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🎯 Backlog Técnico & Plan de Mejora Continua — Myna

Motor: Continuous Improvement Engine
Modelo de Priorización: RICE (Reach × Impact × Confidence / Effort)
Última Actualización: 24 de Agosto, 2026

📊 Fórmula de Priorización RICE

$$\text{RICE Score} = \frac{\text{Reach (Alcance 1-10)} \times \text{Impact (Impacto 0.5-3)} \times \text{Confidence (Confianza %)}}{\text{Effort (Esfuerzo en Persona-Días)}}$$

  • Reach (1-10): Proporción de usuarios/solicitudes beneficiados.
  • Impact (0.5=Bajo, 1=Medio, 2=Alto, 3=Masivo): Incremento en valor, rendimiento o calidad.
  • Confidence (0.5 a 1.0): Certidumbre técnica en la solución.
  • Effort (Días): Tiempo estimado de implementación en días hábiles.

🏆 Top 10 Mejoras Priorizadas por ROI (RICE)

ID Título Categoría R I C E RICE Score Tiempo Est.
FEAT-01 Code-Splitting Plotly.js en Frontend Rendimiento / UX 10 3 1.0 1.0 30.0 1 día
DEBT-01 Limpieza de Archivo Huérfano clean_nulls.py Deuda Técnica 2 1 1.0 0.1 20.0 0.5 horas
DEVOPS-01 Integración de Sentry & Telemetría DevOps / Observabilidad 10 2 1.0 1.0 20.0 1 día
FEAT-02 Virtualización de Tabla (TanStack Table) UX / Rendimiento 10 3 0.9 1.5 18.0 1.5 días
SEC-01 Rate Limiting & Sanitización de CSV Seguridad 10 2 0.9 1.5 12.0 1.5 días
DOC-01 Especificación OpenAPI 3.1 & ADRs Documentación 6 2 1.0 1.0 12.0 1 día
ARCH-01 Motor Analítico DuckDB en Core Arquitectura 9 3 0.9 2.0 12.15 2 días
FEAT-03 Procesamiento Asíncrono de Jobs Arquitectura / UX 8 3 0.9 2.0 10.8 2 días
FEAT-04 AI Analyst Agent (Gemini Flash API) Feature / IA 8 3 0.9 2.0 10.8 2 días
ARCH-02 Adaptador S3 Remote Storage Arquitectura 7 3 0.9 2.0 9.45 2 días

📋 Sub-Backlogs Especializados

📦 Product Backlog (Funcionalidades de Usuario)

  1. FEAT-01: Carga perezosa (Code-Splitting) de componentes de visualización Plotly.
  2. FEAT-02: Tabla virtualizada para navegación a 60 FPS sobre 100,000+ filas.
  3. FEAT-04: AI Agent Data Analyst usando Gemini Flash API para resúmenes ejecutivos.
  4. FEAT-05: Exportación de reportes ejecutivos en PDF y HTML interactivo.
  5. FEAT-06: Autenticación multi-tenant y Workspaces compartidos (Supabase Auth).

🛠️ Technical Backlog (Infraestructura & Refactor)

  1. ARCH-01: Integración de DuckDB en StatisticalAnalyzer para consultas SQL vectorizadas.
  2. FEAT-03: Sistema de colas de procesamiento asíncrono (202 Accepted + Polling).
  3. ARCH-02: Implementación de S3DataRepository para almacenamiento remoto.
  4. SEC-01: Rate limiting por IP/API-Key y sanitización de fórmulas en exportaciones.

🏛️ Architectural Backlog (Diseño de Dominio & Puertos)

  1. ARCH-01: Adopción de DuckDB como motor analítico sin romper el puerto core/ports.py.
  2. ARCH-02: Desacoplamiento total del estado de sesión efímero mediante StorageProvider.
  3. ARCH-03: Introducción de Enums fuertemente tipados (CleaningMethodEnum, ScalingMethodEnum) en reemplazo de strings mágicos.

💳 Debt Backlog (Deuda Técnica)

  1. DEBT-01: Eliminación del módulo huérfano legacy clean_nulls.py.
  2. DEBT-02: Sustitución de respuestas dict genéricas en skills por modelos Pydantic.
  3. DEBT-03: Reemplazo de la re-transmisión masiva de df_json en el cliente React.

🗺️ Roadmap de Versiones

🚀 Version 0.3.0 — Performance & Stability (Sprint 1)

  • Code-Splitting de Plotly.js en Frontend.
  • Previsualización de tabla virtualizada con @tanstack/react-table.
  • Integración de Sentry APM y endpoints /healthz//readyz.
  • Eliminación de deuda técnica huérfana (clean_nulls.py).

🚀 Version 0.4.0 — High-Volume Analytics (Sprint 2)

  • Motor analítico DuckDB integrado en el Core.
  • Procesamiento asíncrono por polling (/api/jobs/{id}).
  • Adaptador remoto S3DataRepository.

🚀 Version 1.0.0 — AI & Executive Reporting (Sprint 3)

  • AI Analyst Agent con la API de Gemini.
  • Exportación de reportes ejecutivos en PDF / HTML.
  • Especificación OpenAPI 3.1 completa en /docs.

🚀 Version 1.1.0 — Enterprise Security & Multi-tenancy

  • Autenticación Multi-tenant con Supabase Auth.
  • Rate limiting y sanitización estricta de entradas.