Reporting centralizado para una cadena de 12 cafés: mismo latte, 9 ciudades

Una cadena third-wave estilo Kronotrop con 12 locales en 9 ciudades: distintos baristas, misma carta, mismo SKU de latte. El gerente regional quiere un único panel padre el lunes por la mañana, no 12 pestañas. Aquí va el montaje Looker Studio multi-tenant con detección de anomalías.

Arquitectura: local → BigQuery → Looker

Cada local sube un JSON diario a Cloud Storage a las 00:30 UTC. Una consulta programada en BigQuery a las 03:00 hace UPSERT en la tabla particionada orders_daily. Looker Studio se conecta a esa única tabla — no hay stitching entre 12 fuentes.

Cuatro páginas: Vista global, Comparativa de locales (heatmap), Drill-down de producto, Anomalías. Los filtros persisten entre páginas.

Granularidad: producto × local × hora × semana

Sin la granularidad correcta no puedes afirmar que el latte cayó esta semana. El esquema:

• Por hora: (branch_id, sku, hora, día_semana) — anomalía en hora pico
• Diaria: (branch_id, sku, fecha) — base de Z-score
• Semanal: (branch_id, sku, semana_iso) — variación semanal

12 locales × 60 SKU × 365 días ≈ 263k filas/año. BigQuery cuesta menos de 0,02 $/mes.

Anomalía Z-score: latte -2σ → alerta Slack

Una consulta calcula a las 04:00 μ y σ en ventana móvil de 28 días por par (local, producto). El valor diario (hoy - μ) / σ es el Z-score. Si |Z| ≥ 2, fila en anomalies, Cloud Function dispara mensaje a Slack #ops-alerts.

Ejemplo: "Kadıköy Flat White Z=-2,4 (hoy 18, media 47). Causa probable: cambio de barista, calibración del espresso." El supervisor llama en 30 minutos. Falsos positivos ~12% — aceptable.

FAQ

¿Looker Studio es gratis para 12 locales? Sí. Looker Studio es gratuito; solo paga BigQuery — bajo 5 $/mes a este volumen.

No tenemos POS, solo thMenu. ¿Funciona? Sí. Export nightly de D1 a R2, luego carga a BigQuery. El tier Pro+ expone el feed de analítica.

¿Por qué 2σ y no 3σ? 3σ es demasiado conservador — se escaparían caídas operativas reales. 2σ da 88% de precisión con buen recall.

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