Technology Rain Journal ISSN: 2953-464X
Vol. 4 Núm. 2 (Julio – Diciembre 2025),e78.
https://technologyrain.com.ar/
Artículo de Investigación Original
Productividad en Frameworks Web para el desarrollo de dashboards
interactivos con Power BI Pro
Productivity in Web Frameworks for developing interactive dashboards with Power
BI Pro
Gladys Geoconda Esquivel Paula
1[0009-0002-3715-777]
, Luis René Quisaguano Collaguazo
2[0000-0003-1345-
0898]
, Abraham Paúl Caluña Guamán
3[0009-0004-4065-0283]
,Victor Alfonso Chiguano Lagla
4[0009-0005-
9086-5829]
1
Universidad Técnica de Cotopaxi – Ecuador, gladys.esquivel9@utc.edu.ec.
2
Universidad Técnica de Cotopaxi – Ecuador, abraham. luis.quisaguano1@utc.edu.ec.
3
Universidad Técnica de Cotopaxi – Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas – Ingeniería en Sistemas de la Información– Ecuador,
abraham.caluna8057@utc.edu.ec.
4
Universidad Técnica de Cotopaxi – Ciencias de la Ingeniería y Aplicadas – Ingeniería en Sistemas de la Información– Ecuador,
victor.chiguano7102@utc.edu.ec.
CITA EN APA:
Esquivel Paula, G. G., Quisaguano
Collaguazo, L. R., Caluña Guamán,
A. P., & Chiguano Lagla, V. A.
Productividad en Frameworks Web
para el desarrollo de dashboards
interactivos con Power BI Pro.
Technology Rain Journal, 4(2).
https://doi.org/10.55204/trj.v4i2.e78
Recibido: 12 de mayo-2025
Aceptado: 18 de julio-2025
Publicado: 23 de julio-2025
Technology Rain Journal
ISSN: 2953-464X
Resumen.
Introducción: El uso de dashboards es muy popular en la actualidad por
las empresas, lo interesante es determinar cual es el tipo de tecnología
base idóneo para los diferentes proyectos. Objetivo: analizar la
eficiencia técnica y operativa de dos sistemas generadores de dashboards
interactivos con diferente estructura determinando su desempeño
desarrollo y capacidad de integración con Power BI Pro. Metodología:
Investigación aplicada y comparativa. Técnicas empleadas Observación
directa, medición de tiempos, pruebas de funcionalidad. Las
dimensiones de estudio fueron desarrollo, productividad – escalabilidad
y desempeño – rendimiento. Resultados: Se desarrollaron dos sistemas
uno mediante .Net alojado en Windows y otro con Django alojado en
Linux los dos fueron conectados con Power BI Pro para la generación
de Dashboards interactivos de un entorno de empresa simulado. los dos
sistemas generan entornos visuales semejantes, las diferencias
sustanciales radican en los tiempos de desarrollo que son mayores en el
sistema Django al estar alojado en Linux requirió una estructura
adicional para integrarse a Power Bi Pro, en desempeño del sistema
mediante la medición del tiempo de carga de .Net fue de 3.2 segundos a
diferencia de Django 46 segundos, .net presentó un error técnico y
Django 3. Conclusión: La elección sobre la mejor opción depende del
contexto, la disponibilidad de recursos y los objetivos que se plantee
para el proyecto .Net es eficiente en entornos donde se requiere mayor
rapidez y compatibilidad nativa con Microsoft mientras que Django es
útil en proyectos que libres que se enfoquen en la personalización.
Palabras Clave: Productividad, Frameworks Web, Dashboards, Power
BI Pro.
Los contenidos de este artículo están
bajo una licencia de Creative
Commons Attribution 4.0
International (CC BY 4.0 )
Los autores conservan los derechos
morales y patrimoniales de sus obras.
Abstract:: Introduction: The use of dashboards is very popular
nowadays among companies, the interesting thing is to determine which
is the ideal type of base technology for different projects. Objective: To
analyze the technical and operational efficiency of two interactive
dashboard generating systems with different structures, determining
their development performance and integration capacity with Power BI
Pro. Methodology: Applied and comparative research. Techniques used:
Direct observation, time measurement, functionality testing. The study
dimensions were development, productivity - scalability and
performance - performance. Results: Two systems were developed, one
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using .Net hosted on Windows and the other with Django hosted on
Linux, both were connected to Power BI Pro to generate interactive
Dashboards of a simulated business environment. the two systems
generate similar visual environments, the substantial differences lie in
the development times that are longer in the Django system as being
hosted on Linux required an additional structure to integrate with Power
Bi Pro, in system performance by measuring the loading time of .Net
was 3.2 seconds unlike Django 46 seconds, .Net presented a technical
error and Django 3. Conclusion: The choice on the best option depends
on the context, the availability of resources and the objectives that are
set for the project. .Net is efficient in environments where greater speed
and native compatibility with Microsoft are required while Django is
useful in free projects that focus on customization.
Keywords: Productivity, Web Frameworks, Dashboards, Power BI Pro.
1. INTRODUCIÓN
“La rápida innovación tecnológica ha revolucionado todos los campos de la sociedad actual”
(Hidalgo Achig et al., 2021) en el contexto actual de transformación digital la visualización de datos
se posiciona como una herramienta eficiente para la toma de decisiones estratégicas empresariales,
al ofrecer un entorno corporativo más eficiente y ágil con datos es Power BI Pro, por su
funcionalidad presenta los datos de forma interactiva y llamativa ofrece indicadores y métricas
claves refleja información relevante óptima para la gestión de empresas de cualquier tamaño y
naturaleza económica.
Sin embargo, es importante considerar que la funcionalidad de esta herramienta interactiva depende
significativamente del framework web que se utilice en el desarrollo, y de la complementariedad de
los sistemas de backend que conformen la lógica del negocio al que se enfoca la herramienta.
En este contexto la dificultad se presenta en la elección del framework, especialmente cuando el
entorno del negocio es complejo y requieren controlar diversos elementos como inventarios, ventas,
proveedores, clientes, etc. es necesario que se obtengan métricas claras y precisas de la inter
operatividad y rendimiento del negocio, la decisión sobre que framework se empelará debe basarse
en datos reales del funcionamiento y operatividad para evitar costes innecesarios, mayores tiempos
de desarrollo y restricciones futuras en el uso de la herramienta.
En el área existen diversos estudios que se enfocan en analizar de forma aislada o individual el uso
del uso de .NET o Django con la integración de Power BI Pro para la generación de reportes
empresariales dinámicos. No obstante, son escasos aquellos estudios que vinculan el desarrollo de
dashboards integrados y su eficiencia con la elección del framework. Por lo expuesto, la
investigación se enfoca en desarrollar dos estructuras paralelas la una con .NET/SQL
Server/Windows y otra con Django/PostgreSQL/Linux en ambos casos conectadas a Power BI Pro
para evaluar su eficiencia en la generación de métricas empresariales bajo elementos como la
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experiencia del usuario final, el tiempo de desarrollo, la facilidad de integración, escalabilidad,
interfaz, etc.
El estudio tiene como objetivo analizar la eficiencia técnica y operativa de dos sistemas generadores
de dashboards interactivos con diferente estructura determinando su desempeño desarrollo y
capacidad de integración con Power BI Pro. Además, se pretende responder las siguientes
interrogantes científicas ¿Cuál de las dos estructuras genera una integración más rápida y eficiente
con Power BI Pro? ¿Existen variaciones en el desarrollo de respuesta y rendimiento en la generación
de dashboards interactivos? ¿Existen diferencias significativas en la estructura de un sistema alojado
en Windows y otro bajo Linux?
Y comprobar la hipótesis: Un entorno basado en Python Framework Django genera la misma
eficiencia y escalabilidad que un entorno desarrollado en Framework Web Formas para el desarrollo
de dashboards interactivos mediante integración a Power BI Pro.
Para efecto se empleará un entorno de venta simulado, de esta manera se compara las dos
estructuras para esclarecer la eficiencia en la generación de indicadores y métricas interactivas
estableciendo ventajas y desventajas técnicas y operativas de los dos sistemas, esta información es
especialmente útil para la toma de decisiones. Considerando lo que afirma (Quishpe Zapata, 2024)
en la actualidad las tecnologías, actividades, herramientas que ofrecen visualización, informes,
análisis y transformación de datos para la correcta toma de decisiones empresariales económicas,
estratégicas de nivel operacional o gerencial es una necesidad imperiosa para la sostenibilidad
empresarial. Como punto inicial se analiza ASP.NET (.NET FRAMEWOR) Framework Web
Formas y Python Framework Django. En segunda instancia se presentan las bases de datos SQL
Server y Postores SQL y finalmente Power BI Pro.
1.1 ASP.NET (.Net Framework) y Python Framework Django
Al analizar la evolución que ha tenido .NET como afirman (Narváez Vilema et al., 2025) su historia
inicia en el año 2002 cuando Microsoft lanzó su primera versión, que se enfocaba a integrar varios
lenguajes y herramientas para hacer más fácil el desarrollo de aplicaciones en Windows, para
habilitar la programación en múltiples lenguajes se incluyó el Common Language Runtime (CLR)
En el año 2016 se lanzó .NET Core que consistió en una versión multiplataforma esto permitió la
integración en Linux, Windows, etc. Esto cambió de forma marcada la filosofía de programación
orientándose al código abierto. Y, en 2020 se integraron las dos versiones ofreciendo la posibilidad
de programar en la web, en la nube y en dispositivos móviles desde una misma aplicación.
Es importante considerar lo que manifiesta (Lombana Perez, 2021) en el desarrollo se debe
relacionar el frontend y el backend a fin de obtener herramientas netamente funcionales que ofrezcan
una experiencia eficiente e interactiva, accesible y atractiva. El primero hace referencia a los
elementos que interactúan con el usuario de forma directa mientras que el segundo elemento es la
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lógica y la gestión de datos se comunica con el frontend y ejecuta las acciones que el usuario requiere
y debe ser capaz de procesar diversas solicitudes de forma simultánea y poseer un nivel de seguridad
aceptable.
Por su parte Python de acuerdo a (IT Madrid, 2021) es un lenguaje de programación con semántica
dinámica y de alto nivel, favorece la producción por su nivel de legibilidad de código y su carácter
Open Source, lo sitúan como e líder sobre todo en el Data Science porque posee variedad de
bibliotecas.
1.2 SQL Server y Postgres SQL
SQL es un sistema que según (Angulo Pinedo, 2021) integra tablas para ordenar y almacenar
diversos datos y estructurarlos de formas específicas. En las tablas se encuentran filas y columnas
que se conocen también como o tuplas o registros y atributos respectivamente. Cada una de las
columnas se establecen con criterios específicos de datos como: cantidades monetarias, números,
fechas, nombres, etc. En este sistema se puede encontrar MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL
Server, Oracle Database y SQLite y pueden ser empleadas de acuerdo con las funcionalidades y
requerimientos desde cuestiones empresariales hasta páginas web.
SQL Server emplea el lenguaje Transact SQL lo que según (Morales Sevilla, 2021) permite manejar
datos mediante lógica procedural, es un sistema que ofrece un nivel de seguridad eficiente y robusto
demostrando escalabilidad y alta disponibilidad. Además, su interfaz gráfica favorece la ejecución
y administración de comandos SQL, en este contexto se pueden desarrollar tareas complejas sin
tener que sobre escribir el código.
SQL dispone de distintas ediciones que según (Abhishek Parandkar, 2024) lo sitúan como ideal
para las empresas de grande tamaño mediante Enterprise y para aquellas pequeñas o medianas la
edición Estándar y sin olvidar la opción gratuita que permite experimentar todas sus funcionalidades
sin incurrir en costo alguno.
1.3 Power BI Pro
Es una herramienta creada por Microsoft enfocada en ofrecer visualización de datos de forma
interactiva y puede ser empleada desde dispositivos móviles. Es el elemento que hace posible la
interactividad en los dashboards, su interfaz en amigable y sencilla, impulsa el trabajo en equipo
porque permite compartir informes y trabajar en tiempo real (Briones Acuña et al., 2024). Está
compuesta de tres elementos principales:
Figura 1
Elementos de Power BI Pro
Power BI
Desktop
El Servicio
Power BI
Aplicaciones
móviles
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Nota: Elaboración propia a partir de Narvaes et al., 2025.
Power BI Pro es una herramienta posicionada en la gestión, administración y visualización de datos,
por su alcance puede manejar cualquier tipo de datos de diferentes orígenes y de cualquier
complejidad. Los componentes, diseños y recursos atractivos que posee en la versión actual hacen
más fácil e interactiva la comprensión e interpretación de datos (Pacheco Huanca & Dionicio Asto,
2024). Power BI Pro de acuerdo a (Álvarez Medina, 2022, p.12) es una herramienta líder en
inteligencia de negocios que se destaca por su integración con otras aplicaciones de Microsoft y su
capacidad para generar informes interactivos y dashboards personalizables.
La conexión de Power BI Pro y SQL Server según (Álvarez Medina, 2022) se efectúa mediante un
integración sólida y estable entre el programa y la base de datos esto hace posible un flujo continuo
de información sincronizando los datos en tiempo real, SQL Server es el almacén donde se reserva
gran cantidad de datos y Power BI Pro es la ventana por la que se refleja mediante gráficos e
informes interactivos la información haciéndola más visual y atractiva.
2. METODOLOGÍA O MATERIALES Y METODOS
La investigación se plantea como aplicada porque se enfoca en “un objetivo práctico y específico,
en un contexto determinado con problemas de la vida cotidiana y práctica, aplicando o utilizando el
conocimiento de una o varias áreas especializadas para dar solución a un problema social o
productivo”. En este contexto se enfoca en brindar una solución específica e innovadora para la
toma de decisiones empresariales mediante el desarrollo de dashboards interactivos con Power BI
Pro enfocado a un entorno comercial específico simulado. A continuación, se presenta la dinámica
de la investigación aplicada:
Figura 2
Dinámica de la investigación aplicada
Además, es comparativa porque se desarrollan dos tipos de estructura con diferente lenguaje de
programación y base de datos para determinar el rendimiento, eficiencia y comportamiento de cada
framework. Como técnicas de investigación se aplicó:
• La observación directa y estructurada se enfoca en recolectar datos sobre la organización de
códigos y elementos visibles del proceso de desarrollo
• Evaluación y medición de la productividad y rendimiento – tiempos de respuesta.
Identificación de
necesidad social o
productiva
Investigación
aplicada
Solución
Innovación
mediante
tecnología
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• Pruebas de funcionalidad de los dos sistemas con los mismos elementos para contrastar la
información y establecer variaciones sobre la ejecución en condiciones reales.
• Técnica estadística t-student que permite medir la variación entres los dos sistemas y aceptar
o rechazar la hipótesis de estudio.
Las dimensiones e indicadores empleados para la comparativa serán:
Tabla 1
Dimensiones e indicadores analizados
Dimensión
Elementos
Evaluados
Indicadores
Clave
Escala de
Medición
Desarrollo
Framework
utilizado
Tiempo de
desarrollo
Tipo de
framework
Tiempo total de
codificación
Nominal -
Razón
Productividad
y
Escalabilidad
Facilidad de
integración
con Power
BI
Modularidad
del código
Tiempo de
integración con
Power BI
Separación
lógica de
componentes
Razón -
Ordinal
Desempeño
del sistema
(Rendimiento)
Tiempo de
carga
Estabilidad
del sistema
Tiempo de
respuesta del
servidor
Tiempo de
carga del
dashboards
Número de
errores
Tiempo de
ejecución
(API/consulta)
Razón
Se eligieron los indicadores porque permiten realizar una evaluación integral de elementos claves
del funcionamiento, desarrollo y rendimiento de los sistemas, analizando la tecnología base que se
empleó, el tiempo que tomó el desarrollo y la eficiencia de integración con k herramienta analítica
Power BI Pro, los tiempos de carga en consultas y respuestas y la estabilidad que presenten y ofrecen
información que es claramente comparable y contrastable para definir la alternativa más eficiente
desde diversas perspectivas.
Se emplearon dos tipos de framework para cada sistema como se detalla a continuación:
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Figura 3
Elementos de cada sistema
El primer sistema .NET fue desarrollado y alojado en Windows, mientras que el segundo Django
se desarrolló y alojó en Linux/Fedora. Los dos sistemas se conectaron a Power BI Pro un software
nativo de Windows.
El modelo de datos o diagrama entidad relación (ERD) que se empleó en los dos sistemas
establece conexión clara entre tablas contiene lo siguiente:
1. En detalle se almacena elementos de cada venta como los precios, cantidad, productos,
IVA.
2. Tipo agrupa los productos según la categoría a la que pertenece.
3. Producto guarda información que caracteriza y diferencia cada producto como el precio,
stock, nombre, etc.
4. Venta asocia los datos de las transacciones la fecha en que se realizó el cliente, el valor,
etc.
5. Cliente mantiene registros de los datos personales del cliente.
6. Género clasifica a los clientes y agrupa de acuerdo con su género.
Figura 4
Diagrama empresa - relación
Sistema 1
Lenguaje de progrmaación
c#
Framework web Forms
.NET
Base de datos SQL Server
Sistema 2
Lenguaje de
programación Python
Framework Django
Base de datos
Postgres SQL
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3. RESULTADOS Y DISCUCIÓN
En este apartado se exponen los resultados en el desarrollo de los dos sistemas y posterior se
presentan los indicadores que se obtienen de la integración con Power BI Pro. Para finalmente
exponer los indicadores analizados en contraste y determinar la eficiencia de los dos sistemas.
3.1 Ficha técnica de los dos sistemas
Tabla 2
Ficha técnica de los sistemas
Ficha técnica de los
sistemas
Elemento
Sistema 1
Windows
Sistema 2
Linux
Framework
.NET Framework
Web Forms
Django MVC
Lenguaje de programación
C#
Python
Base de datos
SQL Server
PostgreSQL
Sistema Operativo
Windows
Linux
Integración con Power BI Pro
Directa, tecnologías
nativas
Entorno mixto de
trabajo
3.2 Sistema 1 .Net
Alojamiento del sistema 1: Para el sistema 1 se utilizó Windows como medio de alojamiento
aprovechando su compatibilidad con tecnologías desarrolladas por Microsoft.
Arquitectura empleada: En este sistema se empleó Web Forms bajo el .NET Framework que
consiste en el uso de formularios para generar interfaces reutilizables.
Base de datos: Se empleó como base de datos SQL Server mediante procedimientos almacenados
para las acciones CRUD: Eliminar, Guardar, editar. Esto contribuye a robustecer la seguridad del
sistema.
Conexión y comunicación con Power BI Pro: Como el sistema se alojó en Windows y Power BI
es nativo de Windows la conexión no requirió adaptaciones ni capas intermedias.
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Figura 5
Descripción gráfica del sistema 1
3.3 Sistema 2 Django
Alojamiento del sistema 2: El segundo sistema se alojó en Linux que es un sistema de código
abierto.
Arquitectura: Se empleó el Framework Django con arquitectura MVC (Modelo-Vista-
Controlador) en lenguaje Python. De forma general compone una estructura limpia con elementos
establecidos de presentación de datos y lógica.
Base de datos: Se utilizó PostgreSQL que es considerado una base de datos avanzada y con un
elevado nivel de compatibilidad con Django lo que consolida como una opción eficiente para
generar sistemas robustos.
Conexión con Power BI Pro: Debido a que Power BI Pro no se basa en código abierto, para lograr
la comunicación entre estas dos tecnologías fue necesario crear una pequeña estructura que permitió
abrir puertos mediante clúster esto hizo posible la comunicación cruzada mediante un entorno mixto
de trabajo.
Figura 6
Descripción gráfica del sistema 2
En resumen, la diferencia en la conexión de los dos sistemas con Power BI Pro fue:
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Figura 7
Diferencia entre el sistema 1 y 2
3.4 Estructuras empleadas en los dos sistemas
A la izquierda se refleja la estructura de carpetas de .Net Windows y a la derecha arquitectura MVC
para Django. En la arquitectura .Net los archivos .aspx representan las páginas web vinculadas
mediante codificación backend en C#, cuenta también con carpetas como App_Data, Scripts,
Content y Plantillas, Web.config que es una carpeta de configuración lo que se configura como
estructuras tradicionales con un enfoque visual. La segunda imagen refleja una configuración basada
en Modelo-Vista-Controlador (MVC) con carpetas elementales del framework models.py, views.py,
urls.py y admin.py que enmarcan la lógica del sistema además de otras carpetas características de
Django migrations, static, y templates, esta imagen refleja una arquitectura enfocada en la
separación de funciones de formaq modular lo que incrementa la escalabilidad y mantenimiento del
proyecto.
Figura 8
Estructuras empleadas en los sistemas
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3.5 Gráficos obtenidos en los dos sistemas
En los dos sistemas se pueden obtener dashboards interactivos completos relacionando diversos
elementos que permiten analizar el giro del negocio desde diferentes perspectivas. Un punto
importante que se debe resaltar es que en los dos entornos se pueden obtener los mismos gráficos
es decir fueron creados con el mismo fin, la diferencia no resalta en el producto final si no en el
proceso de desarrollo, el rendimiento y eficiencia técnica, en este sentido el sistema uno .Net
demostró mayor optimización en tiempos de desarrollo e integración con Power BI Pro en contraste
con Django que genera tiempos más lentos porque opera bajo un entorno mixto de trabajo.
Figura 9
Gráfico interactivo obtenidos en los dos sistemas
3.6 Comparación de los dos sistemas
Control del tiempo de los sistemas: Se determinó que el sistema 1 Alojado en Windows reflejó
menor tiempo en codificación e integración, esto se relaciona con la compatibilidad nativa de Power
BI Pro y Windows, en contraste el sistema 2 se toma más tiempo en codificación e integración por
la necesidad de generar una estructura que permita la comunicación de Power BI Pro un programa
de código cerrado y Linux que maneja código abierto con esto se generó un entorno mixto de trabajo.
Figura 10
12
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Tiempos de conexión de los sistemas
Tipo de integración
Integrar los sistemas con Power BI Pro es el elemento principal de la investigación para determinar
la eficiencia de los dos sistemas. En este sentido el tipo de integración influye en el tiempo total de
desarrollo y determina el nivel de complejidad de cada proceso, la necesidad de generar una
estructura de conexión adicional en el caso del sistema 2 influyó en el tiempo de integración, la
escalabilidad y velocidad de despliegue del sistema.
Tabla 3
Tipo de integración de cada sistema
TIPO DE INTEGRACIÓN
Sistema
Resultado
Observaciones
Sistema 1
(.NET)
Integración directa establecida sin capa
intermedia
Compatible nativamente con Power BI
Pro
Sistema 2
(Django)
Integración lograda mediante entorno
mixto y clúster
Requirió configuración adicional y
apertura de puertos
Verificación técnica de los sistemas
Los dos sistemas reflejaron diferencias sustanciales en los diferentes elementos analizados como la
productividad, el rendimiento y escalabilidad. Se apreció al sistema 1 alojado en Windows como un
sistema más robusto con 5/5 en modularidad, los tiempos de carga fueron más eficientes y con
menor latencia del servidor con mayor control y estabilidad del entorno. A diferencia del sistema 2
que presentó menor modularidad y aunque ligeramente el desempeño en tiempo de carga fue mayor,
el tiempo de integración incrementó por la configuración de un entorno mixto, los errores detectados
fueron 3 a diferencia del otro sistema en el que se detectó solo un error.
Por los resultados se determina que si bien el sistema alojado en Linux es una opción viable que
aprovecha el código libre, la integración con otras tecnologías como en el caso Power BI Pro
1800 1202400 300
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
Tiempo de codificación (minutos) Tiempo de integración con Power BI
(minutos)
Control del tiempo
Sistema 1 (.NET) Sistema 2 (Django)
Exponencial (Sistema 1 (.NET)) Exponencial (Sistema 2 (Django))
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requiere de mayor tiempo y de elementos técnicos más complejos, esto dificulta el desarrollo y
mantenimiento del sistema.
Tabla 4
Verificaciones técnicas de los dos sistemas
VERIFICACIÓN TÉCNICA DE LOS SISTEMAS
Dimensión
Elemento
Instrumento
Escala de
medición
Resultado
del
Sistema 1
Resultado
del Sistema
2
Productividad
y escalabilidad
Modularidad del
código
Lista de
verificación
técnica
Escala
ordinal
5/5
(estructura
completa)
4/5
(estructura
parcialmente
modular)
Desempeño
del sistema
Tiempo de carga
del dashboards
Cronómetro /
F12
navegador
Escala de
razón
3.2
segundos
4.6
segundos
Desempeño
del sistema
Tiempo de
respuesta del
servidor
Postman /
Insomnia /
consola
navegador
Escala de
razón
210 ms
320 ms
Desempeño
del sistema
Estabilidad del
sistema
Registro de
incidencias
Escala de
razón
1 error
3 errores
Desarrollo
Tiempo de
desarrollo
Hoja de
control de
tiempo
Escala de
razón
1800
minutos
2400
minutos
Productividad
y escalabilidad
Facilidad de
integración con
Power BI
Registro de
integración
Escala de
razón
120
minutos
300 minutos
Detalle de errores detectados
Tabla 5
Detalle de errores
REGISTRO DE ERRORES
Sistema
Número
de
errores
Tipo de errores
Resolución aplicada
Sistema 1
(.NET)
1
Error menor en validación
Corrección en validación del
formulario
Sistema 2
(Django)
3
Fallos en integración
inicial y respuesta lenta
Ajustes en configuración del clúster y
optimización de consulta
Al analizar los resultados se precisa que la diferencia entre los dos sistemas no radica en el producto
final puesto que visualmente se obtienen los mismos productos, lo interesante es deducir que el tipo
de tecnología que se utilice para el desarrollo del sistema impacta en términos de rendimiento y
eficiencia del sistema en el que se sustenta. Los dos sistemas lograron integrarse y comunicarse con
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Power BI Pro y ofrecer dashboards con experiencia visual semejante donde se reflejan datos claves
para el análisis del negocio y la toma de decisiones.
No obstante, el fin del análisis es determinar el sistema que muestra mayor eficiencia en este
sentido se encontraron variaciones significativas en cuanto a desarrollo, rendimiento sobre todo al
considerar que el sistema 1 .Net se aloja en Windows y se integra de forma directa estableciendo
menos tiempo de programación y genera menos errores en las pruebas realizadas situándolo como
la opción ideal cuando lo que se requiere es rapidez y facilidad de integración.
El otro sistema Django obtuvo el mismo fin funcional, no obstante, el desarrollo abarcó una mayor
complejidad técnica tanto en desarrollo como en integración y arrojó un número mayor de errores,
sin embargo, tiene fortalezas como una mayor escalabilidad y es compatible con softwares de código
abierto siendo una opción óptima cuando se requiere independencia y personalización tecnológica.
La elección del sistema dependerá de los recursos con los que se cuente, los objetivos y prioridades
en que se fundamente el proyecto. En concordancia con (Narváez Vilema et al., 2025) se deben
desarrollar sistemas seguros garantizando una integración eficiente con aplicativos como Power BI
Pro, es necesario poner atención en la cantidad de información, la naturaleza del negocio a fin de
aprovechar las bondades de cada sistema según la disponibilidad y requerimientos con que se
emprenda este tipo de proyectos.
Estos resultados se respaldan mediante la aplicación de estadística de t-student de las dos muestras
mediante dos variables esenciales para determinar la eficiencia de los dos entornos, el tiempo de
desarrollo y la integración con Power BI Pro, donde se puede identificar diferencias relevantes en
el criterio de eficiencia. Respecto al tiempo de desarrollo, el Sistema 1 exhibe una media
notablemente inferior a la del Sistema 2; esta discrepancia se mostró estadísticamente significativa
al aplicar la prueba t de Student (p < 0,001) y el intervalo de confianza del 95% se situó
completamente por debajo del valor cero, corroborando la ventaja de .NET en esta etapa.
Paralelamente, en el módulo de integración con Power BI, el Sistema 1 presentó un tiempo medio
de integración igualmente inferior y estadísticamente significativo (p < 0,001). Estos hallazgos
sugieren que la adopción del marco .NET no solamente acorta la duración de las fases de desarrollo,
sino que también mejora la eficacia de las integraciones, indicando un nivel de productividad que
supera al de Django en las circunstancias analizadas.
Tabla 6
T-student tiempo de desarrollo e integración con Power I Pro
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Estadísticos descriptivos – Tiempo de desarrollo
Grupo
N
Media
Desviación
típica
Error típico
de la media
Sistema 1
5
1800.63
38.07
17.02
Sistema 2
5
2397.74
44.14
19.74
Prueba t para dos muestras – Tiempo de desarrollo
Variable
T
gl
Sig.
(bilateral)
Diferencia
de medias
IC 95%
Inferior
IC 95%
Superior
Tiempo
de
desarrollo
-14.27
7.99
0
-597.11
-704.2857
-489.9343
Estadísticos descriptivos – Integración con Power BI
Grupo
N
Media
Desviación
típica
Error típico de
la media
Sistema 1
5
113.27
9.35
4.18
Sistema 2
5
297.86
7.94
3.55
Prueba t para dos muestras – Integración con Power BI
Variable
t
gl
Sig.
(bilateral)
Diferencia
de medias
IC 95%
Inferior
IC 95%
Superior
Integración
con Power
BI
-33.66
8
0
-184.5956
-197.3014
-171.8898
16
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Figura 11
Distribuciones normales para el tiempo de desarrollo e integración con Power BI Pro
De acuerdo con los resultados derivados del análisis mediante la prueba t de Student para muestras
independientes, se constatan discrepancias estadísticamente significativas entre las plataformas
.NET y Django tanto en los intervalos de tiempo de desarrollo como en el proceso de integración
con Power BI Pro. En ambos escenarios, los índices de significación estadística se situaron por
debajo de 0,001, lo que descarta la hipótesis de que las diferencias observadas puedan explicarse
por variación aleatoria. Los menores tiempos registrados por el marco .NET sugieren una mayor
eficiencia productiva, circunstancia atribuible a su integración nativa y a las herramientas
configuradas para el diseño de interfaces y la conexión con servicios externos como Power BI. En
contraste, Django, si bien se presenta como un entorno robusto para el desarrollo web, parece exigir
etapas complementarias o bibliotecas de terceros para alcanzar niveles de integración equivalentes,
lo que prolonga la duración total del proceso. Tales evidencias permiten postular que, en condiciones
controladas, la elección de .NET se erige como la opción más favorable para iniciativas que exigen
eficiencia en la creación e integración de dashboards interactivos con Power BI Pro.
Los hallazgos permiten concluir que la hipótesis que postulaba una igualdad en la eficiencia y
escalabilidad entre un entorno basado en Django y uno desarrollado en Web Forms para la creación
de dashboards interactivos con integración a Power BI Pro no se sostiene. Los análisis estadísticos
efectuados evidencian discrepancias significativas en los tiempos de desarrollo y en los plazos de
integración; el entorno .NET Web Forms supera al marco de Python en ambas dimensiones. Tal
desajuste sugiere que, en el marco de este estudio, Django no logra el mismo rendimiento en
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términos de productividad y de celeridad en la elaboración de soluciones interactivas enlazadas a
Power BI Pro.
La investigación se armoniza con la investigación desarrollada por (Lombana Pérez, 2024) quien
manifiesta que este tipo de sistemas con dashboards interactivos deben ser operables, mostrar
información real y útil sobre elementos claves del negocio para mantener un flujo de información
en tiempo real, es necesario que en la programación se tenga en cuenta las dificultades técnicas para
una configuración eficiente con menos errores y analizar el tipo de tecnología que ofrece mayores
ventajas contribuye a futuros proyectos de esta naturaleza con información oportuna que reduce
fallas y desperdicio de recursos.
Como punto final cabe recalcar que la investigación se aplicó de forma práctica en el desarrollo y
comparación de dos entornos o sistemas con diferente estructura, integrando tecnologías
ampliamente utilizadas como Gjango en Linux y .Net en Windows, generando información real
sobre la utilidad técnica de cada sistema contribuyendo a que los profesionales cuenten con indicios
sobre que tecnología utilizar de acuerdo a las necesidades y enfoques de cada proyecto mediante las
especificaciones sobre los aspectos individuales de cada sistema en la aplicación práctica, sin
embargo; a pesar de ofrecer datos específicos y reales respecto al desarrollo y rendimiento el estudio
presenta limitaciones puesto que el sistema se enfoca en un único negocio y elemento empresarial
que en este caso fue el sistema de inventario de una ferretería y los resultados sobre el rendimiento,
tiempos de desarrollo, integración con otras tecnologías y errores detectados pueden variar si se
emplea mayor cantidad de datos o entornos más complejos, por ello es factible que se en futuras
investigaciones se analice los dos sistemas con escenarios de aplicaciones.
3. CONCLUSIÓN
De acuerdo con las pruebas y toma de tiempos que se efectuó se determina que el sistema .Net
demostró optimización en tiempos de desarrollo, una integración más rápida y directa con Power
BI Pro, fue necesario emplear configuraciones adicionales. Generando una experiencia de
programación más fluida situándolo como la opción óptima cuando se requiere rapidez y menor
margen de error.
El sistema Django por su parte requirió mayor tiempo de desarrollo e integración por la necesidad
de generar una estructura adicional que permitió abrir puerto y comunicar dos tipos de tecnologías
una de uso libre como Linux y Power BI Pro que se basa en código cerrado.
Enfatizando en el producto final los dos entornos generan experiencia visual semejante las
diferencias sustanciales se generan en la complejidad técnica de programación y conexión con otras
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tecnologías. Definitivamente el sistema .Net es ideal para entornos empresariales donde se requiera
emplear diversos elementos Microsoft mientras que Django es útil en proyectos libres donde la
personalización y escalabilidad es el fin.
Una limitación central de este estudio radica en la dependencia de datos simulados y el tamaño
muestral reducido, que puede obstaculizar la extrapolación de los hallazgos a contextos de desarrollo
en la práctica. Asimismo, el análisis no integró dimensiones cualitativas, tales como el nivel de
experiencia de los desarrolladores ni la complejidad inherente a cada proyecto.
Para investigaciones futuras, se propone la adopción de diseños empíricos que utilicen datos de
proyectos en producción, la incorporación de métricas suplementarias —como el consumo de
recursos, la mantenibilidad del código y la percepción de los usuarios finales—, y la ampliación de
la muestra a una gama más diversa de frameworks y herramientas de visualización empresarial.
CONFLICTO DE INTERESES
No existe conflicto de intereses.
CONTRIBUCIÓN DE AUTORÍA
En concordancia con la taxonomía establecida internacionalmente para la asignación de créditos a autores de
artículos científicos (https://credit.niso.org/). Los autores declaran sus contribuciones en la siguiente matriz:
Esquivel Paula
Gladys Geoconda
Quisaguano
Collaguazo Louis
René
Chiguano Lagla
Victor Alfonso
Caluña Guamán
Abraham Paúl
Participar activamente en:
Conceptualización
X
X
X
X
Análisis formal
X
X
X
X
Adquisición de fondos
X
X
X
X
Investigación
X
X
X
X
Metodología
X
X
X
X
Administración del proyecto
X
X
X
X
Recursos
X
X
X
X
Redacción –borrador original
X
X
X
X
Redacción –revisión y edición
X
X
X
X
La discusión de los resultados
X
X
X
X
Revisión y aprobación de la versión final del trabajo.
X
X
X
X
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