# Cabanna_Dashboard.py """ Cabanna – Dashboard de Análisis de Ventas 'Cabanna_Dashboard.py' es la aplicación principal desarrollada en Streamlit, responsable de la ingestión de datos, la lógica analítica y la visualización interactiva, proporcionando una plataforma integral para el análisis del desempeño comercial de los restaurantes Cabanna. Esta aplicación funciona como el **entry point del sistema**, siendo ejecutada mediante: ```bash streamlit run Cabanna_Dashboard.py ``` Actúa como la capa de presentación y control del ecosistema analítico. El dashboard integra múltiples módulos especializados que permiten: * **Carga y consolidación de datos** provenientes de archivos estructurados (Excel / CSV) y/o fuentes futuras como bases de datos o APIs. * **Procesamiento y transformación de información**, incluyendo limpieza, normalización, validación de calidad y generación de métricas clave. * **Cálculo de KPIs comerciales**, tales como: * Ventas por periodo, sucursal y categoría. * Tendencias temporales y comparativos históricos. * Indicadores de desempeño operativo. * **Visualización interactiva**, con gráficos dinámicos, tablas filtrables y controles que permiten al usuario explorar la información desde diferentes ángulos. Arquitectura y rol dentro del sistema `Cabanna_Dashboard.py` cumple el rol de **controlador principal**, encargado de: * Inicializar la aplicación y su configuración global. * Coordinar la ejecución de los módulos de: * **Ingesta de datos** * **Cálculos analíticos** * **Visualización** * Gestionar la navegación y la experiencia de usuario dentro del dashboard. * Servir como base escalable para integrar: * Conexiones a bases de datos productivas. * Autenticación de usuarios. * Actualizaciones automáticas de datos. Enfoque de negocio: El objetivo del dashboard es **convertir los datos de ventas en información accionable**, permitiendo a los equipos directivos y operativos: * Identificar patrones de consumo. * Detectar oportunidades de crecimiento o mejora. * Evaluar el impacto de decisiones comerciales. * Contar con una fuente única y confiable de información para la toma de decisiones. Resultado: Una aplicación analítica , interactiva y escalable que centraliza el análisis de ventas de Cabanna en un solo punto, reduciendo la dependencia de reportes manuales y habilitando una cultura de decisiones basadas en datos. """ # Librerias import streamlit as st from streamlit_option_menu import option_menu import plotly.express as px from pathlib import Path from modules.Funciones import COLORS,TITLE_FONT,BODY_FONT,ALT_FONT,PICTON_BLUE from modules.navigation import navigation_guard # Imports de módulos internos from modules.render_analisis_general import render_analisis_general from modules.render_analisis_por_sucursal import render_analisis_sucursal from modules.render_analisis_productos import render_analisis_productos import streamlit as st from auth import build_login_url, handle_callback, get_current_user, logout_url from dotenv import load_dotenv st.set_option("client.showErrorDetails", True) # Cargar .env desde el root del proyecto (ajusta si tu .env está en otro lado) ROOT = Path(__file__).resolve().parent load_dotenv(ROOT / ".env") # =============================================================================== # CONFIG STREAMLIT (ESTILO GLOBAL Y TIPOGRAFÍA) # PATHS & ENTRADAS # =============================================================================== PROJECT_DIR = Path(__file__).resolve().parent DATA_DIR = PROJECT_DIR / "assets" st.set_page_config( page_title="Cabanna", page_icon=str(DATA_DIR / "cabanna_icon.png"), layout="wide", ) ALLOWED_ROLES = {"admin_ideasfrescas", "cliente_cabanna"} def require_auth(): user = get_current_user() if not user: user = handle_callback() if not user: login_url = build_login_url() # 👈 AQUÍ se crea st.title("Cabanna Dashboard") st.write("Inicia sesión para continuar.") st.link_button("👉 Iniciar sesión", login_url, use_container_width=True) st.stop() roles = set(user.get("roles", [])) if roles.isdisjoint(ALLOWED_ROLES): st.error("No tienes permisos para acceder a este dashboard.") st.stop() return user user = require_auth() # Defaults globales para px (SOLO afecta gráficas) px.defaults.template = "plotly_dark" px.defaults.color_discrete_sequence = PICTON_BLUE # CSS de tema (fondos, jerarquía tipográfica y componentes visuales) st.markdown( f""" """, unsafe_allow_html=True, ) # ======================================================================== # Sidebar global para navegación # ======================================================================== with st.sidebar: seccion = option_menu( "Cabanna", # ["Resumen", "Análisis General", "Análisis por Sucursal"], ["Análisis general", "Análisis por sucursal", "Análisis productos"], default_index=0, styles={ "container": { "padding": "0!important", "background-color": "var(--cabanna-dark)" }, "nav-link": { "font-family": "var(--font-body)", "font-size": "16px", "text-align": "left", "margin": "0px", "--hover-color": "rgba(253, 106, 2, 0.2)" }, "nav-link-selected": { "background-color": "var(--cabanna-gold)", "color": "var(--cabanna-dark)", "font-weight": "bold" } } ) # ✅ GUARD GLOBAL (una vez, antes de render) navigation_guard(seccion) st.sidebar.markdown("---") st.sidebar.caption("Cuenta") st.sidebar.write(user.get("email", "")) st.sidebar.link_button("Cerrar sesión", logout_url()) # ======================================================================== # Renderizar la sección seleccionada # ======================================================================== # if seccion == "Resumen": # render_resumen() if seccion == "Análisis general": render_analisis_general() elif seccion == "Análisis por sucursal": render_analisis_sucursal() elif seccion == "Análisis productos": render_analisis_productos()