Reto: Recibir compromisos desde chatbot y guardarlos en PostgreSQL con validación y seguridad.

• Auth con JWT, rate limiting y validaciones de esquema
• Logs, trazabilidad y manejo de errores

# views.py (DRF)
class CompromisoView(APIView):
    permission_classes = [IsAuthenticated]

    def post(self, request):
        data = request.data
        # TODO: validaciones
        Compromiso.objects.create(
            identificacion=data["identificacion"],
            monto=data["monto_compromiso"],
            fecha=data["fecha_compromiso"],
            telefono=data.get("telefono"),
            resumen=data.get("resumen_del_chat","")
        )
        return Response({"status":"ok"}, status=201)

📈 Impacto: Integración estable (99.9% uptime), validación temprana y menos rechazos por datos incompletos.

Reto: Consulta de reportes tardaba ~5s.

• Se analizó plan con EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
• Índices compuestos + partición por mes

-- Índice compuesto clave
CREATE INDEX CONCURRENTLY idx_gestiones_deudor_fecha
ON lc_gestiones (id_deudor, fecha_gestion DESC)
INCLUDE (id_tipo_resultado);

-- Ejemplo de hint lógico: limitar rango por fecha
SELECT ...
FROM lc_gestiones
WHERE fecha_gestion >= date_trunc('month', now())::date
  AND fecha_gestion < (date_trunc('month', now()) + INTERVAL '1 month')::date;

📉 Resultado: 5s → 180ms (×27.7 más rápido).

Reto: Datos sucios, duplicados y formatos mixtos.

• Reglas por longitud, prefijos y eliminación de repetidos
• Pipeline reproducible con logs

# phones_clean.py (extracto)
def normalize_phone(raw):
    s = re.sub(r'\D', '', raw or '')
    # TODO: reglas específicas Ecuador (09 móviles, 0 fijos, etc.)
    return s or None

✅ Resultado: +20% contactos válidos y menos llamadas desperdiciadas.

Reto: Unificar click-to-call, IVR y tracking.

• Click-to-call desde la app (Issabel/Zopier)
• Registro de llamadas y resultados (IVR/Manual)

// Front: disparo
$('#btnCall').on('click', () => window.location.href = 'sip:EXT@IP_PBX');

// Back: guardar call log (Servlet/DAO o Django view)
saveCallLog(id_deudor, numero, estado, duracion);

📊 Impacto: Trazabilidad end-to-end y reporting por gestor/segmento.

Reto: KPIs M/M y pivots por día/gestor/segmento.

CREATE OR REPLACE FUNCTION eficiencia_mes(mes int, anio int)
RETURNS TABLE(gestor text, meta numeric, recupero numeric, eficiencia text) AS $$
BEGIN
  RETURN QUERY
  SELECT g.nombre, m.meta_1, SUM(p.monto),
         ROUND(SUM(p.monto)*100/m.meta_1, 2) || '%'
  FROM metas m
  JOIN pagos p ON p.fecha BETWEEN m.fecha_inicio AND m.fecha_cierre
  JOIN gestores g ON g.id = p.id_gestor
  GROUP BY g.nombre, m.meta_1;
END; $$ LANGUAGE plpgsql;

📈 Resultado: Métricas consistentes en BD, sin depender del front.

Reto: Pipeline robusto para cargas diarias.

# docker-compose.yml (extracto)
services:
  etl:
    build: .
    volumes: ["./jobs:/app/jobs"]
    environment:
      - DB_URL=postgresql://user:pass@db:5432/app
    command: ["python","jobs/run_all.py"]
    restart: on-failure

🛡️ Resultado: Cargas idempotentes, alertas en fallos y tiempos previsibles.