Scorebuddy Daten überall hinschicken

Scorebuddy

Quelle

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

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Verfügbare Attribute (142)

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Attribut
category_id Category ID string
category Category string
staff_id Staff ID string
external_id External ID string
notes Notes string
first_name empfindlich First Name string
last_name empfindlich Last Name string
email_address empfindlich Email Address string
group_ids Group IDs string
team_ids Team IDs string
role empfindlich Role string
deleted Deleted integer
dashboard Dashboard integer
self_score Self Score integer
can_score_peers Can Score Peers integer
supervisor_id Supervisor ID float
employment Employment string
personal_goals Personal Goals boolean
salesforce_id Salesforce ID string
group_id Group ID string
group_name Group Name string
deleted Deleted integer
description Description string
location Location string
notes Notes string
scorecard_id Scorecard ID string
scorecard_type Scorecard Type string
current_version Current Version string
number_of_versions Number Of Versions integer
locked Locked integer
archived Archived integer
deleted Deleted integer
versions_version_number Versions Version Number string
versions_scorecard_name Versions Scorecard Name string
versions_department Versions Department string
versions_location Versions Location string
versions_category_id Versions Category ID string
versions_group_id Versions Group ID string
versions_description Versions Description string
versions_target Versions Target integer
versions_max_score Versions Max Score integer
versions_number_of_questions Versions Number Of Questions integer
versions_questions_question_id Versions Questions Question ID string
versions_questions_question_section_id Versions Questions Question Section ID string
versions_questions_question_number Versions Questions Question Number integer
versions_questions_fail_section Versions Questions Fail Section integer
versions_questions_fail_all_zeros Versions Questions Fail All Zeros integer
versions_questions_cause_mandatory Versions Questions Cause Mandatory integer
versions_questions_question Versions Questions Question string
versions_questions_weighting Versions Questions Weighting integer
versions_questions_max_score Versions Questions Max Score integer
versions_questions_number_of_answers Versions Questions Number Of Answers integer
settings_fail_all_zeros Settings Fail All Zeros float
settings_fail_section_subtracts Settings Fail Section Subtracts float
settings_agent_insight_display Settings Agent Insight Display float
settings_agent_insight_short_label Settings Agent Insight Short Label float
settings_self_score_available Settings Self Score Available float
settings_multiple_comments Settings Multiple Comments float
settings_multiple_rcas Settings Multiple RCAS float
settings_hide_score Settings Hide Score float
settings_point_of_failure_email empfindlich Settings Point Of Failure Email string
settings_compliance_failure_email empfindlich Settings Compliance Failure Email string
settings_question_order Settings Question Order string
settings_default_event_date Settings Default Event Date datetime
settings_event_reference_mandatory Settings Event Reference Mandatory string
settings_event_types_mandatory Settings Event Types Mandatory string
settings_event_duration_mandatory Settings Event Duration Mandatory float
score_id Score ID string
scorecard_id Scorecard ID string
version_number Version Number float
staff_id Staff ID string
supervisor_id Supervisor ID string
evaluator_id Evaluator ID string
group_id Group ID string
team_id Team ID string
event_date Event Date datetime
last_edit_date Last Edit Date datetime
reference Reference string
event_id Event ID string
event_duration Event Duration string
questions_question_id Questions Question ID string
questions_answer_key Questions Answer Key float
questions_cause_id Questions Cause ID string
questions_comment_id Questions Comment ID string
questions_free_text_comment Questions Free Text Comment string
score Score float
score_date Score Date datetime
percentage Percentage float
fail_all Fail All float
comments_comment_id Comments Comment ID string
comments_commenter_id Comments Commenter ID string
comments_comment Comments Comment string
comments_comment_date Comments Comment Date datetime
draft_used Draft Used integer
interaction_id Interaction ID string
auto_score_used Auto Score Used float
total_score Total Score float
max_score Max Score float
below_target Below Target integer
sub_event_id Sub Event ID string
custom_objects_text_input Custom Objects Text Input string
custom_objects_object_id Custom Objects Object ID string
custom_objects_tag_ids Custom Objects Tag IDs string
staff_id Staff ID string
external_id External ID string
notes Notes string
first_name empfindlich First Name string
last_name empfindlich Last Name string
email_address empfindlich Email Address string
group_ids Group IDs string
team_ids Team IDs string
role Role string
deleted Deleted integer
dashboard Dashboard integer
self_score Self Score integer
can_score_peers Can Score Peers integer
supervisor_id Supervisor ID string
employment Employment string
personal_goals Personal Goals integer
can_be_scored Can Be Scored integer
staff_access Staff Access integer
read_only Read Only integer
salesforce_id Salesforce ID string
team_id Team ID string
team_name Team name string
group_id Group ID string
deleted Deleted integer
user_id User ID string
first_name empfindlich First Name string
last_name empfindlich Last Name string
email_address empfindlich Email Address string
role Role string
boundedness Boundedness string
group_ids Group IDs string
team_ids Team IDs string
date_format Date Format string
support_access Support Access integer
billing_access Billing Access integer
read_only Read Only integer
must_change_password Must Change Password integer
salesforce_id Salesforce ID string
scim_user_id Scim User ID string

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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.

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Fallstudien

Sehen Sie, was andere Organisationen mit Dataddo erreicht haben

E-Shops

zu einem Data Warehouse
für umfassende Einblicke

Quelle der Wahrheit

für alle Marketingdaten:
AWS S3

Schneller

Daten
Sammlung

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

E-Commerce

Wie Wärtsilä die Benutzeroberfläche und API von Dataddo nutzt, um Marketingdaten optimal zu nutzen

Marketing

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

Marketing

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