Ihre Anzeigen, Analytics und Ihr CRM - nur eine Frage entfernt.
Weniger Tokens, bessere Antworten.

MCP (Model Context Protocol) ist ein offener Standard zur Verbindung von KI-Clients mit externen Daten und Tools. LLMs und Agenten nutzen ihn, um governte Daten bei Bedarf von Dataddo abzurufen - Sie verbinden sich einmal, und jedes MCP-fähige Modell kann sie abfragen, ohne individuelle Pipeline pro Modell.

Behalten Sie ihn für die Arbeit innerhalb von HubSpot. Nutzen Sie Data to AI™, wenn die Frage Ihre Werbeplattformen, GA4 oder andere Quellen neben HubSpot braucht - beantwortet an einem Ort, jede Zahl gekennzeichnet.

Claude, ChatGPT, Gemini oder jeder Assistent, der MCP-Verbindungen unterstützt.

Wenn Ihre Quellen bereits über Dataddo synchronisiert werden, fügen Sie Ihrem KI-Tool eine Verbindung hinzu. Keine neuen Pipelines, kein SQL.

Nein. Dataddo stellt Ihrer KI Daten direkt aus SmartCache bereit, sodass Sie ohne Bereitstellung eines Data Warehouse oder Data Lake starten können. Falls Sie später eines benötigen, liefert dieselbe Plattform CDC-Spiegelungen zu BigQuery, Snowflake und Databricks - "kein Data Warehouse" wird zur Wahl, nicht zur Einschränkung.

Nein. Es liest nur die Daten, die Dataddo bereits für Sie synchronisiert. Kampagnen, Budgets oder CRM-Datensätze kann es nicht bearbeiten.

Ja, vollständig. Sie legen genau fest, welche Datensätze und Felder offengelegt werden, und diese Festlegung ist deterministisch und liegt zu 100% in Ihrer Kontrolle. Ein Modell kann nur auf das zugreifen, was Sie explizit veröffentlicht haben - nichts anderes ist erreichbar -, und PII kann ausgeschlossen oder gehasht werden (md5 / xxh3), bevor Daten Dataddo verlassen.

Dataddo ist eine Datenpipeline, kein Modellanbieter - Dataddo bewegt Ihre Daten, trainiert aber nicht damit. Ob das LLM, mit dem Sie sich verbinden, die von Ihnen gesendeten Daten speichert oder damit trainiert, richtet sich nach Ihrer Vereinbarung mit dessen Anbieter - prüfen Sie dafür dessen Bedingungen.

Rohdateien zwingen das Modell, die Bedeutung jeder Spalte, die zu verwendende Datei und die Art der Aggregation selbst abzuleiten - und ein kleiner methodischer Fehler erzeugt eine selbstsichere, plausible, falsche Zahl. Eine governte Schicht liefert von vornherein Feldbeschreibungen in einfacher Sprache, konsistente Kennzahlendefinitionen und explizite Beziehungen, sodass das Modell seinen Aufwand auf die Frage statt auf die Rekonstruktion der Struktur verwendet. In unserem Benchmark - 43 vorab festgelegte Fragen über drei reale Datensätze - beantwortete Data to AI™ 78,5% korrekt, das beste von vier getesteten Bereitstellungsverfahren, und halbierte in etwa die selbstsicher falschen Antworten (14,0% gegenüber 24,0% und 26,3% bei den Referenzverfahren).

Ja. Wenn die governte Schicht das Modell zur richtigen Antwort führt, brauchen Sie nicht mehr das größte Frontier-Modell, um über rohe, unbeschriftete Daten zu schlussfolgern. In unserem Benchmark war die Bereitstellung von Daten über Data to AI™ 39% günstiger pro Frage als die Pflege dokumentierter Exporte - bei gleichzeitig den korrektesten Antworten -, sodass Sie für dieselbe Arbeit ein kleineres, kostengünstigeres Modell verwenden können.

Ein Kontext ist ein governter Datensatz, der automatisch synchronisiert und über den offenen MCP-Standard für ein LLM oder einen Agenten veröffentlicht wird.

Über 400 Quellen, darunter Datenbanken, Cloud-Data-Warehouses und Hunderte von SaaS-APIs. Falls etwas fehlt, das Sie benötigen, können Sie es anfragen.