Data to AI™ / Claude/Exact Online
Controller und Finance-Leads erhalten klare Antworten zu überfälligen Forderungen, Periodenergebnissen und Budgetlücken aus Exact Online, gefragt in Claude statt in Tabellen nachgebaut.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Claude
Bei welchen Kunden steckt das meiste Geld in der ältesten Altersgruppe der Forderungen fest?
Van Dijk Bouw hat am meisten in der ältesten Gruppe, 14.200 € von insgesamt 31.500 € offen. Über diese drei Konten hinweg liegen 24.950 € in Age Group 4.
| Account Name | Total Amount | Age Group 1 Amount | Age Group 4 Amount |
|---|---|---|---|
| Van Dijk Bouw Financial - Aging Receivables List | 31.500 € | 9.800 € | 14.200 € |
| Kessler Logistik Financial - Aging Receivables List | 18.750 € | 6.300 € | 6.450 € |
| Maas Retail Financial - Aging Receivables List | 12.900 € | 8.600 € | 4.300 € |
Gelesen aus der aktuellen Altersliste, die bei jedem Lauf alle offenen Posten neu lädt. Die Bedeutung der Gruppen stammt aus den Feldern Age Group Description.
Exact Online ist eine Cloud-Unternehmenssoftware für Buchhaltung und Finanzmanagement. Dataddo extrahiert daraus Altersstruktur der Forderungen, Verbindlichkeiten, Ausgangsrechnungen, Budgets und Gewinn- und Verlustdaten.
Sortiere die Konten in der Financial - Aging Receivables List nach Age Group 4 Amount und sag mir, welchen Zeitraum Age Group 4 Description für diese Gruppe angibt.
Die Credit Controllerin beginnt die Woche mit den Konten, die am meisten in der ältesten Gruppe haben, und fragt Claude nach deren offenen Sales - Invoices, bevor sie zum Telefon greift.
Vergleiche Revenue Current Period und Costs Current Period mit den Werten von Previous Year Period in Financial - Profit and Loss und entwirf drei Zeilen Abweichungskommentar.
Zum Periodenende stellt Claude die Ergebnisse des aktuellen Jahres und des Vorjahres aus der GuV-Übersicht nebeneinander, und der Controller überarbeitet den Entwurf, statt bei null anzufangen.
Beschreibe die Entität Bank Entry Lines über den dataddo-Server und entwirf dann ein Skript, das GLAccountCode und AmountDC mit unserem Hauptbuch-Export abgleicht.
Ein Finance Engineer im Reporting-Repository lässt Claude Code die echte Feldliste lesen und die Abgleichslogik schreiben, ohne Kontoauszugsdaten auf einen Laptop zu kopieren.
Data to AI™ wird pro Nutzer abgerechnet, wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt, mit ~25 % Rabatt bei jährlicher Abrechnung. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
Stellen Sie Claude, ChatGPT und anderen KI-Tools governte Geschäftsdaten über MCP bereit.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Exact Online-Daten in Claude bringen | Jemand exportiert die Altersliste, das Rechnungsregister und die GuV-Übersicht und hängt die Dateien jedes Mal an einen Claude-Chat an. | Claude ruft den Konnektor Dataddo Data Access auf und liest Financial - Aging Receivables List, Sales - Invoices und Financial - Profit and Loss beim Namen. | Keine Anhänge zu aktualisieren |
| Die Altersgruppen lesen | Claude sieht die Spalten Age Group 1 bis 4 in einer Tabelle und muss raten, für welchen Überfälligkeitszeitraum jede Gruppe steht. | Jede Zeile enthält ihre Age Group Description-Felder, und die semantische Schicht erklärt jede Spalte, sodass Claude die Gruppen so benennt, wie Exact Online sie definiert. | Gruppen wie definiert gelesen |
| Finance-Code entwickeln | Engineers halten veraltete CSV-Beispiele von Bank Entry Lines auf ihren Rechnern, während sie Abstimmungsskripte schreiben. | Claude Code fragt nach claude mcp add dieselben Exact Online-Entitäten aus dem Terminal ab, mit Zugangsdaten im System-Schlüsselbund. | Code auf echten Feldnamen |
| Zugang für das Finance-Team | Jeder Analyst arbeitet mit einem eigenen Export, sodass zwei Personen Claude fragen und zwei verschiedene Überfälligkeitssummen erhalten. | Bei Team und Enterprise fügt ein Owner den Konnektor einmal hinzu, und jedes Mitglied meldet sich mit seinem eigenen Dataddo-Konto an. | Ein Setup, persönliche Anmeldung |
| Token-Verbrauch | Claude verbraucht Tokens, um rohe Exact Online-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die Exact Online-Datensätze, die Finance- und RevOps-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Claude fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Liste kuratierter Datasets
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
Läuft nach Ihrem Zeitplan. Datensätze mit Datumsbereich lesen bei jedem Lauf ein gleitendes Fenster neu, Listen wie Aging Receivables laden alle aktuellen Daten, und ein vollständiger Daten-Re-Sync lädt ältere Historie.
Exact Online-Konnektor →Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Richten Sie in Dataddo eine Exact Online-Quelle für Ihre Landesversion mit Datensätzen wie Financial - Aging Receivables List, Sales - Invoices und Financial - Profit and Loss ein. Verknüpfen Sie den Flow mit einem Claude-Ziel oder AI Model, fügen Sie dann in Claude den benutzerdefinierten Konnektor https://headless.dataddo.com/mcp-data hinzu oder registrieren Sie ihn in Claude Code mit claude mcp add.
Nein. Dataddo extrahiert die Exact Online-Datensätze, die Sie auswählen, und stellt sie über den Data Access MCP-Server bereit. Claude spricht nur mit diesem Server, angemeldet mit Ihrem Dataddo-Konto, und hält nie Zugangsdaten für Exact Online.
Ja, sobald die Quelle für die richtige Landesversion autorisiert ist. Wurden Sie zur Anmeldung für .nl weitergeleitet, wechseln Sie zuerst in Exact Online unter Settings > Connected Accounts zur richtigen Version und erstellen Sie dann die Quelle.
Jede Zeile enthält Age Group 1 bis 4, jeweils mit einem Beschreibungs- und einem Betragsfeld. Bitten Sie Claude, zuerst die Age Group-Beschreibungen anzuzeigen, damit Sie wissen, welchen Überfälligkeitszeitraum jede Gruppe abdeckt, bevor Sie Konten vergleichen.
Ja. Führen Sie claude mcp add mit der Dataddo-URL aus, melden Sie sich über /mcp an, und Claude Code fragt dieselben Exact Online-Entitäten aus Ihrem Terminal ab, mit Zugangsdaten im System-Schlüsselbund.
So aktuell wie der letzte geplante Lauf. Listen wie Financial - Aging Receivables List laden bei jedem Lauf alle offenen Posten neu, und Claude kann data_status aufrufen, um die Aktualität der Daten anzugeben, bevor es eine Zahl nennt.
Nein. Claude fragt extrahierte Entitäten über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab, Dataddo nimmt von Claude nie SQL an, und nichts wird in Ihre Administration zurückgeschrieben. Buchungen erfolgen weiterhin in Exact Online.