Data to AI™ / Gemini/Exact Online
Geben Sie Finanzanalysten und Engineers die Zahlen aus Exact Online im Terminal und in der IDE, damit Provisionsläufe, Budgetmodelle und Abschlussprüfungen bei der Administration beginnen und nicht bei Exporten.
Bessere Antworten, weniger Tokens.
Gemini CLI
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.
Summiere Amount DC aus Sales - Invoices nach Salesperson Full Name für den letzten Monat und schreibe commissions/2026-09.csv mit der Anzahl der Invoice Number pro Person.
Ein Finanzanalyst, der das Provisionsskript aus dem Repository startet, erzeugt dessen Eingabe mit einem Prompt und prüft vor dem Lohnabschluss den Diff zur Datei des Vormonats.
Lade Budgets für dieses Reporting Year nach data/budget.parquet mit GLAccount Description, AmountDC, Budget Scenario und Reporting Period, eine Zeile pro Konto und Periode.
Eine FP&A-Analystin öffnet die Parquet-Datei in einem Python-Notebook neben dem Forecast-Modell und vergleicht dort die Szenarien, während Gemini Code Assist beim pandas-Code hilft.
Frage die Journal Status List ab und gib den Status jedes Journals für die aktuelle Period als Tabelle aus, wobei nicht abgeschlossene Journale markiert werden.
Der Controller führt die Prüfung am letzten Arbeitstag in Gemini CLI aus. Erst wenn alle Journale abgeschlossen sind, wird die Reporting-Pipeline im Repository gestartet.
Data to AI™ wird pro Nutzerplatz 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.
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| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Eingaben für Finanzskripte | Provisions- und Forecast-Skripte lesen CSV-Exporte, die jemand von Hand heruntergeladen hat, und niemand weiß, von welchem Tag sie stammen. | Gemini fragt Sales - Invoices und Budgets aus dem letzten Dataddo-Lauf ab und schreibt die Eingabedatei, die das Skript erwartet. | Skripte direkt aus der Quelle |
| Historie der Listen-Datasets | Listen wie die Payables list zeigen nur den heutigen Stand, sodass sich die Position des Vormonats später nicht rekonstruieren lässt. | Jeder Lauf lädt die aktuelle Liste neu, und eine datierte Datei, die Gemini ins Repository schreibt, hält den Stand unter Versionskontrolle. | Positionen, die nachvollziehbar bleiben |
| Kontrolle über jede Abfrage | Ein Skript mit Exact Online API-Zugangsdaten kann jederzeit jede Administration lesen, ohne dass es jemand sieht. | Gemini CLI fragt bei jedem Dataddo-Toolaufruf nach Ihrer Bestätigung, und Always allow wird pro Tool gesetzt, nur wo Sie es wählen. | Jeder Zugriff freigegeben |
| Welche Daten Gemini erreicht | Persönliche API-Schlüssel jedes Analysten verteilen den Zugriff auf die gesamte Administration über viele Laptops. | Gemini erreicht die Flows und Contexts, die mit KI-Zielen oder AI Models verbunden sind, also entscheidet die Finanzabteilung, welche Exact Online-Datasets dorthin gehen. | Zugriff in Dataddo festgelegt |
| Token-Verbrauch | Gemini 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. Gemini fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
| Datensatz | Metriken und Attribute |
Fragen Sie Gemini
|
|---|---|---|
| Financial - Aging Receivables List |
|
Welche Konten haben einen Gesamtbetrag über 10.000 in einer anderen Währung als EUR? |
| Financial - Payables list |
|
Welche Lieferantenrechnungen sind überfällig und immer noch nicht genehmigt? |
| Sales - Invoices |
|
Welche Rechnungen an denselben Kunden haben denselben Betrag und dasselbe Fälligkeitsdatum und könnten Dubletten sein? |
| Financial - Outstanding Invoices Overview |
|
Wie hoch waren der überfällige Forderungsbetrag und die Zahl offener Ausgangsrechnungen beim letzten Lauf, für eine datierte Snapshot-Datei? |
| Financial - Profit and Loss |
|
Wie lauten Umsatz und Kosten der aktuellen Periode und das Ergebnis des laufenden Jahres beim letzten Lauf, aufbereitet für unseren Abschlussbericht? |
| Budgets |
|
Für welche Sachkonten gibt es im nächsten Berichtsjahr noch keinen budgetierten Betrag? |
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 →Legen Sie in Dataddo Exact Online-Quellen wie Sales - Invoices und Budgets an und verbinden Sie sie mit einem Google Gemini-Ziel oder AI Model. Tragen Sie Dataddo in ~/.gemini/settings.json unter mcpServers mit httpUrl https://headless.dataddo.com/mcp-data ein, starten Sie Gemini CLI neu, führen Sie /mcp auth dataddo aus und melden Sie sich an.
Nein. Dataddo autorisiert Exact Online und extrahiert die Datasets. Gemini CLI meldet sich nur bei Dataddo an, mit Ihrer Dataddo-E-Mail und Ihrem Passwort sowie MFA, falls abgefragt.
Nein. Die Anmeldung in Gemini CLI nutzt Ihre Dataddo-E-Mail und Ihr Passwort; Google und Microsoft SSO werden dort nicht angeboten. Führen Sie /mcp auth dataddo erneut aus, wenn eine Sitzung abläuft.
Nur für die Quelle. Autorisieren Sie sie für die Landesversion, die Sie nutzen: NL, DE, BE, FR, UK oder US. Nach der Extraktion fragt Gemini die Daten bei jeder Version gleich ab.
Ja. Fügen Sie den Dataddo-Server der mcp.json von Gemini Code Assist in IntelliJ hinzu. In VS Code liest der Agent-Modus dieselbe settings.json wie Gemini CLI.
Datasets mit Datumsbereich lesen bei jedem Lauf ein gleitendes Fenster. Führen Sie einmal eine vollständige Datenresynchronisierung mit größerem Zeitraum aus, dann kann Gemini die früheren Perioden abfragen.
Nein. Gemini fragt extrahierte Entitäten über die semantische Schicht nach Namen ab. Dataddo akzeptiert nie SQL vom Modell, und nichts wird nach Exact Online zurückgeschrieben.
