Caso de estudio
Comparador geolocalizado de precios
Aplicación mobile-first para comparar productos, precios, sucursales y nivel de certeza de cada fuente.
Problema
Comparar no alcanza si el dato pierde su contexto
Una misma cadena puede mostrar información distinta según canal, ubicación o momento. El desafío técnico es ofrecer una comparación útil sin transformar una referencia online en una afirmación de precio o disponibilidad local.
Capacidades
Producto, ubicación y evidencia en un mismo flujo
Búsqueda y comparación de productos.
Geolocalización y sucursales cercanas.
Favoritos y lista o carrito estimado.
Arquitectura Flutter + Supabase.
RPCs seguras y políticas RLS.
Pipeline NDJSON para ingestión.
Separación entre precio local verificable, precio online y precio observado.
Validación de una fuente local real con sucursal, precio, disponibilidad, evidencia y fecha.
Análisis de viabilidad de fuentes antes de publicar datos.
Modelo de certeza
Tres tipos de precio, tres alcances diferentes
Mayor certeza
Precio local verificable
La evidencia relaciona producto, precio y sucursal, con disponibilidad, fecha y origen suficientes para sostener el dato.
Referencia digital
Precio online
Es una referencia publicada para comercio electrónico, sin asumir que representa stock o precio de una sucursal cercana.
Contexto temporal
Precio observado
Registro con fuente y fecha que puede aportar contexto, pero requiere una lectura explícita de su alcance y vigencia.
Decisión técnica
La certeza forma parte del producto
No todas las cadenas exponen precio y stock por sucursal de forma pública y reutilizable. Por eso el sistema clasifica las fuentes según su nivel de certeza y evita presentar datos online como disponibilidad local confirmada.
Validación de fuentes
Publicar después de comprobar viabilidad
Antes de incorporar una fuente se analiza si permite sostener la relación entre sucursal, precio, disponibilidad, evidencia y fecha. La ingestión mediante NDJSON separa la recolección de la publicación y permite revisar estructura, trazabilidad y calidad.
El caso demuestra la validación técnica de una fuente local real sin identificar cadenas, clientes, URLs privadas ni mecanismos de extracción.
Stack
Arquitectura del caso
Flutter · Dart · Supabase · PostgreSQL · RPC · RLS · Cloudflare · NDJSON · Scraping responsable
¿Tenés un proceso para ordenar?