificaciones Real-time: Sistema de mensajes Flash (Toasts) con feedback inmediato tras confirmar el envío del email.
✅ Automatización 24/7: Robot programador (Scheduler) integrado para ejecuciones programadas desatendidas.
✅ Arquitectura Multi-DB: Conector flexible compatible con SQLite (desarrollo) y PostgreSQL (producción).

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🏗️ Arquitectura del Sistema

El sistema utiliza una arquitectura desacoplada donde el núcleo de datos es independiente de la interfaz de usuario.

🔵 Flujo de Trabajo

[ Usuario ] <───► [ Dashboard/Settings ] <───► [ FastAPI ]
                           │                        │
                           ▼                        ▼
[settings.json] ◄─── [ Pydantic Core ] ◄─── [ Background Tasks ]
      │                    │                        │
      ▼                    ▼               ┌────────┴────────┐
[ DB SQL ] ───► [ Pandas Engine ] ───► [ Excel Generator ] o [ PDF Generator ]
                                           └────────┬────────┘
                                                    ▼
                                             [ Email SMTP ]

📂 Estructura del Proyecto

├── app/
│   ├── main.py            # Punto de entrada: API, Rutas Web e Historial cronológico
│   ├── config.py          # Cerebro de configuración y validación (Pydantic)
│   ├── database.py        # Conexión dinámica (Switch SQLite/Postgres)
│   ├── models.py          # Definición de modelos de negocio (Sales, Inventory)
│   ├── services/          # 🧠 Lógica de Negocio
│   │   ├── report_service.py    # Procesamiento multireporte y filtros dinámicos
│   │   ├── email_service.py     # Envío de correos SMTP y validación
│   │   └── scheduler_service.py # Robot programador (APScheduler)
│   ├── utils/             # 🛠️ Generadores de Archivos
│   │   ├── excel_generator.py   # Motor de diseño Excel (Openpyxl)
│   │   └── pdf_generator.py     # Motor de diseño PDF (ReportLab)
│   ├── templates/         # 📄 Vistas HTML (Jinja2)
│   │   ├── index.html           # Dashboard con Toasts y JS reactivo
│   │   └── settings.html        # Configuración con lógica condicional
│   └── static/            # 🎨 Archivos Estáticos
│       └── css/
│           └── style.css        # Identidad visual (Deep Navy & Tech Violet)
├── config/
│   └── settings.json      # Ajustes de usuario persistentes (JSON)
├── data/
│   └── business_data.db   # Base de datos local (SQLite)
├── reports/               # Almacenamiento cronológico de reportes generados
├── tests/                 # 📂 Suite de Pruebas Automatizadas
├── docs/                  # 📸 Capturas de pantalla y documentación
├── .env.example           # Plantilla de secretos para nuevos entornos
├── .gitignore             # Filtro de seguridad para Git
├── seed_data.py           # Script para poblar la DB con datos coherentes
├── run.sh                 # Script de arranque rápido con autorecarga
├── requirements.txt       # Listado de dependencias del sistema
└── README.md              # Documentación técnica del proyecto

🛠️ Tecnologías Utilizadas

• Backend: FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, APScheduler.
• Data: Pandas, Openpyxl, ReportLab.
• Frontend: Jinja2, Bootstrap5, JavaScript (Fetch API).
• Seguridad: Dotenv, Python-Multipart, Watchfiles.

⚙️ Instalación y Uso

1. Preparar entorno:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # En Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

2. Configurar Secretos:

• Copia .env.example a .env.
• Rellena tus credenciales de Email (Password de aplicación) y Base de Datos.

3. Poblar Base de Datos e iniciar:

python seed_data.py

4. Iniciar el Sistema:

./run.sh

5. Acceso:

• Dashboard: http://localhost:8000
• Ajustes: http://localhost:8000/settings

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📓 Notas de Desarrollo

Este proyecto fue construido siguiendo un roadmap de 8 días, aplicando principios de Clean Architecture, Programación Asíncrona y Diseño UX/UI orientado a resultados de negocio.

build: versión final 1.2.0 estable