Automatización de procesos administrativos

Proyecto de Automatización de Control de Asistencia y Gestión Académica: Desarrollo de un sistema en Python + Streamlit que procesa métricas clave de asistencia y genera informes visuales interactivos en Plotly, reduciendo el tiempo de análisis de 4,7 horas a 10 minutos (96,5% de mejora) y eliminando procesos manuales.

📊 Aplicación de Asistencia web interactiva desarrollada con Streamlit para el procesamiento, análisis y generación de reportes de asistencia de estudiantes. La herramienta permite a instituciones educativas gestionar y visualizar datos de asistencia de manera eficiente y automatizada.

🚀 ¿Qué hace esta app? Carga y procesa archivos Excel de asistencia, genera reportes en HTML y CSV y muestra gráficos dinámicos con Plotly, permitiendo navegar por diferentes vistas desde el menú lateral.

🌐 Puedes probar la aplicación directamente en Streamlit Cloud aquí: 👉 https://informe-asistencia.streamlit.app

Resumen Ejecutivo

Problema: El control de asistencia en centros académicos se realizaba de forma manual, con hojas Excel y procesos repetitivos que implicaban errores humanos y un elevado consumo de tiempo administrativo.

Magnitud: La gestión de asistencia de cientos de alumnos y profesores requería unas 4,7 horas por ciclo de análisis, acumulando más de 40 horas anuales de trabajo manual.

Solución:

Desarrollo de un sistema automatizado en Python con interfaz en Streamlit.
Procesamiento y limpieza automática de datos de asistencia.
Cálculo de métricas clave: horas programadas, porcentajes de asistencia, índices ponderados, top de alumnos por profesor y mes.
Visualización en Plotly para detectar patrones y posibles casos de abandono temprano.

Resultados: Reducción del tiempo de análisis a 10 minutos, eliminación completa de tareas manuales y mejora de la capacidad de seguimiento y análisis de asistencia.

Contexto de Negocio

La gestión académica en instituciones educativas enfrenta dos retos clave:

Eficiencia operativa: Los procesos manuales consumen tiempo del personal administrativo y retrasan la toma de decisiones.
Retención de estudiantes: La falta de herramientas de análisis dificulta la detección temprana de patrones de absentismo, aumentando el riesgo de abandono escolar.

Este proyecto responde directamente a ambos retos, optimizando la gestión de asistencia y aportando un marco de data-driven decision making en la administración académica.

Trabajo Realizado

Importación de datos: Integración de registros de asistencia en formato excel.

Calidad de datos: Automatización de la limpieza y normalización de la información.

Transformación de variables: Creación de indicadores clave como porcentajes de asistencia e índices ponderados.

Visualización: Dashboards en Streamlit con gráficas dinámicas en Plotly para exploración interactiva.

Automatización: Scripts que generan informes sin intervención manual, con tan solo subir el zip o los excel con la asistencia de los profesores.

Implantación: Sistema en producción utilizado por el área administrativa para seguimiento de asistencia.

Tecnologías Utilizadas

Backend: Python, Streamlit
Procesamiento de datos: Pandas, NumPy
Visualización: Plotly
Archivos: openpyxl para Excel, zipfile para compresión
Frontend: HTML, CSS, JavaScript para reportes interactivos
Seguridad: bcrypt para autenticación

Formato de Archivos Excel por Profesor

La aplicación procesa archivos Excel individuales por profesor, donde cada archivo contiene hojas correspondientes a diferentes meses del año académico. La estructura de datos incluye:

Columnas principales:

Usuario: Nombre y apellidos del profesor
F. Clase: Fecha de la clase programada
Hora Inicio/Final: Horario de la sesión
Duración: Tiempo total de la clase
Descripción Clase: Nombre y apellidos del alumna/o
¿Realizada?: Estado de la clase (SÍ/NO)

Sistema de Autenticación

Acceso protegido por contraseña
Validación de credenciales mediante variables de entorno

Pantalla principal de la aplicación (Streamlit):

Método de Carga de Datos

Los usuarios pueden subir los datos de dos formas:

Archivos individuales: Subida de múltiples archivos Excel (.xlsx, .xls)
Archivo comprimido: Subida de un ZIP conteniendo todos los archivos Excel de los profesores (ASISTENCIA.ZIP)

📤 Exportación de Resultados

La aplicación genera múltiples formatos de salida:

CSV: Métricas finales y resultados consolidados
Excel: Datos combinados y reportes de reincidentes
HTML: Reportes interactivos con gráficos Plotly

Dashboard de evolución mensual. Resúmenes estadísticos automáticos :

Gráfico y filtros interactivos por profesor y mes en Plotly que muestra la evolución de faltas por profesor y los promedios generales por mes.

Reporte filtrable de horas no dadas:

Visualización de barras dinámicas donde se pueden aplicar filtros por profesor y mes para un análisis detallado.

Tabla dinámica de faltas por profesor:

Informe con tabla interactiva que permite explorar las faltas de cada profesor y sus clases, con actualización automática.

Alertas de reincidencias (+2 faltas):

Reporte automático que identifica grupos con más de dos faltas en un mismo mes, facilitando la detección temprana de riesgos.

Ranking de alertas ordenadas:

Gráfico de barras con filtros que muestra qué clases y profesores acumulan mayor número de faltas, priorizando la atención a los más críticos.

Business Case

AS IS (antes del proyecto):
- Procesos manuales en Excel.
- 4,7 horas por ciclo de análisis.
- Más de 40 horas anuales invertidas en tareas repetitivas.
- Riesgo elevado de errores humanos.
Hipótesis y parámetros del proyecto:
- Automatización completa de la recopilación y procesamiento.
- Interfaz accesible vía web para personal administrativo.
- Generación de métricas e informes listos para uso inmediato.
TO BE (después del proyecto):
- Reducción del tiempo a 10 minutos por ciclo.
- Ahorro del 96,5% de tiempo administrativo.
- Eliminación de errores humanos.
- Mejora de la capacidad de detección temprana de patrones de absentismo.
- Valor añadido en la retención de estudiantes y en la eficiencia operativa del centro.

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