🇦🇷 Tasas BNA – API & Dashboard

Este proyecto es una solución serverless completa para extraer, almacenar y disponibilizar las tasas financieras activas y pasivas (útiles para casos de uso jurídicos) del Banco de la Nación Argentina (BNA) de forma automatizada y abierta.

Combina un scraper en Python automatizado con GitHub Actions, una base de datos persistente en Supabase y un frontend moderno con gráficos interactivos construido con Next.js.

🚀 Demo & Documentación

• Dashboard Interactivo: https://tasas-bna-api.vercel.app
• Documentación API: https://tasas-bna-api.vercel.app/api-docs
• Endpoint Base: GET /api/tasas

✨ Características principales

• Automatización total: un cron job extrae los datos diariamente sin intervención humana.
• API REST flexible: permite consultar datos históricos, fechas específicas o extraer campos puntuales (TNA, TEA, etc.).
• Visualización de datos: gráficos interactivos con Recharts para analizar la evolución histórica.
• Alta performance: utiliza Edge Caching (s-maxage) para responder en milisegundos sin saturar la base de datos.

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🏗 Arquitectura

El sistema funciona de manera autónoma con el siguiente flujo de datos:

1. Extracción (Daily Cron): todos los días a las 20:00 (AR), un workflow de GitHub Actions ejecuta el script tasas_bna_light_supabase.py.
2. Persistencia: el script parsea la web oficial del BNA y guarda el resultado (JSON) en Supabase (PostgreSQL).
3. API Layer: Next.js expone los datos, permitiendo filtrado por query params.
4. Frontend: interfaz de usuario reactiva con Tailwind CSS y Recharts para visualización.

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🔌 API Quick Start

La API es pública y tiene CORS habilitado. Podés ver la documentación completa en /api-docs.

1) Últimos datos disponibles

GET /api/tasas

2) Datos históricos (fecha específica)

GET /api/tasas?date=2024-02-05

3) Extraer un dato específico (lightweight)

Ideal para widgets o integraciones simples.

GET /api/tasas?field=tasas.activa_judicial.TNA

Respuesta (ejemplo)

{
  "fecha_dato": "2026-02-06",
  "campo_solicitado": "tasas.activa_judicial.TNA",
  "valor": "37,42%"
}

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🛠 Tech Stack

• Backend / Scraping: Python 3, BeautifulSoup4, supabase-py
• Base de Datos: Supabase (PostgreSQL + JSONB)
• Frontend / API: Next.js 14+ (App Router), TypeScript
• Estilos & UI: Tailwind CSS, Lucide React
• Gráficos: Recharts, date-fns
• Infraestructura: Vercel (deploy) & GitHub Actions (CI/CD)

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💻 Desarrollo local

Prerrequisitos

• Node.js 18+
• Python 3.9+
• Cuenta en Supabase

1) Configuración de Base de Datos (Supabase)

Ejecutá el siguiente SQL en el editor de Supabase:

create table historial_tasas (
  id bigint generated by default as identity primary key,
  created_at timestamp with time zone default timezone('utc'::text, now()) not null,
  fecha_scraping date default current_date,
  datos jsonb not null
);

-- Políticas de seguridad (RLS)
alter table historial_tasas enable row level security;

-- Lectura pública
create policy "Lectura pública"
on historial_tasas
for select
using (true);

-- Escritura (solo con Service Role)
create policy "Insertar backend"
on historial_tasas
for insert
with check (true);

2) Variables de entorno

Creá un archivo .env.local:

NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL="TU_SUPABASE_PROJECT_URL"
SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY="TU_SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY"
SUPABASE_URL="TU_SUPABASE_PROJECT_URL"

Nota: usá Service Role Key para poder escribir en la DB desde el scraper/CI. No la expongas en el cliente.

3) Ejecutar el proyecto

Scraper (Python)

pip install -r requirements.txt
python tasas_bna_light_supabase.py

Frontend (Next.js)

npm install
npm run dev

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⚠️ Disclaimer

Este proyecto no tiene afiliación oficial con el Banco de la Nación Argentina. Los datos se obtienen mediante técnicas de web scraping de fuentes públicas y pueden contener errores o quedar desactualizados si cambia la estructura de la web oficial. Usalo bajo tu propia responsabilidad.

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Créditos

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Buena vida,
Juan Cruz