{"id":285,"date":"2026-02-05T11:50:41","date_gmt":"2026-02-05T17:50:41","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.alejandrobecerril.com\/?p=285"},"modified":"2026-03-08T15:43:20","modified_gmt":"2026-03-08T21:43:20","slug":"serie-tracking-de-productividad-parte-4","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.alejandrobecerril.com\/es\/serie-tracking-de-productividad-parte-4\/","title":{"rendered":"Serie: Tracking de productividad \u2013 Parte 4: Captura y almacenamiento de los datos"},"content":{"rendered":"<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1024\" height=\"683\" src=\"https:\/\/blog.alejandrobecerril.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Image-Feb-5-2026-11_42_23-AM-1024x683.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-328\" srcset=\"https:\/\/blog.alejandrobecerril.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Image-Feb-5-2026-11_42_23-AM-1024x683.png 1024w, https:\/\/blog.alejandrobecerril.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Image-Feb-5-2026-11_42_23-AM-300x200.png 300w, https:\/\/blog.alejandrobecerril.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Image-Feb-5-2026-11_42_23-AM-768x512.png 768w, https:\/\/blog.alejandrobecerril.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Image-Feb-5-2026-11_42_23-AM-18x12.png 18w, https:\/\/blog.alejandrobecerril.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Image-Feb-5-2026-11_42_23-AM.png 1536w\" sizes=\"(max-width: 767px) 89vw, (max-width: 1000px) 54vw, (max-width: 1071px) 543px, 580px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>En cap\u00edtulos anteriores de esta serie defin\u00ed los indicadores clave y los eventos que ser\u00e1n capturados en este experimento. A su vez, arm\u00e9 el dispositivo que permite la captura de los eventos producidos por el usuario, los cuales, como mencion\u00e9 anteriormente, son transmitidos a trav\u00e9s del puerto serial del microcontrolador.<\/p>\n\n\n\n<p>En este apartado, como el t\u00edtulo lo indica, hablar\u00e9 acerca del proceso de <strong>captura y almacenamiento de los datos<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qu\u00e9 datos se capturan<\/h2>\n\n\n\n<p>El tipo de dato que el dispositivo transmite es \u00fanicamente un n\u00famero, del uno al cuatro, el cual se corresponde con cada uno de los eventos definidos previamente:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>1: <\/strong>Inicio de bloque de trabajo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>2: <\/strong>Inicio de bloque de concentraci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>3: <\/strong>Fin de bloque de concentraci\u00f3n.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>4: <\/strong>Fin de bloque de trabajo.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Durante la captura, se agrega <strong>la fecha <\/strong>y <strong>la hora <\/strong>al n\u00famero del evento. Estas tres dimensiones ser\u00e1n suficientes para, posteriormente, en la fase de an\u00e1lisis, calcular m\u00e9tricas como:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li>Tiempo total de la jornada laboral por d\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>N\u00famero de bloques de trabajo por d\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>Tiempo total de concentraci\u00f3n por d\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>N\u00famero de bloques de concentraci\u00f3n por d\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>Duraci\u00f3n promedio de bloques de concentraci\u00f3n por d\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>Tiempo total no productivo por d\u00eda.<\/li>\n\n\n\n<li>Porcentaje de concentraci\u00f3n por d\u00eda<\/li>\n\n\n\n<li>Porcentaje de tiempo no productivo por d\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Adicionalmente, se pueden derivar nuevas dimensiones a partir de la fecha, como el d\u00eda de la semana o el mes, o incluso cruzarlas con variables externas como la temperatura. Esto permitir\u00e1 analizar de qu\u00e9 manera distintos factores influyen en mi productividad.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Estrategia de muestreo<\/h2>\n\n\n\n<p>Para el muestreo, como se ha establecido previamente, es necesario capturar los eventos de manera manual durante la jornada laboral. El dispositivo cuenta con indicadores visuales (LEDs) y una alarma sonora, los cuales funcionan como retroalimentaci\u00f3n sensorial y ayudan a mantener el enfoque durante el uso.<\/p>\n\n\n\n<p>La duraci\u00f3n del muestreo ser\u00e1 de <strong>tres meses<\/strong>, con el objetivo de contar con una base de datos lo suficientemente amplia como para considerarse significativa. Uno de los principales retos de este tipo de muestreo es la consistencia, ya que una captura irregular puede comprometer la calidad de los datos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Registro y estructura de los datos<\/h2>\n\n\n\n<p>A partir de este punto, el objetivo del sistema es convertir cada interacci\u00f3n con el dispositivo en un registro estructurado que pueda ser analizado posteriormente.<\/p>\n\n\n\n<p>Cada vez que ocurre un evento, el sistema registra tres elementos b\u00e1sicos: la fecha, la hora y el identificador del evento. En conjunto, estos registros forman una secuencia temporal que describe c\u00f3mo se distribuyen los bloques de trabajo y concentraci\u00f3n a lo largo de la jornada laboral.<\/p>\n\n\n\n<p>Cada evento se convierte en una fila dentro de un archivo de datos. Con el paso de los d\u00edas, este archivo se convierte en un registro cronol\u00f3gico de mi comportamiento de trabajo, lo que permite reconstruir posteriormente la duraci\u00f3n de los bloques de trabajo, los periodos de concentraci\u00f3n y los intervalos de descanso.<\/p>\n\n\n\n<p>El dise\u00f1o del sistema busca mantener la captura de datos lo m\u00e1s simple posible. En lugar de intentar calcular m\u00e9tricas en el momento de la captura, el sistema se limita a registrar los eventos con su correspondiente timestamp. Esto reduce la complejidad del sistema y deja el procesamiento de la informaci\u00f3n para una etapa posterior.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Almacenamiento de la informaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>Los eventos capturados se almacenan en un archivo estructurado que funciona como el conjunto de datos base del experimento. Cada registro contiene \u00fanicamente la informaci\u00f3n m\u00ednima necesaria para reconstruir posteriormente la jornada de trabajo: fecha, hora y tipo de evento.<\/p>\n\n\n\n<p>El sistema de captura est\u00e1 implementado utilizando <strong>Python<\/strong>, ejecutado desde <strong>Jupyter Notebook<\/strong>, el cual se encarga de escuchar los eventos transmitidos por el microcontrolador a trav\u00e9s del puerto serial y registrarlos autom\u00e1ticamente. Cada evento recibido se almacena como una nueva fila dentro de un archivo <strong>CSV<\/strong>, que funciona como bit\u00e1cora cronol\u00f3gica del experimento.<\/p>\n\n\n\n<p>Este enfoque permite que el sistema de captura sea extremadamente ligero, al mismo tiempo que garantiza que toda la informaci\u00f3n necesaria para el an\u00e1lisis se encuentre disponible. Al utilizar un formato simple como CSV, los datos pueden ser f\u00e1cilmente procesados posteriormente utilizando herramientas de an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n\n\n\n<p>Con el paso del tiempo, este archivo se convierte en una bit\u00e1cora detallada de las sesiones de trabajo. A partir de esta bit\u00e1cora ser\u00e1 posible reconstruir la duraci\u00f3n de los bloques de concentraci\u00f3n, calcular m\u00e9tricas agregadas por d\u00eda y analizar patrones de comportamiento.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Calidad y validaci\u00f3n de los datos.<\/h2>\n\n\n\n<p>El microcontrolador incluye condiciones en su c\u00f3digo que evitan que se graben dos eventos id\u00e9nticos de manera consecutiva. Sin embargo, siempre existe la posibilidad de error humano.<\/p>\n\n\n\n<p>En esos casos, es posible editar el CSV manualmente para eliminar registros capturados accidentalmente o corregir entradas incorrectas. Lo \u00fanico a tomar en cuenta es que la funci\u00f3n de lectura y escritura de datos no debe estar ejecut\u00e1ndose al momento de realizar estas modificaciones. Asimismo, es necesario cerrar el archivo CSV para que el script pueda operar correctamente.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Siguientes pasos<\/h2>\n\n\n\n<p>Con la captura y el almacenamiento de los datos resueltos, el siguiente paso del experimento ser\u00e1 el an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n generada. En esta etapa buscar\u00e9 transformar los eventos y timestamps en m\u00e9tricas concretas que me permitan entender c\u00f3mo se distribuye mi tiempo a lo largo de la jornada laboral y qu\u00e9 tan consistente es mi nivel de concentraci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En cap\u00edtulos anteriores de esta serie defin\u00ed los indicadores clave y los eventos que ser\u00e1n capturados en este experimento. 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