Data to AI™ / ChatGPT/AFAS
Compruebe si sus cifras de AFAS están actualizadas y completas antes de fiarse de ellas, y luego haga a ChatGPT la pregunta financiera, aprobando cada consulta.
Mejores respuestas, menos tokens.
ChatGPT
¿Qué grupos de artículos tuvieron más artículos modificados la semana pasada y cuál es su precio de venta medio?
El ArtGroup 100 fue el que más cambió, con 86 artículos por ModifiedDate y un SalesPrice medio de 42,10 €. Los tres grupos mostrados se editaron durante la actualización de precios de la semana pasada.
| ArtGroup | Artículos por ModifiedDate | SalesPrice medio |
|---|---|---|
| 100 Profit_Article | 86 | 42,10 € |
| 200 Profit_Article | 54 | 118,40 € |
| 300 Profit_Article | 21 | 9,75 € |
AFAS no tiene rango de fechas, así que cada ejecución extrae los artículos actuales hasta el Limit; la semana se cuenta por ModifiedDate y los artículos Blocked quedan fuera de la media.
AFAS Profit es un software empresarial neerlandés para finanzas, RR. HH., nóminas y CRM. Dataddo extrae cualquier GetConnector que usted haya configurado en AFAS, con los campos que elija, incluidos los personalizados. Los GetConnectors suministrados que se muestran aquí, como Profit_Article y Profit_Employee_Leaves, son ejemplos de la documentación de AFAS.
Ejecuta data_status en el flujo de AFAS y dime el dataddo_extraction_timestamp más reciente. ¿Se realizó la ejecución programada de ayer?
Antes de enviar cifras al consejo, el controller confirma cada llamada a herramientas y ve si los datos de AFAS son de esta mañana o de la semana pasada.
¿Cuántas filas devolvió la última extracción de AFAS? Si el número coincide con el Limit de la fuente, avísame de que pueden faltar registros.
Un analista financiero detecta una ejecución que se detuvo sin aviso en el Limit y pide al administrador de Dataddo que lo aumente antes de usar las cifras.
¿Qué valores de la columna de códigos que elegimos en el flujo de AFAS aparecen con más frecuencia este año? Muestra los diez primeros con su número de registros.
El controller detecta códigos que aparecen mucho más de lo previsto y plantea la cuestión a los responsables de departamento en la revisión mensual.
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|---|---|---|---|
| Confianza en las cifras | Una hoja de cálculo subida no le dice a ChatGPT cuándo se exportaron los datos de AFAS ni si se cortaron filas. | ChatGPT llama a data_status para conocer la última extracción y lee dataddo_extraction_timestamp en cada fila, así que la respuesta indica su antigüedad. | Antigüedad indicada en cada respuesta |
| Datos personales de RR. HH. y nóminas | Una exportación completa de un GetConnector llega a la conversación con todas las columnas que devuelve AFAS, nombres y direcciones incluidos. | Usted elige los campos en el selector Attribute al crear la fuente, así que las columnas que deje fuera nunca llegan a ChatGPT. | Solo se comparten las columnas elegidas |
| Control de cada consulta | Nadie puede decir qué parte de un archivo adjunto dio forma al resumen que escribió ChatGPT. | ChatGPT espera su confirmación antes de cada llamada a herramientas de Dataddo, y puede desactivar herramientas concretas en la configuración de la app. | Cada consulta aprobada |
| Consumo de tokens | ChatGPT gasta tokens explorando columnas sin procesar de AFAS, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | Las definiciones de campos y las relaciones se entregan de antemano, así que el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | Menos tokens por respuesta |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones incorrectas, campos inventados y cifras difíciles de comprobar. | Respuestas basadas en campos definidos. En el benchmark de Dataddo se respondió correctamente el 78,5 % de las preguntas, frente al 65,5 % con archivos CSV simples. | Mejores respuestas |
Los datasets de AFAS que más usan los equipos de finanzas y RevOps, con sus nombres de campo reales. ChatGPT los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
| Dataset | Métricas y atributos |
Pregunte a ChatGPT
|
|---|---|---|
| Profit_Article (example GetConnector) |
|
¿Qué ArtGroup tiene más artículos Blocked? |
| Profit_Employee_Leaves (example GetConnector) |
|
¿Qué EmployeeId tiene más registros de ausencia este Year? |
| ProfitGetConnectoren (example GetConnector) |
|
¿Qué GetConnectors están Geblokkeerd y por tanto no se pueden usar para la extracción? |
| Date and key fields |
|
¿Qué registros tienen ayer como fecha de last modified on en nuestros datos de AFAS? |
Planteamos 43 preguntas registradas de antemano sobre tres conjuntos de datos reales - Google Search Console, deals de HubSpot y Google Ads - y entregamos las mismas filas al mismo modelo de cuatro formas. Solo cambió la capa de datos.
de las preguntas respondidas correctamente - el mejor de los cuatro métodos de entrega probados
menos respuestas erróneas presentadas como seguras - 14,0 % de las ejecuciones frente a 24,0 % y 26,3 %
más respuestas correctas con datos de CRM desordenados - mejor en 8 preguntas, peor en ninguna
El mismo modelo, las mismas instrucciones y las mismas filas en todas las condiciones; 759 ejecuciones evaluadas, con las respuestas de referencia fijadas antes de cualquier ejecución. Solo en Google Search Console, los archivos CSV documentados rindieron igual que Data to AI™: la ventaja viene de datos más complejos, como los deals de HubSpot.
Leer el informe →Cree una fuente de AFAS en Dataddo con su token de AFAS, su Environment ID y un GetConnector, y vincule el flujo a un destino de ChatGPT o a un AI Model. En ChatGPT en la web, active Developer mode en Settings > Security and login y cree una app Dataddo Data Access con https://headless.dataddo.com/mcp-data y OAuth.
Los que tenga configurados en AFAS y extraiga en Dataddo, incluidas sus propias copias y campos personalizados. Profit_Article y Profit_Employee_Leaves en esta página son solo ejemplos de GetConnectors incluidos de serie.
Developer mode funciona en ChatGPT en la web con los planes Pro, Plus, Business, Enterprise y Education. En Business y Enterprise, puede que un administrador del espacio de trabajo tenga que permitirlo antes.
Sí. ChatGPT le pide confirmar cada llamada a herramientas, así que usted aprueba cada consulta a sus flujos de AFAS antes de que aparezca un resultado en el chat.
Tanto como la última ejecución. AFAS no tiene rango de fechas, así que cada ejecución programada extrae los registros disponibles en ese momento, y data_status le indica a ChatGPT cuándo se ejecutó el flujo por última vez.
Sí, con un JSON filter como se describe en la documentación de AFAS. El filtro solo se puede definir al crear una fuente nueva, así que configúrelo después de la carga histórica y elimine la fuente original.
Elija solo los campos que necesite en la lista Attribute al crear la fuente de AFAS. ChatGPT no puede consultar nada más allá de lo que llega al flujo, y Dataddo no escribe nada de vuelta en AFAS.
ChatGPT puede llamar a known_gaps, que enumera lo que los datos no pueden responder. Si el GetConnector que extrae no tiene un campo last modified on, por ejemplo, las preguntas sobre cambios recientes quedan fuera de alcance.
