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Panel de Datos ​

El Panel de Datos es un complemento (bundle) que convierte a Crow en una plataforma ligera de exploración de datos. Navega esquemas de bases de datos, escribe consultas SQL, visualiza resultados con gráficos y publica hallazgos como entradas de blog.

Visión General ​

Instala el complemento del Panel de Datos para obtener un nuevo panel en el Crow's Nest con cuatro pestañas:

PestañaPropósito
Explorador de EsquemasNavega tablas, columnas, tipos y relaciones entre las bases de datos conectadas
Editor SQLEscribe y ejecuta consultas con resaltado de sintaxis y tablas de resultados
GráficosCrea visualizaciones a partir de los resultados de consultas (barras, líneas, pastel, dispersión)
Estudios de CasoCombina consultas, gráficos y narrativa en estudios de caso publicables

Primeros Pasos ​

Instala el complemento:

"Instala el panel de datos"

O por CLI:

bash
crow bundle install data-dashboard
crow bundle start data-dashboard

El Panel de Datos aparece en la barra lateral del Nest después de la instalación.

Explorador de Esquemas ​

El Explorador de Esquemas muestra cada base de datos registrada como backend de datos. Selecciona una base de datos en el menú desplegable para ver sus tablas, columnas, tipos de datos y relaciones de claves foráneas.

Úsalo para entender conjuntos de datos desconocidos antes de escribir consultas. El explorador lee únicamente metadatos del esquema — nunca toca tus datos.

Editor SQL ​

Escribe consultas SQL contra cualquier base de datos registrada. Características:

  • Resaltado de sintaxis y autocompletado básico
  • Tabla de resultados con columnas ordenables y conteo de filas
  • Guardar consultas con nombre y descripción para reutilizarlas
  • Exportar los resultados como CSV o JSON
sql
SELECT county, COUNT(*) as filings
FROM tax_returns
WHERE year = 2025
GROUP BY county
ORDER BY filings DESC
LIMIT 20;

Ejecuta la consulta con el botón Ejecutar o con Ctrl+Enter.

Consultas Guardadas ​

Las consultas guardadas persisten en la base de datos de Crow. Accede a ellas desde la barra lateral del Editor SQL. Cada consulta guardada registra:

  • Nombre y descripción
  • El texto SQL
  • A qué base de datos apunta
  • Cuándo se ejecutó por última vez

Gráficos ​

Selecciona una consulta guardada o ejecuta una consulta ad-hoc, y luego cambia a la pestaña de Gráficos para visualizar los resultados.

Tipos de gráfico soportados:

  • Barras — Compara categorías (p. ej., declaraciones por condado)
  • Líneas — Muestra tendencias en el tiempo (p. ej., envíos mensuales)
  • Pastel — Muestra proporciones (p. ej., distribución por tipo de crédito)
  • Dispersión — Explora relaciones entre dos columnas numéricas

Los gráficos se renderizan con Chart.js. Configura las etiquetas de los ejes, los colores y los títulos en el editor de gráficos. Guarda los gráficos junto a sus consultas de origen.

Estudios de Caso ​

Un estudio de caso combina múltiples consultas, gráficos y análisis escrito en un solo documento. Usa los estudios de caso para contar una historia con datos.

Crear un Estudio de Caso ​

  1. Ejecuta tus consultas y crea tus gráficos
  2. Abre la pestaña de Estudios de Caso y haz clic en Nuevo Estudio de Caso
  3. Agrega secciones — cada sección puede ser texto narrativo (Markdown), una consulta guardada con su tabla de resultados, o un gráfico
  4. Ordena las secciones arrastrándolas a su lugar
  5. Previsualiza el estudio de caso renderizado

Publicar en el Blog ​

Los estudios de caso se pueden publicar directamente en tu blog de Crow:

"Publica mi estudio de caso del análisis de impuestos en el blog"

La IA convierte el estudio de caso en una entrada de blog, incrustando los gráficos como imágenes y los resultados de las consultas como tablas formateadas. El estudio de caso original sigue siendo editable — vuelve a publicarlo después de actualizarlo.

Modelo de Seguridad ​

  • Solo lectura — Los conjuntos de datos se abren en solo lectura: una sentencia por consulta (SELECT, WITH, EXPLAIN, PRAGMA, VALUES), y el propio SQLite rechaza cualquier cambio. Crow no escribe en los conjuntos de datos; crow_data_write está desactivada mientras el Data Dashboard se retira. Carga los datos con tus propias herramientas.
  • Restricción de rutas — Un conjunto de datos debe estar en la carpeta datasets/ de la carpeta de datos o en la carpeta databases/ de un proyecto. Las bases de datos propias de Crow (crow.db, tasks.db) se rechazan, también mediante enlaces simbólicos o duros.
  • Límites de filas, tamaño y tiempo — Una consulta devuelve como máximo 5.000 filas (8 MB), contadas a medida que se leen, y se detiene a los 10 segundos.

Próximos Pasos ​

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