Datos Financieros y de Negocio — Plataforma Andesmar

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Resumen ejecutivo

Lo esencial en dos minutos

En una frase: tenemos un repositorio central en Google Cloud con el detalle de cada venta, boleto, ítem adicional, devolución y cancelación que Betterez registra — organizado para reportes de negocio, no solo para operación del día a día.

~1,2 M

Boletos históricos
en la plataforma

~906 K

Transacciones de venta
registradas

Diario

Actualización del tablero
(2×/día; lookback prod ~2 días vía etl_control)

4

Monedas soportadas
ARS · CLP · BOB · USD

✅ Qué sí tenemos hoy

Ingresos por pasaje, agencia, canal y mes
IVA embebido en el boleto (ticket_taxes)
Impuesto RG3819 (internacional) como ítem separado
Seguros de viaje y productos menores <3 años
Cancelaciones, devoluciones y penalidades retenidas
Ventas brutas, netas y montos reembolsados por transacción
Alcance geográfico: nacional, internacional, línea provincial

⚠️ Qué aún no está en el tablero BI

Desglose por medio de pago (efectivo vs tarjeta) — existe en base operativa, pendiente de modelar en BI
Integración contable / facturación AFIP
Costos operativos, combustible, nómina
Conciliación bancaria automática

Estos temas pueden abordarse en fases posteriores según prioridad del área económico-financiera.

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De dónde vienen los datos

El camino desde la venta hasta el reporte

Cada vez que se vende un pasaje en una agencia, web o terminal Betterez, el sistema emite un evento que llega a nuestra plataforma en Google Cloud. Allí se guarda la información completa (copia fiel del original) y, una vez al día, se reorganiza en tablas listas para consulta gerencial.

Paso 1

Betterez

Sistema de venta de pasajes. Registra ventas, boletos, pagos y devoluciones.

→

Paso 2

Ingesta GCP

Webhooks en tiempo casi real. Copia íntegra en almacenamiento seguro + base operativa.

→

Paso 3
Capa BI
Tablas analíticas reorganizadas para reportes: montos, estados, dimensiones.

→

Paso 4

Tableros MSTR

MicroStrategy consume la capa BI para dashboards de Andesmar.

Principio clave — “raw first”: antes de calcular cualquier número, guardamos el payload original de Betterez sin modificar. Si hay una discrepancia, siempre podemos volver al dato fuente y auditar.

¿Por qué no usamos solo el reporte web de Betterez?

La web de Betterez muestra el estado en este momento de cada boleto. Nuestro modelo analítico responde preguntas distintas: “¿cuánto vendió la agencia X en marzo?”, “¿cuánto IVA hubo en pasajes internacionales?”, “¿cuántas cancelaciones parciales retuvieron penalidad?”. Para eso necesitamos historial consolidado, reglas de negocio acordadas y la posibilidad de cruzar ventas con manifiestos, rutas y agencias.

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Preguntas de negocio que podemos responder

Mapeo directo: pregunta → dato disponible

Pregunta de negocio / finanzas	Métrica	Dónde está
¿Cuántos pasajes vendimos este mes?	Cantidad de boletos pagados	`fact_ticket` — filtro `is_paid = true`
¿Cuánto facturamos en pasajes?	Suma de importes de boletos	`Sum(ticket_amount)` en `fact_ticket`
¿Cuánto IVA hay en los pasajes?	Impuesto embebido en el boleto	`Sum(ticket_taxes)` — distinto del RG3819
¿Cuánto vendimos en seguros de viaje?	Ítems “VIAJE PROTEGIDO”	`fact_sold_item` — `is_insurance = true`
¿Cuánto en impuesto internacional RG3819?	Ítem adicional cross-border	`fact_sold_item` — categoría `tax_cross_border`
¿Cuánto devolvimos / cancelamos?	Montos de refund y penalidades	`refund_amount`, `cancel_penalty_amount` en `fact_ticket`
¿Ventas brutas vs netas por mes?	Bruto, cancelaciones, neto	`fact_sale` — `gross_sale`, `net_sale`, `refounds_amount`
¿Cómo rinde cada agencia?	Revenue por agencia y canal	`dim_agency` + `fact_ticket`
¿Cuánto vendimos en rutas internacionales?	Pasajes con alcance internacional	`fact_ticket.has_internacional = true`
¿Cuántos menores de 3 años viajaron?	Producto “BOLETO SEGURO”	`fact_sold_item` — `is_minor_boleto_seguro`
¿Cuántos pasajes con tarifa niño?	Boletos con tarifa reducida	`fact_ticket.is_child_fare = true` ≠ menor <3

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El modelo en tres capas

Analogía: del recibo crudo al balance resumido

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Capa operativa (OLTP) — “el recibo original”

Copia fiel de lo que Betterez envía: ventas, boletos, pagos, devoluciones, manifiestos. Sirve para auditoría técnica y reconciliación. No está pensada para reportes gerenciales directos.

Schema public

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Capa analítica (BI) — “el libro mayor preparado”

Tablas reorganizadas con reglas de negocio aplicadas: estados curados, montos validados, dimensiones (agencia, canal, fecha, ruta). Es lo que consumen los tableros MicroStrategy.

Schema bi_rebuild

3

Tableros (MicroStrategy) — “la vista ejecutiva”

Dashboards con filtros, gráficos y exportaciones. Los números provienen de la capa BI; las reglas de filtro (pagado, moneda, etc.) están documentadas y acordadas.

Consumo negocio

Importante para contabilidad: los montos del tablero provienen de Betterez (precio de venta al pasajero), no de asientos contables propios de Andesmar. Para cruce con ERP o facturación AFIP hay que definir reglas de mapeo explícitas — no es automático hoy.

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Las piezas del modelo financiero

Tres tablas principales + dimensiones de contexto

Piense en una venta de pasaje como una “transacción” que puede incluir varias líneas. El modelo separa cada concepto en su propia tabla para evitar doble conteo.

🧾 Una venta Betterez (transacción padre)

Tabla: fact_ticket

El pasaje / boleto

Monto: ticket_amount + IVA: ticket_taxes

Tabla: fact_sold_item

Seguro “VIAJE PROTEGIDO”

Monto: item_amount

Tabla: fact_sold_item

Impuesto RG3819

Monto: item_amount (ítem aparte)

Tabla: fact_sold_item

Boleto seguro menor <3

Monto: item_amount

Tabla BI	¿Qué representa 1 fila?	Campos clave para finanzas	Uso típico
`fact_ticket`	1 boleto / pasaje	`ticket_amount`, `ticket_taxes`, `currency`, `refund_amount`, `cancel_penalty_amount`, `is_paid`, `sale_date`	Revenue por pasaje, IVA, cancelaciones, análisis por ruta
`fact_sale`	1 transacción de venta	`gross_sale`, `net_sale`, `cancellation_amount`, `refounds_amount`, `total_amount`, `num_tickets`	Ventas brutas/netas a nivel transacción; cuidado con filas PI-/R-
`fact_sold_item`	1 producto adicional (PI-)	`item_amount`, `product_name`, `is_insurance`, `is_minor_boleto_seguro`, `product_category`	Seguros, menores <3, impuesto RG3819
`dim_agency`	1 agencia de venta	`agency_label`, `agency_code`, `agency_country`	Ranking por agencia, filtros geográficos
`dim_date` + `dim_mes_anio`	1 día / 1 mes	`sale_date` en hora Argentina	Cortes mensuales, trimestrales, YoY
`dim_channel`	1 canal de venta	`channel`, `channel_group` (físico / online)	Mix canal físico vs digital

Regla anti doble conteo: no sumar fact_sale.total_amount junto con fact_sold_item.item_amount sin filtros — los ítems PI- ya están vinculados a la venta padre. Para revenue de pasajes usar fact_ticket; para ítems adicionales usar fact_sold_item; para venta transaccional usar v_fact_sale_parent_only.

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Montos e impuestos

Dos impuestos distintos — no mezclarlos

IVA del pasaje

Impuesto incluido en el precio del boleto. Betterez lo expone como componente del ticket.

Columna BI

fact_ticket.ticket_taxes

Fuente validada desde Betterez (display_total_taxes). Es el IVA “embebido” — no aparece como línea separada en la factura al pasajero.

Impuesto RG3819 (internacional)

Tasa adicional para pasajes cross-border. Se factura como producto aparte.

Columna BI

fact_sold_item.item_amount

filtro: product_category = 'tax_cross_border'

Producto Betterez: “IMPUESTO NACIONAL ARGENTINO - RG3819”. Es un ítem PI- independiente del pasaje.

Ventas brutas, netas y devoluciones (`fact_sale`)

Campo	Significado de negocio	Cómo se calcula (simplificado)
`gross_sale`	Venta bruta de la transacción	Total positivo de la venta
`cancellation_amount`	Monto asociado a cancelaciones	Según status de la transacción
`refounds_amount`	Monto reembolsado	Cuando status = refunded
`net_sale`	Venta neta (bruto − devoluciones)	`gross_sale − refounds_amount`

Moneda: los montos no se convierten automáticamente entre ARS, CLP, BOB y USD. Para sumar importes coherentes hay que filtrar por una moneda (WHERE currency = 'ARS'). Mezclar monedas sin conversión produce totales incorrectos.

Fecha de venta — zona horaria Argentina

Todas las fechas de corte mensual (sale_date) están en hora Argentina (America/Argentina/Buenos_Aires). Esto alinea los reportes con el calendario operativo de Andesmar, no con UTC ni con la hora del servidor.

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Estados del boleto y revenue neto

Por qué “pagado” no es una sola definición

Betterez a veces deja un boleto como “paid” en pantalla aunque ya hubo una cancelación con penalidad retenida. Nuestro modelo lee los eventos de devolución (refund_details) y calcula estados curados para que los números del tablero sean consistentes.

Concepto	Columna BI	¿Cuándo usarla?	Ejemplo
Pasaje neto (tablero oficial)	`is_paid = true`	KPI ejecutivo, revenue de pasajes, manifiesto	Excluye cancelaciones y devoluciones totales
Alineado a Betterez web	`is_paid_including_partial_cancel`	Cruce con reporte web por agencia	Incluye cancelación parcial con penalidad retenida
Cancelación parcial	`is_partial_cancel`	Auditoría de penalidades retenidas	Pasajero canceló pero Andesmar retuvo parte del importe
Monto devuelto	`refund_amount`	Análisis de devoluciones	Suma de lo reembolsado al pasajero
Penalidad retenida	`cancel_penalty_amount`	Ingreso por penalización	`ticket_amount − refund_amount` en cancel parcial
Estado curado	`effective_ticket_status`	Reportes por hoja: paid / cancelled / changed / refunded	Prioriza eventos de devolución sobre status crudo

Volúmenes de referencia (jun 2026)

~1,1 M

Boletos pagados netos
effective_status = paid

~36 K

Cancelados

~26 K

Cambiados (reemisión)

~3 K

Cancelaciones parciales
(penalidad retenida)

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Cortes de análisis disponibles

Dimensiones para segmentar ingresos y volúmenes

Dimensión	Valores ejemplo	Pregunta que habilita
Tiempo	Día, mes, trimestre, año	¿Cómo evolucionan las ventas mes a mes?
Agencia	Nombre, código, país	¿Qué agencias venden más? ¿Cuál tiene más cancelaciones?
Canal	Físico (agencia) vs online (web/app)	¿Qué peso tiene la venta digital?
Moneda	ARS, CLP, BOB, USD	¿Cuánto vendimos en pesos vs pesos chilenos?
Alcance de ruta	Nacional · Internacional · Línea provincial	¿Cuánto revenue es cross-border?
Itinerario / servicio	Nombre del servicio, km del recorrido	¿Qué líneas generan más ingreso por km?
Tarifa	Adulto, niño, cortesía	¿Cuántos pasajes con tarifa reducida?
Producto / familia	Regular, charter, encomiendas, etc.	¿Cuánto es pasaje regular vs servicios especiales?

Ejemplo de lectura mensual consolidada

Un reporte mensual típico para finanzas puede incluir, en una sola vista:

Cantidad y monto de pasajes pagados (neto)
IVA embebido en pasajes
Recaudación de seguros “VIAJE PROTEGIDO”
Ítems de impuesto RG3819
Productos menores <3 años
Devoluciones y transacciones R-

Todo filtrable por agencia, canal, moneda y mes — con las reglas de estado acordadas.

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Cobertura y actualización

Qué tan completos y frescos están los datos

Cobertura histórica

Datos desde la migración a Betterez en GCP (2025 en adelante como referencia principal)
~1,2 millones de boletos consolidados
Backfill de webhooks ene–jun 2026 completado
Reconciliación vs sistema Legacy: conteos alineados (<0,3% diferencia en meses cerrados)

Frecuencia de actualización

Ingesta operativa: casi en tiempo real (webhooks Betterez → GCP)
Tablero BI: proceso diario automatizado (Cloud Run Job)
Ventana de reproceso: valor en bi_rebuild.etl_control.lookback_interval (prod jun-2026: 2 días; default del script SQL: 14 días si no hay fila)
Red de seguridad: jobs diarios detectan transacciones faltantes y las reinyectan

Posicionamiento vs Legacy SAP: la plataforma GCP refleja mejor el ciclo de vida real de los boletos (cancelaciones post-venta, devoluciones parciales, moneda explícita). Para reporting operativo y gerencial post-migración, bi_rebuild es la fuente recomendada — no el sistema Legacy histórico.

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Límites actuales y conversación para la reunión

Qué podemos profundizar juntos

Disponible hoy

Revenue por pasaje, agencia, canal, mes y moneda
IVA pasaje + impuesto RG3819 separados
Seguros, menores, tarifas niño
Cancelaciones, devoluciones, penalidades
Ventas brutas / netas por transacción
Alcance geográfico (nacional / internacional)
Cruce con manifiestos (operación del viaje)

Pendiente / a definir con ustedes

Medios de pago (efectivo, tarjeta, MercadoPago) — dato existe, falta tablero
Mapeo a plan de cuentas contable / ERP
Conciliación con facturación electrónica AFIP
Comisiones de agencia como métrica formal
Tipo de cambio oficial para consolidación multi-moneda
Reportes regulatorios específicos (si aplican)

Preguntas útiles para orientar la reunión

¿Qué reportes mensuales producen hoy manualmente?	Nos ayuda a priorizar qué automatizar primero
¿Cuál es la definición de “venta” para contabilidad?	¿Fecha de emisión, fecha de viaje, o fecha de cobro?
¿Necesitan desglose por medio de pago?	Podemos modelarlo desde la base operativa (`payments`)
¿Cómo consolidan monedas extranjeras?	Hoy el tablero filtra por moneda; conversión es decisión de negocio
¿Qué diferencia vs Legacy les importa cerrar?	Tenemos auditorías documentadas para explicar gaps históricos

✦

Glosario rápido

Términos que pueden aparecer en la conversación

Betterez: Proveedor de software de venta de pasajes. Sistema fuente de ventas, boletos y devoluciones.
BI / bi_rebuild: Capa analítica en Google Cloud. Tablas preparadas para reportes de negocio.
OLTP / public: Base operativa con copia fiel de Betterez. Para auditoría técnica.
Grano (grain): Qué representa una fila: 1 boleto, 1 transacción, o 1 ítem adicional.
PI- (sold item): Transacción de ítem adicional: seguro, impuesto RG3819, boleto seguro menor.
R- (refund): Transacción de devolución vinculada a una venta original.
sale_date: Fecha de venta en hora Argentina. Eje temporal estándar del tablero.
travel_date: Fecha del viaje (salida del bus). Distinta de la fecha de venta.
is_paid: Filtro oficial: boleto vendido neto, sin cancelación ni devolución.
ETL: Proceso diario que transforma datos operativos en tablas analíticas.
MicroStrategy (MSTR): Herramienta de tableros que consume la capa BI.
Legacy SAP: Sistema histórico pre-GCP. Referencia para migración, no para KPIs actuales.

Documento preparado por el equipo de datos Andesmar / iTiers · Junio 2026
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Referencias técnicas: INFORME_MAESTRO_BI_REBUILD.md · GUIA_TABLERO_METRICAS_BI_REBUILD.md

Resumen ejecutivo

✅ Qué sí tenemos hoy

⚠️ Qué aún no está en el tablero BI

De dónde vienen los datos

¿Por qué no usamos solo el reporte web de Betterez?

Preguntas de negocio que podemos responder

El modelo en tres capas

Capa operativa (OLTP) — “el recibo original”

Capa analítica (BI) — “el libro mayor preparado”

Tableros (MicroStrategy) — “la vista ejecutiva”

Las piezas del modelo financiero

Montos e impuestos

IVA del pasaje

Impuesto RG3819 (internacional)

Ventas brutas, netas y devoluciones (fact_sale)

Fecha de venta — zona horaria Argentina

Estados del boleto y revenue neto

Volúmenes de referencia (jun 2026)

Cortes de análisis disponibles

Ejemplo de lectura mensual consolidada

Cobertura y actualización

Cobertura histórica

Frecuencia de actualización

Límites actuales y conversación para la reunión

Disponible hoy

Pendiente / a definir con ustedes

Preguntas útiles para orientar la reunión

Glosario rápido

Ventas brutas, netas y devoluciones (`fact_sale`)