Float

Quelle

Use Dataddo's Float connector to explore any data available via the official API of Float. Access hundreds of metrics and attributes, from basic to advanced. Build and blend custom datasets directly in Dataddo, then send them anywhere.

Konnektor-Dokumentation

DATENFELDER

Entdecken Sie Daten, die Sie aus Float extrahieren können

Datenkategorie

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Alle Attribute (133)
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Clients (2)
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Projects Rolling Metrics (9)
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Verfügbare Attribute (133)

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Attribut
id Account ID string
department_filter_id Department Filter ID string
created Created datetime
modified Modified datetime
name empfindlich Name string
email empfindlich Email string
account_type Account Type string
view_rights View Rights integer
edit_rights Edit Rights integer
active Active integer
id Client ID string
name Name string
department_id Department ID string
parent_id Parent ID string
name Name string
id Holiday Id string
date Date datetime
end_date End Date datetime
name Name string
id People ID string
department_id Department ID string
people_type_id People Type ID integer
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
created Created datetime
modified Modified datetime
name empfindlich Name string
email empfindlich Email string
job_title Job Title string
department_name Department Name string
notes Notes string
avatar_file Avatar File string
work_days_hours Work Days Hours string
tags_name Tags Name string
tags_type Tags Type string
auto_email Auto Email integer
employee_type Employee Type integer
active Active integer
default_hourly_rate empfindlich Default Hourly Rate float
people_id People ID string
department_id Department ID string
people_type_id People Type ID integer
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
name empfindlich Name string
department Department string
scheduled Scheduled string
capacity Capacity float
timeoff Timeoff float
billable Billable float
non_billable Non billable float
overtime Overtime float
unscheduled Unscheduled float
default_hourly_rate empfindlich Default hourly rate float
wk_day_hrs Working Day Hrs float
employee_type Employee Type integer
phase_id Phase ID string
project_id Project ID string
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
created Created datetime
modified Modified datetime
name Name string
color Color string
notes Notes string
non_billable Non Billable integer
status Status integer
active Active integer
budget_total Budget Total float
default_hourly_rate Default Hourly Rate float
id Project ID string
client_id Client ID string
project_manager Project Manager string
created Created datetime
modified Modified datetime
name Name string
color Color string
notes Notes string
tags Tags string
budget_type Budget Type integer
non_billable Non Billable integer
tentative Tentative integer
active Active integer
all_pms_schedule All Pms Schedule integer
budget_total Budget Total float
default_hourly_rate Default Hourly Rate float
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
project_id Project ID string
client_id Client ID string
name Name string
client Client string
scheduled Scheduled float
billable Billable float
non_billable Non-billable float
id Task ID string
project_id Project ID string
phase_id Phase ID string
people_id People ID string
created_by Created By string
modified_by Modified By string
start_time Start Time datetime
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
created Created datetime
modified Modified datetime
repeat_end_date Repeat End Date datetime
name Name string
notes Notes string
people_ids People IDs string
status Status integer
repeat_state Repeat State integer
priority Priority integer
hours Hours float
timeoff_type_id Timeoff Type Id string
created_by Created By string
timeoff_type_name Timeoff Type Name string
color Color string
timeoff_id Timeoff Id string
timeoff_type_id Timeoff Type Id string
modified_by Modified By string
created_by Created By string
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
created Created datetime
modified Modified datetime
repeat_end Repeat End datetime
start_time Start Time string
timeoff_notes Timeoff Notes string
people_ids People Ids string
repeat_state Repeat State integer
full_day Full Day integer
hours Hours float

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Warum Dataddo?

Eine Ingestion-Schicht für SaaS, Datenbanken und Dateien

Die meisten Teams verwenden mehrere Tools und „Spaghetti-Code“ für die Ingestion, abhängig von Quellentypen und Lademustern. Dataddo bündelt dies unter einer einzigen Steuerungsebene und einer vorhersehbaren Preisstruktur. Über 400 Konnektoren inklusive.

Für Cloud- und On-Premise-Umgebungen entwickelt

Betreiben Sie Dataddo sowohl in Cloud- als auch in hybriden On-Prem-Konfigurationen. Die Steuerungsebene verbleibt in der Cloud; Ihre Daten verlassen niemals Ihren Perimeter. Unterstützt segmentierte und private Netzwerke sowie Legacy-Systeme einschließlich DB2, Informix und Sybase.

Vollständige API-Kontrolle – keine Benutzeroberfläche erforderlich

Dataddo ist API-first entwickelt. Nutzen Sie die Benutzeroberfläche, wann immer Sie möchten; umgehen Sie sie vollständig, wenn Sie es nicht benötigen, und orchestrieren Sie Ihre Pipelines programmatisch.

Verwalteter Ingestion-Betrieb. Wir übernehmen die Verantwortung für die Zuverlässigkeit.

Dataddo übernimmt die operative Verantwortung für Ihre Ingestion-Schicht. Wir verwalten die Konnektor-Wartung, behandeln API-Änderungen von Quellsystemen, überwachen Pipelines proaktiv und führen Backfills und Wiederherstellungen durch. Ihr Engineering-Team muss sich darum nicht kümmern.

Vollständige Transparenz über jeden Datenfluss

Dataddo bietet Ihnen vollständige Observability über Ihre Ingestion-Schicht: Pipeline-Protokolle, Ausführungshistorien, Datenherkunft und Prüfpfade. Wissen Sie, was übertragen wurde, wann es übertragen wurde, was sich geändert hat und warum. Entwickelt für Umgebungen, in denen Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit keine Optionen sind.

Das Datenfundament, das Ihre KI benötigt

Enterprise-KI setzt eine verwaltete, sichere Datenschicht voraus. Dataddo konsolidiert SaaS-, Datenbank- und Dateidaten in einer einheitlichen verwalteten Pipeline und liefert an Vektordatenbanken, Feature Stores und Data Lakes – mit nativem Hashing sensibler Daten.

Alle Plattformvorteile ansehen

Fallstudien

Sehen Sie, was andere Organisationen mit Dataddo erreicht haben

24

E-Shops

zu einem Data Warehouse
für umfassende Einblicke

3x

Schneller

Daten
Sammlung

37.5%

Reduzierung

der Infrastrukturkosten
im Durchschnitt

Wie WWL Daten von 24 E-Shops vereint, um das „Warum“ hinter Verkäufen aufzudecken

E-Commerce

Wie Ringside.ai mit Dataddo ein Datenprodukt besser und schneller aufbaut

Marketing

Wie FoodChéri MongoDB mit BigQuery synchronisiert, um schnellere Einblicke mit weniger Aufwand zu erhalten

Essen und Trinken

Kundenstimmen

Unsere Kunden lieben uns

4,8 von 5

4,5 von 5

Amalia Bornstein

Global Social Content and Marketing Data Analyst

Uber Eats

“Das Datenteam von Uber Eats schätzt die benutzerfreundliche Oberfläche von Dataddo, die für die Bedienung durch technisch nicht versierte Teammitglieder konzipiert ist, um den Bedarf an übermäßiger Schulung zur Unterstützung einer effizienten Projektabwicklung zu minimieren.”

Andrew Hart

Chief Operations Officer

Sat 7

“Die Zusammenarbeit mit Dataddo hat unsere Berichterstattung erheblich vereinfacht und uns Zugang zu Trenddaten und Erkenntnissen verschafft, die wir zuvor nicht generieren konnten.”

Vahan Petrosayan

Director of IT & Infrastructure

Search Engine Journal

“Mit Dataddo werden alle meine Fragen schneller beantwortet …[und es macht] jetzt Spaß, mit Daten zu spielen.”

Michael Guntenaar

CTO

ID&T Group

“Dataddo öffnet Tore und nimmt die Hürden bei der Arbeit mit Daten.”

Laurent Partouche

CPO

FoodChéri & Seazon

“Wir haben uns für Dataddo aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, automatischen Transformationen, klaren Preispolitik und der Qualität der menschlichen Beziehung entschieden, die sich seit unserem ersten Austausch etabliert hat.”

Natheer Maloon

Technology Solutions Manager

Boldr

“Die Unterstützung von Dataddo erwies sich während der gesamten Implementierungsphase als äußerst wertvoll. 9,5 von 10.”

Zdeněk Hejnak

Data Development Team Leader

Livesport

“Wir sparen etwa 70 % der Zeit, die sonst für die Aufnahme aller unserer Daten benötigt würde, oder 3–4 Vollzeitäquivalente, und verbringen viel mehr Zeit mit der Datenanalyse und -aktivierung. Wir haben nur einen Vollzeit-Dateningenieur, der mehr tut, als nur Daten zu sammeln, während unser BI-Team aus 11 Mitgliedern besteht.”

Greg Senior

Business Operations Manager

Farm Focus

“Vielen Dank für all die Hilfe und Unterstützung, die wir erhalten. Ein erfrischender Service von einem Technologieunternehmen! Danke schön!”

Dataddo Reviews