Automatización con IA
Estadísticas de Eurostat aplanadas a filas JSON legibles
Actor de Apify hecho por Fluye. Baja un dataset de Eurostat por la API oficial y aplana el cubo JSON-stat a filas con códigos y etiquetas (país, periodo, valor). Aún no público en la Store.
| Herramientas | Apify (principal) |
|---|---|
| Qué necesitas |
|
| Coste aprox. | El actor aún no está público en Apify Store (404 el 27 oct 2026). El CTA apunta al perfil de Fluye. |
| Tiempo de montaje | 20 min (primera vez) |
| Nivel | Fácil |
| Plan gratis | Suele requerir plan de pago |
Prompt listo para usar
{
"dataset": "[DATASET]",
"lastTimePeriods": 3,
"maxItems": 50
}
| Variable | Qué poner | Ejemplo |
|---|---|---|
[DATASET] | Código Eurostat (data browser) | une_rt_m |
Pégalo en: Apify
Input del actor. geo y filters acotan dimensiones.
Cómo funciona
- Elige el dataset en el data browser. Copia el código (p. ej. une_rt_m para paro mensual).
- Pide pocos periodos. lastTimePeriods 3 para validar etiquetas.
- Contrasta un valor con la web. Misma geo y periodo.
- Sheets o agente vía Make/n8n. Una fila = un país/periodo.
Qué resultado esperar
Filas con dataset, dimensiones etiquetadas, geo, tiempo y valor.
Límites y precauciones
- Aún no público.
- Hay que conocer el código del dataset.
- Valores missing existen en la fuente.
- Cita Eurostat si publicas gráficos.
- No mezcles unidades distintas sin mirar unitLabel.
Variantes
Eurostat Data Scraper es un actor propio de Fluye. Convierte cubos JSON-stat en filas útiles. Entrada: perfil de Fluye en Apify.
El problema
El data browser es potente, pero automatizar un cubo multidimensional en Make duele. Quieres filas planas con labels.
Para quién es
Analistas, consultoras europeas y creadores de newsletters de datos macro.
Paso a paso con Make o n8n
- Código de dataset.
- Actor.
- Filtra geo de interés.
- Actualiza un dashboard.
Ejemplo de salida (real del repo)
- dataset: une_rt_m
- datasetLabel: Unemployment by sex and age - monthly data
- unit: PC_ACT (Percentage of population in the labour force)
- sex: T / sexLabel: Total
Por qué este actor y no un scraper genérico
Es un Actor propio de Fluye, con esquema estable y pensado para Make, n8n o un agente. No inventamos cifras: las muestras salen de las pruebas del repo fluye-actors. Empieza con pocas filas, valida una contra la fuente oficial y luego programa el Schedule. Si el Actor aún no está en la Store, el CTA de esta ficha apunta al perfil de Fluye en Apify hasta que se publique; cuando lo esté, actualizaremos el enlace /go/ correspondiente.
Checklist rápido antes de automatizar
- Ejecuta una tanda corta y mira el RUN_SUMMARY si existe.
- Guarda una clave estable (id, DOI, CVE, barcode) para no duplicar en Make o n8n.
- Documenta el umbral de alerta con datos de una semana, no con intuición.
- Revisa términos de la fuente oficial si vas a redistribuir avisos o listados.
Por qué encaja en un flujo de negocio
Los datos oficiales y abiertos ahorran scraping frágil. Conectas el Actor una vez, programas el schedule en Apify o en Make/n8n y reutilizas el JSON en hojas, CRM o newsletters. Empieza con pocos ítems, valida campos y escala. Si el Actor aún no está público en la Store, usa el perfil de Fluye en Apify como entrada y vuelve a esta ficha cuando publiquemos el enlace directo.
Preguntas frecuentes
¿Quién lo ha hecho?
Fluye.
¿Está publicado?
No el 27 oct 2026.
¿Sirve para inflación o PIB?
Sí, si eliges el dataset correcto en Eurostat.
¿Make o n8n?
Sí.
¿Ejemplo real?
Muestra del repo: dataset une_rt_m (Unemployment by sex and age - monthly data), unit PC_ACT, sex T, con etiquetas legibles.
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