Tipo
Framework de inteligencia competitiva
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Producto de datos / Sistema de inteligencia benchmark
Benchmark Intelligence Framework
Un sistema de inteligencia competitiva seguro para publicar que convierte datos estructurados de benchmark en rankings ejecutivos, análisis de cuota, crecimiento, previsiones, perfiles y señales estratégicas.
El proyecto evolucionó de un panel visual a un sistema frontend reutilizable: contrato de datos primero, lógica de cálculo separada de la presentación y validación pensada para publicar sin exponer información privada.
Solo en modo demo: entidades sintéticas, valores sintéticos y etiquetas públicas; sin datos reales de clientes, competidores, logos ni fuentes privadas.
Resumen del proyecto
Qué es el sistema
Uso
Benchmarking, contexto de mercado, análisis de posicionamiento y paneles ejecutivos
Rol
Lógica de producto, arquitectura de panel, diseño de contrato de datos e implementación frontend
Stack
React, Vite, motor benchmark, adapters, view models, datos sintéticos y Vercel
Estado
Demo en vivo y GitHub disponibles; solo datos sintéticos seguros para publicar
Contexto de negocio
El problema de flujo del proyecto
La investigación competitiva suele acabar en capturas sueltas, tablas montadas a mano y análisis difíciles de repetir. Este proyecto explora cómo los datos de benchmark estructurados pueden convertirse en una superficie reutilizable de inteligencia para leer mejor el mercado y tomar decisiones de posicionamiento.
Sistema / Solución
Cómo se acota el flujo
El sistema usa un contrato de payload definido, adaptadores, validación de esquema, cálculos benchmark, construcción de modelos de vista y un panel React/Vite. Está diseñado para publicarse con seguridad: los datos de demo son sintéticos, las fuentes privadas quedan fuera y las validaciones protegen el artefacto de portafolio.
Inputs
Mock JSON o filas mensuales de benchmark convertidas en un contrato validado de interfaz, eventos y diccionario.
Flujo
Adaptador, validación de esquema, motor benchmark, generación de modelos de vista, renderizado del panel y validaciones de publicación.
Lógica de proceso
Rankings, cuota, crecimiento, eficiencia, previsiones, perfiles y comparativas se calculan fuera de la capa visual.
Resultado
Vistas ejecutivas para overview de mercado, perfiles, comparación directa, previsiones y señales estratégicas.
Límites
Disciplina de datos sintéticos, cero datos reales de clientes o competidores y validación de publicación antes de desplegar.
Qué cambió
De panel visual a sistema reutilizable de inteligencia
El producto actual no es solo un panel estático. Separa la lógica de datos de la lógica de presentación para que las filas de benchmark pasen por validación, cálculos, modelos de vista y después por una interfaz ejecutiva pulida.
1Contrato de datos explícito
3Validaciones de publicación
0Datos privados expuestos
Motor benchmark
Calcula cuota, ranking, crecimiento, eficiencia, agregaciones y comparativas ejecutivas fuera de la capa visual.
Adaptadores de fuente
Convierten JSON de ejemplo o filas mensuales simples en el mismo contrato de datos benchmark.
Modelos de vista
Preparan estructuras para gráficos, tablas, perfiles, eventos y resúmenes antes de renderizar React.
Disciplina pública
Mantiene la demo segura para portafolio con datos sintéticos, scripts de validación y revisión pública.
Arquitectura
Un flujo de sistema, no una pantalla aislada
El sistema mantiene separadas la ingesta, validación, cálculo benchmark, preparación de modelos de vista y renderizado de interfaz. Así la demo puede reemplazarse sin cambiar la experiencia del panel.
Datos mensuales / JSON de ejemplo→Adaptador→Validador de esquema→Motor benchmark→Modelos de vista→Panel React + Vite→Despliegue en Vercel
Fuente de datos
JSON de ejemplo o filas mensuales de benchmark aportadas por el usuario.
Adaptador
Transforma filas simples en el payload del sistema.
Validador de esquema
Comprueba que interface, events y dictionary cumplen el contrato.
Motor benchmark
Normaliza filas y calcula rankings, cuotas, crecimiento, eficiencia y agregaciones.
Modelos de vista
Prepara datos listos para gráficos, tablas, perfiles y resumen ejecutivo.
Interfaz del panel
Renderiza la interfaz ejecutiva React/Vite y despliega de forma segura en Vercel.
Prueba visual
Vistas ejecutivas desde un único contrato benchmark
La interfaz actualizada funciona como una sala de control de benchmark: selector de vistas, disponibilidad por periodo, rankings, momentum, perfiles, comparación cara a cara y previsiones desde el mismo payload estructurado.
La interfaz se organiza por modos ejecutivos: resumen de mercado, perfiles, comparativa directa y espacio de previsión.
El panel de contexto explicita el periodo seleccionado y muestra qué métricas están disponibles antes de renderizar la lectura.
Ranking por periodo y distribución desde las filas de interface, útil para comparación ejecutiva sin datos reales de compañías.
Separa volumen añadido y crecimiento relativo para que el mercado medido funcione como referencia, no como otra lectura aislada.
Lectura individual para una entidad seleccionada, con resumen ejecutivo, KPIs, ranking, cuota y eficiencia.
Un espacio de gráfica enfocado permite comparar una entidad con el promedio de mercado o con pares seleccionados.
La comparación cara a cara convierte filas benchmark en una lectura directa de escala, cuota, crecimiento y eficiencia.
El espacio de previsiones separa periodos proyectados del histórico observado y etiqueta con claridad los valores previstos.
La proyección individual muestra histórico observado, último dato observado y una ruta prevista punteada para periodos futuros.
Contrato de datos
Un único payload alimenta el sistema
`data.interface` es la fuente de verdad. El panel público puede funcionar con JSON de ejemplo o filas mensuales aportadas por el usuario mediante un adaptador, siempre que el payload valide antes de llegar al motor benchmark.
{
"ok": true,
"meta": {
"source": "Your connector name"
},
"data": {
"interface": [],
"events": [],
"dictionary": []
}
}interface- Filas fuente para fechas, entidades, mercados, revenue, visitas, rankings, cuotas, crecimiento y campos de previsión.
events- Anotaciones opcionales y seguras para overlays de lanzamientos, cambios o contexto.
dictionary- Definiciones y metadatos opcionales para explicar la capa de interface.
Disciplina de publicación
Los datos sintéticos son parte del diseño del producto
El repo público es deliberadamente demostrativo: compañías de ejemplo, valores sintéticos, ejemplos de env vacíos y ninguna URL privada. Esa restricción hace publicable el caso sin debilitar la historia técnica.
pnpm testpnpm validate:datapnpm audit:public- Sin datos reales de clientes, competidores, logos ni URLs privadas.
- Los adaptadores permiten reemplazar inputs preservando el mismo contrato validado.
- Las validaciones de publicación hacen visible la disciplina de datos sintéticos antes del release.
Resultado
Un sistema de inteligencia reutilizable y seguro para portafolio
El resultado es un sistema de panel ejecutivo reutilizable para prototipos de inteligencia competitiva, UX analítica y storytelling de producto de datos.
Construcción
- Interfaz ejecutiva React/Vite apoyada en validación de esquema, cálculos benchmark, adaptadores de fuente y constructores de modelos de vista.
- Configuración centralizada para compañía foco, compañía benchmark, vistas activas, moneda, locale y defaults.
- Política de datos sintéticos y validaciones antes de publicar.
Resultado
- Sistema reutilizable para rankings, cuota de mercado, crecimiento, previsiones, anotaciones de eventos, perfiles y señales ejecutivas.
- Demo segura para portafolio que muestra el producto sin exponer clientes, competidores o infraestructura privada.
- Contrato de datos claro para JSON de ejemplo o filas benchmark aportadas por el usuario.
Por qué importa
La fiabilidad pesa más que la novedad
La inteligencia competitiva gana valor cuando la lógica de análisis es repetible. Este sistema define entradas, cálculos, modelos de vista y restricciones públicas para que el benchmark deje de ser una presentación aislada y pase a ser una superficie operativa reutilizable.
Uso para clientes
Dónde se vuelve útil
Una versión para cliente podría ayudar a equipos de marca, ecommerce, marketing o estrategia a comparar mercados, estructurar investigación competitiva, monitorizar señales de posicionamiento y producir lecturas ejecutivas más claras sin rehacer el análisis desde cero.
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