Jedes Projekt & jedes Feld
Zieh das komplette Monday-Datenmodell - Projekte, Aufgaben, Issues, Zeit und Ressourcen - nicht nur ein festes Preset, damit deinen Delivery-Reports nie ein Feld fehlt.
Monday
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ProjektmanagementDataddo extrahiert den kompletten Monday-Datensatz - Projekte, Aufgaben, Issues, Zeit, Ressourcen - und liefert ihn dorthin, wo dein Team ihn braucht: in KI-Tools und Agenten, dein Warehouse wie Snowflake und BigQuery, BI-Dashboards und zurück in deine CRM- und Ops-Tools. Kombiniere ihn mit Finanz- und CRM-Daten, hole die vollständige Historie nach und halte alles nach deinem Zeitplan aktuell, vollständig verwaltet und mit der Data Plane dort, wo du willst. Keine Pipelines zu bauen, kein Lock-in.
DEINE DELIVERY-SOURCE-OF-TRUTH
Mach Monday zu Delivery-Reportings, denen dein ganzes Team vertraut
Projektdaten sind nur nützlich, wenn sie vollständig, sauber und aktuell sind. Dataddo extrahiert das komplette Monday-Datenmodell, regelt es und liefert es an jedes Warehouse, Dashboard, KI-Tool und nachgelagerte System, kontinuierlich und ohne manuelle Exporte.
Mit Finanzen & CRM kombinieren
Verbinde Monday mit deinen Finanz- und CRM-Daten, damit Delivery-, Ressourcen- und Profitabilitätsanalytik an einem Ort liegt.
Vollständige Historie nachladen
Lade historische Monday-Daten über die Exportgrenzen der Plattform hinaus, damit Durchsatz-, Durchlaufzeit- und Auslastungsanalysen belastbar bleiben.
Vor dem Laden modellieren & bereinigen
Normalisiere Status, Labels und Owner-Namen und lass das Data Quality Firewall fehlerhafte Zeilen stoppen, bevor Monday-Daten in deine Reports gelangen.
Aktuell nach deinem Zeitplan
Inkrementelle, geplante Syncs halten Monday-Daten aktuell, bis zu stündlich, ohne manuelle Exporte oder vollständige Neuladungen.
Geregelt & überwacht
Zustell-Alerts und Qualitätsprüfungen erkennen Lücken in Monday-Daten früh, damit Delivery-Dashboards nie stillschweigend brechen.
DATASETS
Was du aus Monday ziehen kannst
Der Monday-Connector bietet eine Liste kuratierter Datasets - fertige Sätze aus Datensätzen, Feldern und Kennzahlen, die du nach Zeitplan extrahieren kannst. Brauchst du etwas Bestimmtes? Jedes Dataset lässt sich forken und anpassen oder mit unserem Universal Connector von Grund auf neu erstellen.
Liste kuratierter Datasets
Board IDboard_id
string
Board nameboard_name
string
Item IDitem_id
string
Column IDcolumn_id
string
Column Titlecolumn_title
string
Updated Atupdated_at
datetime
Created Atcreated_at
datetime
Column valuevalue
string
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
MIT VS. OHNE
Wer die Last trägt, wenn sich etwas ändert
Halte Monday-Daten am Fließen zu jedem Warehouse, Dashboard und Tool, und sieh, wer zuständig ist, wenn sich eine API oder ein Schema ändert:
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ergebnis für dich | |
|---|---|---|---|
| Änderung an API oder Authentifizierung | Sie entdecken den Ausfall und müssen ihn in Eile beheben. | Wir aktualisieren den Konnektor und stellen die Pipeline wieder her - oft bevor Sie es überhaupt bemerken. | Syncs aus Monday fließen weiter |
| Schema-Drift | Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. | Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. | Nur saubere Monday-Daten landen in Reports |
| Endpunkt eingestellt | Sie müssen die Integration neu entwickeln. | Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. | Dein Monday-Reporting läuft weiter |
| Fehlender Konnektor | Sie entwickeln und pflegen eine individuelle Integration. | Wir entwickeln und pflegen ihn - mit einer SLA von rund 4 Wochen. | Alle Monday-Daten, die du brauchst, auf Anfrage |
| Unbemerkte Verschlechterung | Sie merken es erst, wenn ein Report oder ein Modelllauf fehlschlägt. | Proaktives Monitoring erkennt Anomalien und Verzögerungen frühzeitig. | Lücken erkannt, bevor Dashboards brechen |
| Debugging | Sie durchforsten Logs in verschiedenen, nicht verbundenen Tools. | Run-Historien, Payload-Inspektion und durchgängige Lineage an einem Ort. | Schnellere Ursachenanalyse, weniger Reporting-Lücken |
Data Residency by Design
Wähle, wo Monday-Daten verarbeitet werden: gleiche Cloud, Region oder souverän
Monday ist eine Cloud-API, also lautet die Frage nicht On-Premise vs. Cloud, sondern durch welche Region deine Daten fließen. Mit Dataddo betreibst du die Data Plane in der Region deiner Wahl, sodass Monday-Payloads direkt an deine Ziele gehen, ohne ein Drittanbieter-SaaS zu durchlaufen. Fixiere sie aus Compliance-Gründen auf eine EU- oder US-Region oder betreibe sie selbst, wenn ein nachgelagertes Ziel in deinem eigenen Netzwerk liegt.
| Standort der Data Plane | Typische Datensensibilität | Warum dieses Setup |
|---|---|---|
|
Public Cloud 
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
|
Niedrig bis moderat - allgemeine Geschäfts-, Marketing- und Produktdaten; Quellen, die bereits cloud-nativ sind. | Am schnellsten einsatzbereit und skaliert elastisch. Ideal, wenn für die Daten keine Residenzbeschränkung gilt und sie oft bereits in derselben Public Cloud liegen. |
|
Regionale & europäische souveräne Clouds
EU-souveräne Clouds
Regionale Anbieter
Private Cloud
|
Reguliert / residenzgebunden - personenbezogene, Finanz- und Gesundheitsdaten, die der DSGVO oder lokalem Recht unterliegen. | Hält die Verarbeitung innerhalb einer bestimmten Rechtsordnung, um Vorgaben zu Datenresidenz und Souveränität zu erfüllen, und läuft dabei weiterhin als verwaltete Infrastruktur. |
|
On-Premises 
Kubernetes
Red Hat OpenShift
VMware Tanzu
|
Hochsensibel / eingeschränkt - Daten, die vertraglich oder gesetzlich den Unternehmensperimeter nicht verlassen dürfen. | Daten verlassen Ihr Netzwerk nie. Erforderlich für Air-Gapped-, klassifizierte oder streng abgeschottete Umgebungen; die Control Plane verwaltet weiterhin ausschließlich über Metadaten. |
DATENAUSLIEFERUNG
Alle Wege, Monday-Daten auszuliefern
Projektdaten haben selten nur ein Zuhause. Dataddo speist Monday in KI und Agenten ein, lädt es für Delivery- und Ressourcenanalytik in dein Warehouse, synchronisiert Status zurück in CRM- und Ops-Tools und liefert Dateien an den Speicher, alles gleich geregelt.
| Transporttyp | Was es tut | Typische Ziele | Typische geschäftliche Anwendungsfälle |
|---|---|---|---|
| Daten an KI & Agenten | Speise Monday-Daten in Vektordatenbanken, LLMs und KI-Agenten ein, damit Delivery-Copiloten über deine Projekte schließen können. | Lade Monday-Projekte und -Aufgaben in Vektor-Stores für Retrieval-gestützte Delivery-Assistenten, Gib KI-Agenten und Copiloten geregelten Zugriff auf aktuelle Monday-Projektdaten | |
| ETL / ELT in dein Warehouse | Lade Monday-Projekte und -Kennzahlen in dein Warehouse für Delivery- und Ressourcenanalytik. | Zentralisiere Monday neben Finanz- und CRM-Daten in Snowflake, BigQuery oder Redshift, Hole die Monday-Historie für Durchsatz- und Auslastungsanalysen nach | |
| Zurück in CRM & Ops synchronisieren | Spiele Projektstatus und modellierte Datensätze aus Monday-Daten zurück in CRM- und Ops-Systeme. | Synchronisiere Projektstatus und Liefertermine aus Monday in dein CRM, Halte Monday-Projektdaten über Planungs- und Ops-Tools im Einklang | |
| Dateien an Speicher & Partner | Liefere rohe oder modellierte Monday-Extrakte an Objektspeicher und Partner. | Archiviere rohe Monday-Exporte in S3, GCS oder Azure, Schick geplante Monday-Extrakte per SFTP an Partner |
Claude
OpenAI
Gemini
Mistral AI
Snowflake
BigQuery
Amazon Redshift
PostgreSQL
Salesforce
HubSpot
Google Sheets
Google Cloud Storage
Azure Blob Storage
SFTP
Fallstudien
Sieh, was Delivery- und Datenteams mit Dataddo bauen
65.000 Social-Media-Konten. Eine Plattform. Null manuelle Autorisierungen.
Beauty & Konsumgüter
Wie Livesport mit BigQuery und Dataddo Daten aktiviert und technische Ressourcen spart
Unterhaltung
Wie die ID&T Group Daten von über 1 Million Festival-Fans und Dutzenden von Social-Media-Konten aktiviert
Unterhaltung
Wie Sensire mit Dataddo die Migration einer proprietären On-Premise-Dateninfrastruktur in die Cloud beschleunigte
Gesundheitswesen
Wie Ringside.ai mit Dataddo ein Datenprodukt besser und schneller aufbaut
Marketing
Wie Publicis Groupe Brasil die API von Dataddo nutzt, um ein Datenprodukt zu skalieren
Werbung
FAQ
Monday als Quelle + Dataddo, beantwortet
Wohin kann ich Monday-Daten schicken?
An jedes der über 150 Dataddo-Ziele: Warehouses wie Snowflake und BigQuery, BI-Dashboards, CRMs und Marketing-Tools, Objektspeicher und KI- oder Vektor-Stores, plus benutzerdefinierte Ziele auf Anfrage.
Muss ich die Pipeline warten?
Nein. Dataddo ist vollständig verwaltet: Wir pflegen den Monday-Connector, passen uns an API- und Schemaänderungen an und benachrichtigen dich, wenn etwas Aufmerksamkeit braucht. Es gibt keinen Pipeline-Code, den du schreiben oder reparieren musst.
Kann ich Delivery und Ressourcen über Tools hinweg reporten?
Ja. Dataddo lädt Monday-Projekte und -Zeitdaten in Snowflake, BigQuery oder Redshift, kombiniert mit deinen Finanz- und CRM-Daten, sodass Delivery-, Auslastungs- und Projektprofitabilitäts-Reporting ohne manuelle Exporte funktioniert.
Was, wenn Monday seine API ändert?
Das ist unsere Sache, nicht deine. Das Dataddo-Team verfolgt API- und Schemaänderungen von Monday proaktiv und aktualisiert den Connector, bevor sie deine Pipeline brechen. Kontinuierliches Monitoring überwacht jeden Sync, und falls etwas Aufmerksamkeit braucht, bekommst du einen Alert - so fließen deine Monday-Daten weiter, ohne dass du etwas tun musst.
Welche Monday-Daten und -Felder sind verfügbar?
Das komplette Monday-Datenmodell: Projekte, Aufgaben, Issues, Zeit und Ressourcen, kein festes Subset. Fehlt ein Feld, das du brauchst, ergänzen wir es auf Anfrage, meist ohne Zusatzkosten.
Wie werden meine Daten geschützt?
Dataddo ist SOC 2 Type II und ISO 27001 zertifiziert. Daten werden bei Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, PII kann maskiert oder gehasht werden, und EU- oder US-Data-Residency ist verfügbar. Betreib die Data Plane selbst, und Payload-Daten verlassen nie dein Netzwerk.
Werden API-Rate-Limits zum Problem?
Dataddo übernimmt Pagination, Rate-Limits und Retries von Monday für dich und zieht inkrementell nach Zeitplan, damit du innerhalb der API-Kontingente bleibst, ohne deine Quelle zu belasten.
Bin ich gebunden?
Nein. Pipelines sind quell- und zielunabhängig: Du kannst Ziele hinzufügen oder wechseln, ohne neu zu bauen, und Daten landen in nativen Formaten, die dir gehören.