Data to AI™ / ChatGPT/Odoo
Buchhalter und RevOps-Analysten fragen replizierte Odoo-Einträge in ChatGPT ab, sehen, wie aktuell jede Antwort ist, und genehmigen jede Abfrage, bevor sie die Daten berührt.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
ChatGPT
An welchem Tag letzte Woche haben sich unsere Rechnungseinträge am stärksten verändert?
Montag, der 21. Sep., war der aktivste Tag mit 64 Rechnungseinträgen nach Created On und 118 nach Last Updated On. An jedem gezeigten Tag gab es mehr Aktualisierungen als neue Einträge.
| Tag | Einträge nach Created On | Einträge nach Last Updated On |
|---|---|---|
| Mo 21. Sep. Odoo Table Replication | 64 | 118 |
| Di 22. Sep. Odoo Table Replication | 41 | 87 |
| Mi 23. Sep. Odoo Table Replication | 38 | 72 |
Gezählt in einem einzigen replizierten Modell, gefiltert nach Last Updated On, dem Datumsbereichsfeld, das die Dokumentation gegen Duplikate durch die Odoo-Paginierung empfiehlt.
Odoo ist ein Open-Source-ERP mit Modulen für Buchhaltung, Lager, Vertrieb, CRM und Personal. Dataddo repliziert ganze Odoo-Modelle: Sie wählen ein Modell Ihrer Instanz und dessen Spalten, einschließlich benutzerdefinierter Felder, sodass die Felder zu Ihrem Setup passen.
Führe zuerst data_status und known_gaps für meine Odoo-Flows aus. Wenn sie aktuell sind, summiere die Geldbeträge im Rechnungs-Flow für September.
Die Buchhaltung will wissen, ob die Daten aktuell sind, bevor sie eine Zahl zum Monatsabschluss nennt, und genehmigt jeden Tool-Aufruf, sodass nichts läuft, was sie nicht gesehen hat.
Beschreibe die Odoo-Rechnungsentität, finde die Felder für Fälligkeitsdatum und Zahlungsstatus und summiere dann die überfälligen Geldbeträge pro Kunde.
Ein Mitarbeiter im Forderungsmanagement lässt ChatGPT die Felder finden, die diese Instanz für Fälligkeit und Zahlungsstatus nutzt, und erstellt aus den Summen die wöchentliche Mahnliste.
Zähle die Verkaufsauftragseinträge nach Created On pro Woche im September und stelle sie den Rechnungseinträgen nach Created On in denselben Wochen gegenüber.
RevOps vergleicht neue Aufträge mit den in denselben Wochen gestellten Rechnungen, um zu sehen, wie schnell Aufträge in Odoo zu fakturiertem Umsatz werden.
Data to AI™ ist während der privaten Vorabversion kostenlos. Wir nehmen Teams in Wellen auf und entwickeln das Produkt mit ihrem Feedback weiter. Zum Launch wird es so abgerechnet wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. 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.
Kostenlos in der Vorabversion
Stellen Sie Dataddo flexibel in jeder Cloud- oder Hybridumgebung bereit.
Wir haben ein Zahlungsmodell, das zu Ihnen passt
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Odoo-Einträge zu ChatGPT bringen | Ein Analyst exportiert Rechnungen und Verkaufsaufträge aus Odoo-Listenansichten und lädt vor jeder Analyse beide Dateien hoch. | Eine App im Developer mode liest die replizierten Rechnungs- und Verkaufsauftragsmodelle aus Dataddo, wenn ChatGPT sie braucht. | Kein Export pro Frage |
| Jede Anfrage genehmigen | Hochgeladene Odoo-Dateien übergeben dem Modell jede Zeile und Spalte auf einmal, ob die Frage sie braucht oder nicht. | ChatGPT bittet Sie, jeden Tool-Aufruf zu bestätigen, und in den App-Einstellungen können Sie einzelne Tools deaktivieren. | Jede Abfrage genehmigt |
| Wie aktuell die Einträge sind | Ein hochgeladener Export trägt kein Datum, daher fehlen seitdem in Odoo vorgenommene Änderungen unbemerkt in der Antwort. | Jeder Lauf liest sein Zeitfenster auf Created On oder Last Updated On neu, und data_status zeigt, wann das zuletzt geschah. | Datierte, aktuelle Antworten |
| Das richtige Feld finden | ChatGPT rät, welche Spalte in einem Export das Fälligkeitsdatum oder den Zahlungsstatus Ihrer angepassten Rechnungen enthält. | describe_entity und search liefern die Felder des replizierten Modells mit ihren Typen, bevor ChatGPT abfragt. | Ihre Felder, keine Vermutungen |
| Token-Verbrauch | ChatGPT verbraucht Tokens, um rohe Odoo-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 Odoo-Datensätze, die Finance- und RevOps-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. ChatGPT fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Läuft nach Ihrem Zeitplan. Jeder Lauf liest ein relatives Zeitfenster auf dem gewählten Datumsfeld, etwa Last Updated On, und eine vollständige Neusynchronisierung lädt ältere Einträge.
Odoo-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 →Verbinden Sie Odoo mit Host, Datenbank und Login mit Dataddo, legen Sie für jedes Modell, etwa Rechnungen oder Verkaufsaufträge, eine Odoo Table Replication-Quelle an und verbinden Sie die Flows mit einem ChatGPT-Ziel oder AI Model. Aktivieren Sie in ChatGPT im Web den Developer mode und fügen Sie eine OAuth-App für https://headless.dataddo.com/mcp-data hinzu.
Ja, wenn Sie sie beim Anlegen der Quelle anhaken. Odoo kann benutzerdefinierte Felder aus Ihrem Konto bereitstellen, und nach der Extraktion fragt ChatGPT sie wie jedes andere Feld des Modells beim Namen ab.
Developer mode ist erforderlich: Pro, Plus, Business, Enterprise oder Education, nur im Web. Bei Business und Enterprise muss ihn eventuell zuerst ein Workspace-Admin freigeben.
Daten erscheinen erst, nachdem der Flow einmal gelaufen ist. Prüfen Sie, ob die Quelle ihre erste Extraktion abgeschlossen hat und der Flow mit einem KI-Ziel oder AI Model verbunden ist, und bitten Sie ChatGPT dann, list_flows erneut aufzurufen.
Nur wenn die Quelle sie extrahiert. Standardmäßig wird die ausgewählte Gesellschaft extrahiert. Fügen Sie im Schritt Models and columns einen benutzerdefinierten Filter hinzu, um weitere Gesellschaften einzubeziehen, und fragen Sie ChatGPT dann pro Gesellschaft.
Jeder Lauf liest das relative Zeitfenster, das Sie auf dem Datumsbereichsfeld festlegen. Eine neue Quelle beginnt mit diesem Fenster, laden Sie ältere Einträge daher einmalig mit einer vollständigen Neusynchronisierung über einen größeren Zeitraum.
Nein. ChatGPT liest extrahierte Odoo-Daten über die semantische Schicht von Dataddo und verbindet sich nie mit Odoo. Außerdem bestätigen Sie jeden Tool-Aufruf und können einzelne Tools deaktivieren.