L'app diventa uno strumento BI: dashboard, SQL nel browser e domande in linguaggio naturale
Un’app Reactive sapeva già raccogliere dati, mostrarli in viste e grafici, mapparli, farci machine learning e interrogarci sopra un’AI. Quello che mancava era il gesto tipico dei veri strumenti di business intelligence: cliccare su un grafico e vedere tutto il resto filtrarsi da solo. E, per chi vuole spingersi oltre, un vero motore di query. Da oggi ci sono entrambi — più sei altre novità che completano il quadro. Come sempre: nessun server, nessun account, i dati restano sul dispositivo.
Il filtro incrociato: :::dashboard
Basta racchiudere grafici e viste nella stessa collezione dentro un contenitore:
::::dashboard{path="vendite"}
::chart-bar{data="vendite" x="regione" y="importo"}
:::table{path="vendite" headers="Regione,Canale,Importo"}
{regione} | {canale} | {importo}
:::
::::Clic su una barra: la tabella si restringe a quella regione, un chip in testa mostra il filtro attivo, il grafico evidenzia la selezione spegnendo il resto — senza filtrarsi da solo, perché il contesto deve restare visibile (è la stessa scelta di Tableau e Power BI). Secondo clic: filtro tolto. Funziona con tabelle, liste, schede, viste derivate e mappe, e ogni grafico del dashboard è un filtro diverso: uno per regione, uno per canale.
SQL vero, nel browser: :::sql
Per le analisi che il Markdown non esprime c’è ora un motore SQL completo — DuckDB compilato in WebAssembly — che gira interamente nel browser. Le collezioni dell’app diventano tabelle, e si scrive SQL:
:::sql{data="clienti,ordini" into="fatturato"}
```sql
SELECT c.nome, sum(o.importo) AS totale
FROM ordini o JOIN clienti c ON c.nome = o.cliente
GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC
```
:::
::chart-bar{data="fatturato" x="nome" y="totale"}JOIN tra collezioni, GROUP BY, window functions: il risultato è una
collezione come le altre, quindi finisce dritto in una tabella, un grafico,
una mappa. I segnaposto {#chiave} sono parametri reattivi — uno slider che
riesegue la query — e read_parquet('https://…') legge i file remoti sul
posto: i dati open mondiali pubblicati in Parquet o CSV entrano nell’app
senza alcun servizio intermedio. Perfino gli allegati caricati con ::file
si interrogano con read_csv('vendite.csv'). Il motore (~10 MB) si scarica
una volta sola, al primo clic su Esegui.
Chiedi ai tuoi dati: ::ai-query
La funzione più richiesta della BI moderna, con una riga:
::ai-query{data="spese" into="risposta"}“Quanto ho speso in trasporti a giugno?”, “top 5 clienti per fatturato”: il
modello — nel browser, su Ollama o via API — non vede l’intera collezione né
scrive codice libero. Produce un piano di interrogazione vincolato (i
campi ammessi sono un elenco chiuso: non può inventare colonne) eseguito in
locale. E se l’app usa anche :::sql, si potenzia da solo: la domanda
diventa una vera SELECT DuckDB — join, date, espressioni — mostrata nel
widget per trasparenza, con ripiego automatico sul piano se qualcosa va
storto.
I dati open oltre l’Italia: ::api-query
Il servizio dati di Reactive copre l’Italia; il nuovo connettore REST copre il resto del mondo. Tassi di cambio, meteo, borsa, Eurostat — qualunque API JSON pubblica entra in una collezione:
::input[base]{value="EUR"}
::api-query{url="https://api.frankfurter.dev/v1/latest?base={#base}" into="cambi" pick="rates" as="pairs"}
::chart-bar{data="cambi" x="key" y="value"}Cambi la valuta base e la chiamata si riesegue da sola. pick scende nel
JSON, e le forme comuni diventano righe senza colla: perfino il formato
colonnare di Open-Meteo si “zippa” da solo in una serie temporale pronta per
un grafico.
Dagli indirizzi alla mappa: ::geocode
I dati aziendali — clienti, sedi, punti vendita — hanno l’indirizzo, non il GPS. Ora basta un pulsante:
::geocode{path="clienti" from="indirizzo" to="coords"}
:::map{path="clienti" coords="coords"}
**{nome}** — {indirizzo}
:::Geocodifica solo le righe che non hanno ancora coordinate (un secondo clic
riprende da dove era rimasto), rispetta la policy di Nominatim — una
richiesta al secondo, mai in automatico — e con url= punta a un’istanza
self-hosted, coerente con l’impostazione privacy-first.
Previsioni, classifiche e percentili
Tre mattoni che completano il lato analitico:
::ml-forecast— la previsione su serie temporali che mancava accanto aml-predict: trend sui redditi per anno, sulla popolazione, sui prezzi accumulati. Scrive lo storico con il fit e le righe future, così::chart-line{y="valore,previsione"}mostra la serie e il suo prolungamento insieme.:ranke:percentile— il benchmarking in una riga: “questo comune è al 12° percentile per reddito”, “3° su 42”. Reattivi due volte: sui dati del gruppo e sul valore confrontato.
Tutto si compone
La forza non è nelle otto novità prese una per una, ma nel fatto che parlano
tutte la stessa lingua: una collezione. api-query scarica i cambi, :::sql
li incrocia con gli ordini, il risultato finisce in un :::dashboard dove un
clic filtra la tabella, e ::ai-query risponde alle domande — mentre
:rank dice dove ti collochi. Ogni pezzo è una riga di Markdown, e l’intera
app resta un file di testo che si condivide con un link.
Prova subito: apri l’app o sfoglia il catalogo — le app open data si stanno già aggiornando con dashboard, benchmark e previsioni.