dataciviclab · matteocavo · Jul 3, 2026 · Jul 3, 2026
diff --git a/src/data/fts-eu-grants.json.py b/src/data/fts-eu-grants.json.py
@@ -0,0 +1,181 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Data loader: FTS EU Grants — finanziamenti UE a beneficiari italiani."""
+import json
+import sys
+
+sys.path.insert(0, "src/data")
+
+from lab_connectors.duckdb import safe_connect
+from lab_connectors.gcs.paths import https_url
+
+
+SLUG = "fts_eu_grants"
+YEARS = [2020, 2021, 2022, 2023, 2024]
+
+
+parquet_refs = " UNION ALL ".join(
+    f"SELECT * FROM read_parquet('{https_url('clean', 'clean_parquet', slug=SLUG, year=y)}')"
+    for y in YEARS
+)
+
+
+PROGRAM_CASE = """
+    CASE
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Recovery and Resilience%' THEN 'Recovery and resilience'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Horizon%' THEN 'Ricerca (Horizon)'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Erasmus%' THEN 'Istruzione (Erasmus+)'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Digital Europe%' THEN 'Digitale'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Creative Europe%' OR nome_programma ILIKE '%Culture%' THEN 'Cultura'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%LIFE%' THEN 'Ambiente (LIFE)'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%CERV%' OR nome_programma ILIKE '%Citizens%' THEN 'Cittadinanza'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Health%' OR nome_programma ILIKE '%EU4H%' THEN 'Salute'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Humanitarian%' THEN 'Aiuti umanitari'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Migration%' OR nome_programma ILIKE '%AMIF%' THEN 'Migrazione'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Connecting Europe Facility%' THEN 'Infrastrutture (CEF)'
+        WHEN nome_programma ILIKE '%Defence Fund%' THEN 'Difesa'
+        ELSE 'Altri programmi'
+    END
+"""
+
+
+ENTITY_CASE = """
+    CASE
+        WHEN LOWER(flag_no_profit) IN ('true', 'yes') THEN 'Non-profit'
+        WHEN LOWER(flag_ong) IN ('true', 'yes') THEN 'ONG'
+        WHEN tipo_beneficiario ILIKE '%university%'
+          OR tipo_beneficiario ILIKE '%research%'
+          OR tipo_beneficiario ILIKE '%higher%' THEN 'Ricerca/Università'
+        WHEN tipo_beneficiario ILIKE '%SME%'
+          OR tipo_beneficiario ILIKE '%enterprise%'
+          OR tipo_beneficiario ILIKE '%company%' THEN 'Impresa'
+        WHEN tipo_beneficiario ILIKE '%public%'
+          OR tipo_beneficiario ILIKE '%government%' THEN 'Pubblica amministrazione'
+        ELSE 'Altro'
+    END
+"""
+
+
+def _query(con, sql):
+    rel = con.sql(sql)
+    cols = [desc[0] for desc in rel.description]
+    rows = []
+    for row in rel.fetchall():
+        rows.append(
+            {
+                col: int(val) if isinstance(val, float) and val == int(val) else val
+                for col, val in zip(cols, row)
+            }
+        )
+    return rows
+
+
+with safe_connect() as con:
+    base = f"({parquet_refs})"
+
+    totali = _query(
+        con,
+        f"""
+        SELECT
+            COUNT(*) AS numero_grant,
+            COUNT(DISTINCT beneficiario_nome) AS beneficiari,
+            ROUND(SUM(COALESCE(importo_contrattato, 0)), 0) AS importo_totale
+        FROM {base}
+        """,
+    )[0]
+
+    per_anno = _query(
+        con,
+        f"""
+        SELECT
+            anno,
+            COUNT(*) AS numero_grant,
+            COUNT(DISTINCT beneficiario_nome) AS beneficiari,
+            ROUND(SUM(COALESCE(importo_contrattato, 0)), 0) AS importo_totale
+        FROM {base}
+        GROUP BY anno
+        ORDER BY anno
+        """,
+    )
+
+    per_programma = _query(
+        con,
+        f"""
+        SELECT
+            anno,
+            {PROGRAM_CASE} AS categoria_programma,
+            COUNT(*) AS numero_grant,
+            COUNT(DISTINCT beneficiario_nome) AS beneficiari,
+            ROUND(SUM(COALESCE(importo_contrattato, 0)), 0) AS importo_totale
+        FROM {base}
+        GROUP BY anno, categoria_programma
+        ORDER BY anno, importo_totale DESC
+        """,
+    )
+
+    per_tipo_ente = _query(
+        con,
+        f"""
+        SELECT
+            anno,
+            {ENTITY_CASE} AS tipo_ente,
+            COUNT(*) AS numero_grant,
+            COUNT(DISTINCT beneficiario_nome) AS beneficiari,
+            ROUND(SUM(COALESCE(importo_contrattato, 0)), 0) AS importo_totale
+        FROM {base}
+        GROUP BY anno, tipo_ente
+        ORDER BY anno, importo_totale DESC
+        """,
+    )
+
+    per_citta = _query(
+        con,
+        f"""
+        SELECT
+            anno,
+            CASE
+                WHEN beneficiario_citta IS NULL OR beneficiario_citta IN ('', '-') THEN 'Non indicata'
+                ELSE beneficiario_citta
+            END AS citta,
+            COUNT(*) AS numero_grant,
+            COUNT(DISTINCT beneficiario_nome) AS beneficiari,
+            ROUND(SUM(COALESCE(importo_contrattato, 0)), 0) AS importo_totale
+        FROM {base}
+        GROUP BY anno, citta
+        QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY anno ORDER BY importo_totale DESC) <= 30
+        ORDER BY anno, importo_totale DESC
+        """,
+    )
+
+    top_beneficiari = _query(
+        con,
+        f"""
+        SELECT
+            anno,
+            COALESCE(beneficiario_nome, 'Non indicato') AS beneficiario_nome,
+            CASE
+                WHEN beneficiario_citta IS NULL OR beneficiario_citta IN ('', '-') THEN 'Non indicata'
+                ELSE beneficiario_citta
+            END AS beneficiario_citta,
+            {PROGRAM_CASE} AS categoria_programma,
+            {ENTITY_CASE} AS tipo_ente,
+            COUNT(*) AS numero_grant,
+            ROUND(SUM(COALESCE(importo_contrattato, 0)), 0) AS importo_totale
+        FROM {base}
+        GROUP BY anno, beneficiario_nome, beneficiario_citta, categoria_programma, tipo_ente
+        QUALIFY ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY anno ORDER BY importo_totale DESC) <= 100
+        ORDER BY anno, importo_totale DESC
+        """,
+    )
+
+
+output = {
+    "anni": YEARS,
+    "totali": totali,
+    "per_anno": per_anno,
+    "per_programma": per_programma,
+    "per_tipo_ente": per_tipo_ente,
+    "per_citta": per_citta,
+    "top_beneficiari": top_beneficiari,
+}
+
+json.dump(output, sys.stdout, ensure_ascii=False)
diff --git a/src/data/themes.json.py b/src/data/themes.json.py
@@ -13,7 +13,7 @@
         "slug": "finanza-pubblica",
         "name": "Finanza pubblica",
         "description": "Entrate dello Stato, capacità fiscale, tributi locali, FSC, politiche di coesione, partecipazioni PA e disuguaglianza del reddito",
-        "datasets": ["irpef-comunale", "entrate-stato", "consip-consumi-convenzione", "istat-gini-regionale", "opencivitas-fsc-2025", "opencoesione-progetti", "mef-partecipazioni", "bdap-spese-stato"],
+        "datasets": ["irpef-comunale", "entrate-stato", "consip-consumi-convenzione", "istat-gini-regionale", "opencivitas-fsc-2025", "opencoesione-progetti", "fts-eu-grants", "mef-partecipazioni", "bdap-spese-stato"],
     },
     {
         "slug": "sanita",

diff --git a/src/dataset/fts-eu-grants.md b/src/dataset/fts-eu-grants.md
@@ -0,0 +1,208 @@
+---
+title: FTS EU Grants — Finanziamenti UE in Italia
+description: Finanziamenti UE a beneficiari italiani dal Financial Transparency System, per anno, programma, territorio e beneficiario
+source: Commissione europea — Financial Transparency System
+source_url: https://commission.europa.eu/funding-tenders/financial-transparency-system_en
+period: "2020–2024"
+last_modified: 2026-07-01
+dataset_slug: fts_eu_grants
+---
+
+# FTS EU Grants — Finanziamenti UE in Italia
+
+Il Financial Transparency System della Commissione europea elenca i finanziamenti UE assegnati a beneficiari italiani. Il dataset copre il periodo 2020-2024 e permette di leggere importi, programmi, beneficiari e localizzazione dichiarata.
+
+**Fonte**: [Commissione europea — Financial Transparency System](https://commission.europa.eu/funding-tenders/financial-transparency-system_en) · **Periodo**: 2020–2024
+
+```js
+import { num, euroCompact, tableFormat } from "../import/format-utils.js";
+```
+
+```js
+const data = await FileAttachment("../data/fts-eu-grants.json").json();
+```
+
+```js
+const anni = [...data.anni].sort((a, b) => b - a);
+const annoSel = view(Inputs.select(anni, {label: "Anno", value: anni[0]}));
+```
+
+```js
+const annoData = data.per_anno.find(d => d.anno === annoSel);
+const programmi = data.per_programma
+  .filter(d => d.anno === annoSel)
+  .sort((a, b) => d3.descending(a.importo_totale, b.importo_totale));
+const tipiEnte = data.per_tipo_ente
+  .filter(d => d.anno === annoSel)
+  .sort((a, b) => d3.descending(a.importo_totale, b.importo_totale));
+const citta = data.per_citta
+  .filter(d => d.anno === annoSel)
+  .sort((a, b) => d3.descending(a.importo_totale, b.importo_totale));
+const beneficiari = data.top_beneficiari
+  .filter(d => d.anno === annoSel)
+  .sort((a, b) => d3.descending(a.importo_totale, b.importo_totale));
+```
+
+<div class="grid grid-cols-3">
+  <div class="card">
+    <h3>Importo contrattato</h3>
+    <span class="big">${euroCompact(annoData?.importo_totale)}</span>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <h3>Grant</h3>
+    <span class="big">${num(annoData?.numero_grant)}</span>
+  </div>
+  <div class="card">
+    <h3>Beneficiari</h3>
+    <span class="big">${num(annoData?.beneficiari)}</span>
+  </div>
+</div>
+
+---
+
+## Programmi finanziati
+
+La prima lettura mostra come si distribuiscono gli importi per area di programma nell'anno selezionato.
+
+```js
+Plot.plot({
+  title: `Importo contrattato per programma — ${annoSel}`,
+  width: 800,
+  height: Math.max(340, programmi.length * 34 + 48),
+  marginLeft: 190,
+  x: {grid: true, label: "euro", tickFormat: d => euroCompact(d)},
+  y: {label: null, tickSize: 0},
+  color: {scheme: "Tableau10"},
+  marks: [
+    Plot.barX(programmi, {
+      y: "categoria_programma",
+      x: "importo_totale",
+      fill: "categoria_programma",
+      sort: {y: "-x"},
+      tip: {format: {x: d => euroCompact(d)}}
+    }),
+    Plot.ruleX([0])
+  ]
+})
+```
+
+> **Nota**: la categoria "Recovery and resilience" può concentrare importi molto grandi in poche righe, perché il FTS registra anche flussi collegati al Recovery and Resilience Facility.
+
+---
+
+## Beneficiari e territorio
+
+La vista per tipo di ente aiuta a distinguere imprese, università, amministrazioni e organizzazioni non profit. La vista per città mostra dove sono dichiarati gli importi maggiori, ma alcune righe FTS non indicano una città.
+
+```js
+Plot.plot({
+  title: `Importo per tipo di beneficiario — ${annoSel}`,
+  width: 800,
+  height: 320,
+  marginLeft: 170,
+  x: {grid: true, label: "euro", tickFormat: d => euroCompact(d)},
+  y: {label: null, tickSize: 0},
+  color: {scheme: "Set2"},
+  marks: [
+    Plot.barX(tipiEnte, {
+      y: "tipo_ente",
+      x: "importo_totale",
+      fill: "tipo_ente",
+      sort: {y: "-x"},
+      tip: {format: {x: d => euroCompact(d)}}
+    }),
+    Plot.ruleX([0])
+  ]
+})
+```
+
+```js
+Plot.plot({
+  title: `Prime città per importo dichiarato — ${annoSel}`,
+  width: 800,
+  height: 380,
+  marginLeft: 130,
+  x: {grid: true, label: "euro", tickFormat: d => euroCompact(d)},
+  y: {label: null, tickSize: 0},
+  marks: [
+    Plot.barX(citta.slice(0, 12), {
+      y: "citta",
+      x: "importo_totale",
+      fill: "var(--theme-foreground-focus)",
+      sort: {y: "-x"},
+      tip: {format: {x: d => euroCompact(d)}}
+    }),
+    Plot.ruleX([0])
+  ]
+})
+```
+
+---
+
+## Trend annuale
+
+Il confronto tra anni serve a vedere la scala complessiva del dataset, non a misurare l'intero budget UE speso in Italia.
+
+```js
+Plot.plot({
+  title: "Importo contrattato per anno",
+  width: 800,
+  height: 320,
+  x: {label: "anno", tickFormat: String},
+  y: {grid: true, label: "euro", tickFormat: d => euroCompact(d)},
+  marks: [
+    Plot.ruleY([0]),
+    Plot.lineY(data.per_anno, {
+      x: "anno",
+      y: "importo_totale",
+      stroke: "var(--theme-foreground-focus)",
+      strokeWidth: 2,
+      marker: true,
+      tip: {format: {y: d => euroCompact(d)}}
+    })
+  ]
+})
+```
+
+---
+
+## Dettaglio beneficiari
+
+```js
+const { header, format } = tableFormat({
+  beneficiario_nome: { label: "Beneficiario", fmt: "string" },
+  beneficiario_citta: { label: "Città", fmt: "string" },
+  categoria_programma: { label: "Programma", fmt: "string" },
+  tipo_ente: { label: "Tipo ente", fmt: "string" },
+  numero_grant: { label: "Grant", fmt: "num" },
+  importo_totale: { label: "Importo", fmt: "euroCompact" },
+});
+```
+
+```js
+Inputs.table(beneficiari, {
+  columns: ["beneficiario_nome", "beneficiario_citta", "categoria_programma", "tipo_ente", "numero_grant", "importo_totale"],
+  header,
+  format,
+  rows: 20,
+  width: "100%",
+  sort: "importo_totale",
+  reverse: true
+})
+```
+
+---
+
+## Limiti
+
+- **Perimetro**: FTS copre i pagamenti e gli impegni tracciati dalla Commissione europea; non sostituisce OpenCoesione o altre fonti sui fondi strutturali gestiti a livello nazionale.
+- **Territorio**: la città del beneficiario può mancare o essere indicata come `-`, quindi le classifiche territoriali non sono una mappa completa della destinazione finale dei fondi.
+- **Classificazioni**: le categorie programma e tipo ente sono derivate da campi testuali e servono per orientare la lettura, non come tassonomia ufficiale.
+
+---
+
+## Risorse
+
+- [Financial Transparency System](https://commission.europa.eu/funding-tenders/financial-transparency-system_en)
+- [Scarica il parquet pulito 2024](https://storage.googleapis.com/dataciviclab-clean/fts_eu_grants/2024/fts_eu_grants_2024_clean.parquet)
+- [Pipeline](https://github.com/dataciviclab/dataset-incubator/tree/main/candidates/fts-eu-grants)