Gestión de la Información y BI

1. Consultar la información desde el ERP

Un ERP guarda miles de pedidos, facturas y movimientos. Su valor está en poder consultarlos para decidir: qué cliente compra más, qué producto deja más margen o qué comercial convierte mejor. Odoo ofrece varias herramientas sin programar, y por debajo todo es una base de datos PostgreSQL consultable con SQL.

2. El modelo de datos por debajo

Cada modelo de Odoo es una tabla de PostgreSQL: res.partner → res_partner, sale.order → sale_order, sale.order.line → sale_order_line, account.move → account_move, crm.lead → crm_lead, product.product → product_product. Los campos Many2one son columnas _id con clave ajena, y los Many2many usan tablas intermedias.

1-- Ventas confirmadas por cliente en la base de datos real de Odoo (solo lectura)
2SELECT rp.name AS cliente, COUNT(so.id) AS pedidos, SUM(so.amount_untaxed) AS base_imponible
3  FROM sale_order so
4  JOIN res_partner rp ON rp.id = so.partner_id
5 WHERE so.state = 'sale'
6 GROUP BY rp.name
7 ORDER BY base_imponible DESC;

Acceder por la API

Desde otros programas (una web, un script de informes, otra aplicación) se accede con la API externa XML-RPC o JSON-RPC, que respeta los permisos del usuario:

1import xmlrpc.client
2
3URL, BD, USUARIO, CLAVE = "https://erp.empresa.es", "empresa", "informes@empresa.es", "clave-api"
4
5common = xmlrpc.client.ServerProxy(f"{URL}/xmlrpc/2/common")
6uid = common.authenticate(BD, USUARIO, CLAVE, {})
7models = xmlrpc.client.ServerProxy(f"{URL}/xmlrpc/2/object")
8
9# Facturas de cliente publicadas y pendientes de cobro
10facturas = models.execute_kw(BD, uid, CLAVE, "account.move", "search_read",
11    [[("move_type", "=", "out_invoice"), ("state", "=", "posted"),
12      ("payment_state", "in", ["not_paid", "partial"])]],
13    {"fields": ["name", "partner_id", "amount_residual", "invoice_date_due"], "order": "invoice_date_due"})
14
15for f in facturas:
16    print(f"{f['name']:<15} {f['partner_id'][1]:<30} {f['amount_residual']:>10.2f} € vence {f['invoice_date_due']}")
17
18# Ventas agrupadas por comercial (lo mismo que la vista pivote)
19grupos = models.execute_kw(BD, uid, CLAVE, "sale.order", "read_group",
20    [[("state", "=", "sale")], ["amount_total:sum"], ["user_id"]])

3. Inteligencia de negocio (BI)

La inteligencia de negocio es el conjunto de técnicas y herramientas para transformar los datos en información útil para decidir. Sus piezas:

1. Fuentes: el ERP, el CRM, la tienda online, hojas de cálculo…
2. ETL (extraer, transformar, cargar): procesos que copian y limpian los datos periódicamente.
3. Almacén de datos (data warehouse): base de datos para análisis, con modelo en estrella (una tabla de hechos, como las ventas, rodeada de dimensiones: cliente, producto, tiempo, comercial).
4. Análisis: consultas, cubos OLAP (análisis multidimensional), minería de datos.
5. Presentación: informes y cuadros de mando con indicadores (KPI).

Herramientas de BI habituales: Power BI, Tableau, Looker Studio y libres como Metabase o Apache Superset, que se conectan a PostgreSQL. Un buen cuadro de mando muestra pocos indicadores, comparados con un objetivo o con el periodo anterior, y permite profundizar (drill-down) hasta el detalle.

4. Retos: consultas de negocio sobre un ERP

La base de datos simplificada de una consultora que vende licencias, servicios y hardware a empresas de La Rioja tiene clientes, comerciales, productos, pedidos con sus líneas (con descuento en %) y oportunidades del CRM. El importe de una línea es cantidad × precio_unitario × (1 − descuento / 100). Escribe cada consulta y compruébala: se ejecuta en tu navegador con SQLite.