Data to AI™ / Claude/AFAS
Los controllers que trabajan con AFAS Profit preguntan a Claude qué cambió en sus datos financieros y cómo se compara este mes, leyendo los GetConnectors que define su propio entorno.
Mejores respuestas, menos tokens.
Claude
¿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.
En el flujo de facturas de AFAS, enumera los registros con last modified on desde el día 1 de este mes que tengan un created on de un mes anterior.
Durante el cierre, el controller pregunta a Claude qué asientos antiguos se tocaron después de iniciar el periodo y revisa la lista antes de bloquear la contabilidad.
Suma la columna de importe de nuestro GetConnector financiero de AFAS por mes para este año y el anterior, usando su columna de fecha, y muestra la diferencia.
Antes del informe de dirección, el responsable de finanzas obtiene la comparación mensual en una sola respuesta y analiza los meses con mayor variación.
Usa el servidor dataddo para obtener los registros de AFAS de este mes por created on y compara su número y total con ledger/export.csv de este repositorio.
Un ingeniero financiero ejecuta Claude Code junto a los scripts de conciliación y hace commit del resultado junto con la consulta utilizada.
Data to AI™ se cobra por asiento, como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza, con un ~25% de descuento en la facturación anual. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
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|---|---|---|---|
| Llevar los datos de AFAS a Claude | Alguien abre un GetConnector en AFAS, lo exporta a una hoja de cálculo y adjunta el archivo a un chat de Claude, una exportación cada vez. | Claude lee cada flujo de AFAS a través de Dataddo Data Access, con los campos del GetConnector que usted eligió, incluidos los personalizados. | Sin exportaciones manuales |
| GetConnectors grandes | Una exportación se detiene en lo que cabe en la pantalla o el archivo, y nadie sabe si se cortaron registros antiguos. | El histórico se carga en lotes de hasta 50.000 registros con Limit y Skip, y el modo upsert mantiene el almacén de datos sin duplicados. | Histórico completo para consultar |
| Saber qué cambió | Comparar dos exportaciones a mano es la única forma de ver qué asientos se movieron desde la última revisión. | Si el GetConnector incluye created on y last modified on, Claude filtra por ellos, y dataddo_extraction_timestamp indica cuándo se leyó cada fila. | Cambios localizados en una pregunta |
| Acceso para el equipo financiero | Cada controller guarda su propia exportación, así que dos personas que hacen la misma pregunta obtienen dos cifras distintas. | Un Owner de Claude Team o Enterprise añade el conector una vez y cada miembro inicia sesión con su propia cuenta de Dataddo. | Una sola versión de las cifras |
| Consumo de tokens | Claude 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. Claude los consulta por su nombre a través de la capa semántica de Dataddo.
| Dataset | Métricas y atributos |
Pregunte a Claude
|
|---|---|---|
| Profit_Article (example GetConnector) |
|
¿Qué artículos tienen un ModifiedDate de este mes y cuál es su SalesPrice por ArtGroup? |
| Profit_Employee_Leaves (example GetConnector) |
|
¿Cuántos registros de ausencia tienen un StartDate en cada mes de este Year? |
| ProfitGetConnectoren (example GetConnector) |
|
¿Qué GetConnectors ofrece nuestro entorno de AFAS, por Naam y Omschrijving? |
| Date and key fields |
|
¿Cuántos registros se crearon cada día de este mes, según created on, en el GetConnector que extraemos? |
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 →Autorice AFAS en Dataddo con su Environment Type, su Environment ID y un token de AFAS generado en un App Connector, y cree una fuente por GetConnector con los campos que necesite. Vincule los flujos a un destino de Claude o a un AI Model y conecte Dataddo Data Access desde el directorio de conectores de Claude.
Un token de AFAS, que obtiene al crear un App Connector en AFAS, además de su Environment ID y su Environment Type (Profit, Accept o Test). Claude nunca ve el token; solo lee lo que extrae Dataddo.
Los GetConnectors que usted extrae. Al crear una fuente elige un GetConnector de su entorno y los campos que incluir, y en esa lista también pueden aparecer campos personalizados.
Cada ejecución extrae registros hasta el Limit de la configuración avanzada de la fuente. Cargue el histórico en lotes de hasta 50.000 aumentando Skip, idealmente en un almacén de datos con upsert, y Claude podrá consultarlo todo.
Sí. Con la sesión iniciada en su cuenta de Claude, Claude Code carga el conector de Dataddo, así que puede consultar sus flujos de AFAS desde la terminal mientras trabaja en un repositorio.
No. Claude consulta los datos extraídos a través de la capa semántica por nombre de entidad y de campo. Dataddo nunca acepta SQL del modelo y no se escribe nada de vuelta en AFAS.
Sí. Claude muestra los permisos de las herramientas del conector y, para cada una, usted decide si Claude puede usarla libremente o debe preguntarle antes.
