Tutorial práctico para construir un sistema de BI de e-commerce con Codex

El curso proviene de 108 y enseña a crear un sistema de BI de e-commerce con Codex. Te guía para construir desde cero con CODEX un sistema de BI de e-commerce realmente utilizable. El curso parte del punto más doloroso: los datos dispersos en distintas plataformas, los informes armados a mano y un jefe que necesita tomar decisiones pero no tiene cifras. Mediante programación con IA, recorreremos toda la cadena desde la extracción de datos, la limpieza, el modelado y la visualización hasta la generación automática de informes, para que puedas entregar un panel de datos reutilizable sin pelearte con el código. Es adecuado para operadores de e-commerce, analistas de datos, profesionales que quieren pasarse a la programación con IA y gestores que desean tomar decisiones basadas en datos. No requiere una base profunda de programación; basta con seguir el curso.

Este curso toma como hilo conductor escenarios reales de negocio de e-commerce y descompone el sistema de BI en etapas operativas como la definición de requisitos, la definición de indicadores, el modelo de datos, el control de permisos, la integración frontend-backend y la optimización del rendimiento. Durante el aprendizaje se puede completar cada módulo en el orden del índice y sustituir los datos de ejemplo por los de la propia tienda, formando progresivamente plantillas de informes reutilizables. El curso hace hincapié en seguir haciendo y en la entregabilidad, y es adecuado para profesionales que desean reducir los informes manuales, mejorar la eficiencia de consulta de datos y completar la construcción del sistema con ayuda de la IA. Mediante la práctica del proceso completo, se comprende mejor la relación entre los indicadores de negocio y los paneles de datos, sentando las bases para el análisis operativo y la toma de decisiones de gestión posteriores.

• 1.Conocer Codex y BI: convertir 'quiero ver claro el negocio' en requisitos concretos
• 2.Desglose de indicadores de negocio: ventas, número de pedidos, ticket medio, margen bruto

• 3.Modelo de análisis de productos: SKU, categoría, ventas y rotación
• 4.Modelo de análisis de tráfico: relación entre impresiones, clics, conversión y retorno de inversión

• 5.Filtros y permisos: controlar el contenido visible por tienda, fecha y rol
• 6.Integración frontend-backend: hacer que la página muestre los datos reales de la base de datos
• 7.Optimización de experiencia y rendimiento: corregir errores, ajustar el diseño y mejorar la velocidad de carga

💡 Consejo de aprendizaje:El contenido del tutorial se basa en las prácticas del sector en el momento de su publicación; se recomienda combinarlo con las normas más recientes de la plataforma al estudiarlo.