Productos / Data to AITM
Conecte Claude o ChatGPT una vez y pregunte sobre Meta, Google Ads, GA4 o HubSpot. Su IA recibe datos gobernados y bien descritos en lugar de exportaciones sin procesar, así que usa menos tokens y da mejores respuestas.
¿Cuánto nos costó un lead nuevo la semana pasada, por canal de pago?
Social de pago trajo leads a 44,71 € cada uno, poco más de la mitad del coste de búsqueda de pago, a 81,22 €. La inversión en búsqueda subió un 12 % en la semana mientras sus leads bajaron.
| Canal | Inversión | Leads nuevos | Coste/lead |
|---|---|---|---|
| Social de pago Meta | 18.420 € | 412 | 44,71 € |
| Búsqueda de pago Google Ads | 11.290 € | 139 | 81,22 € |
Leads contados según el propio campo de fuente original de HubSpot. Ningún anuncio se asignó a un contacto por suposición.
La inversión está en las plataformas de anuncios, el comportamiento en GA4, y los leads y los ingresos en HubSpot. Data to AI™ los reúne todos tras una única conexión que su IA ya sabe usar.
¿Cuánto nos costó un lead nuevo la semana pasada, por canal de pago?
La inversión de cada plataforma de anuncios y los leads de HubSpot, en una sola tabla. Cada cifra, etiquetada con su fuente.
Facebook Ads
Google Ads
HubSpot
¿Se notó el impulso de Meta del martes en las sesiones de GA4 y en los nuevos contactos de HubSpot?
Entrega de anuncios, comportamiento en el sitio y altas en el CRM, alineados día a día.
Facebook Ads
Google Analytics 4
HubSpot
Prepara el resumen del lunes para cada cliente, con todos sus canales.
Todos los canales de cada cliente en un solo resumen, con las fechas y la actualización de cada cifra.
Facebook Ads
Google Ads
LinkedIn Ads
Google Analytics 4
HubSpot
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 →Claude, Gemini, OpenAI y más se conectan a sus datos gobernados a través del estándar abierto Model Context Protocol, sin dependencia de un proveedor y sin canalización personalizada por modelo.
Conecte su IA a los mismos datos del CRM - deals, tickets, contactos y empresas - una vez como tablas sin procesar y otra a través de Dataddo. Las filas son idénticas. Lo que cambia es cuánto tiene que adivinar el modelo, y eso decide lo buena, rápida y económica que es la respuesta.
| Sin Dataddo | Con Dataddo | Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Contexto de negocio y relaciones | El modelo ve tablas y nombres de campo en bruto. Tiene que adivinar qué significa cada campo y cómo se relacionan negocios, tickets, contactos y empresas, y a menudo equivoca las uniones. | Cada campo llega con una definición en lenguaje claro y sus relaciones entre negocios, tickets, contactos y empresas, así el modelo conoce el esquema antes de leer una sola fila. | Respuestas ancladas en tu negocio real |
| Frescura y señales de calidad | No hay forma de saber si un registro está actualizado o es fiable. Los datos obsoletos o incompletos se tratan igual que los datos frescos y confiables. | Cada campo incluye marcas de frescura y métricas de calidad, para que el modelo pueda ponderar o marcar los datos en lugar de confiar en todo por igual. | Decisiones sobre datos en los que confías |
| Consumo de tokens | Alto. El modelo gasta tokens explorando el esquema, muestreando filas y reintentando hasta entender los datos. | 50-90% menos. El contexto se entrega por adelantado, así el modelo se salta la exploración y va directo a la respuesta. | 50-90% menos gasto en tokens |
| Tiempo de procesamiento | Lento. La mayor parte de la ejecución se dedica a descubrir, preparar y desambiguar los datos antes de empezar cualquier análisis real. | Mucho más rápido. Con el trabajo previo ya hecho, el modelo dedica su tiempo a responder, no a explorar. | Respuestas en segundos, no minutos |
| Nivel de modelo y coste | Necesita un modelo de frontera para razonar sobre datos en bruto y sin etiquetar, la opción más cara por consulta. | Modelos más pequeños y baratos resuelven las mismas preguntas, porque el razonamiento difícil sobre la estructura ya está resuelto. | Ahorro al usar modelos más baratos |
| Calidad de las respuestas | Propenso a uniones erróneas, campos alucinados y cifras sin fundamento difíciles de detectar. | Respuestas fundamentadas y consistentes, ligadas a campos definidos y relaciones reales. Más difícil de medir, pero la diferencia se nota. | Respuestas en las que puedes confiar |
Las cifras que le da su IA acaban en informes para clientes. Estas reglas las mantienen correctas cuando una pregunta abarca varias herramientas.
Sus plataformas de anuncios y su CRM no comparten un ID común. Las respuestas entre canales usan los campos que cada herramienta registra realmente, nunca una coincidencia supuesta entre ellas.
Cada cifra indica de qué herramienta procede y cuándo se sincronizó por última vez, para que ningún dato desactualizado llegue a un cliente.
Pida los cinco mejores y se clasifican según la métrica por la que preguntó, indicando el criterio.
Si una fuente solo contiene algunas cuentas o fechas, la respuesta lo indica, para que ningún total aparente más de lo que es.
Los conectores de cada proveedor funcionan bien dentro de su propio producto. En cuanto una pregunta abarca dos herramientas, su IA tiene que unir las respuestas por su cuenta.
CRM, marketing, publicidad, ERP, finanzas, soporte, bases de datos, archivos
Salesforce
Dynamics 365
Pipedrive
HubSpot
Mailchimp
Klaviyo
Google Ads
Meta Ads
LinkedIn Ads
TikTok Ads
SAP
Oracle
NetSuite
Xero
PostgreSQL
MySQL
Snowflake
BigQuery
Databricks
Redshift
Google Sheets
Amazon S3
CSV / SFTP
Dataddo
Los datos extraídos se almacenan, se deduplican y se mantienen actualizados - de modo que los agentes consultan un almacén estable en lugar de saturar los sistemas de negocio en vivo.
El modelo aprende qué significa una tabla, no solo qué columnas tiene.
Conéctate a través de MCP - sin un pipeline a medida por modelo
Claude
Gemini
OpenAI
Mistral
Perplexity
Grok
Data to AI™ es gratuito durante la versión preliminar privada. Incorporamos equipos por oleadas y damos forma al producto con sus comentarios. En el lanzamiento, se cobrará como los asistentes de IA que tu equipo ya utiliza. ¿Necesitas contratos a medida o precios por volumen? Habla con nosotros sobre Enterprise.
Entrega datos de negocio gobernados a Claude, ChatGPT y otras herramientas de IA mediante MCP.
Gratis durante la versión preliminar
Implemente Dataddo de manera flexible en cualquier entorno híbrido o de nube.
Tenemos un modelo de pago que funciona para ti
MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto para conectar clientes de IA con datos y herramientas externas. Los LLM y agentes lo usan para recuperar datos gobernados de Dataddo bajo demanda, de modo que se conecta una vez y cualquier modelo compatible con MCP puede consultarlo, sin canalización personalizada por modelo.
Consérvelo para trabajar dentro de HubSpot. Use Data to AI™ cuando la pregunta necesite sus plataformas de anuncios, GA4 o cualquier otra fuente junto a HubSpot, respondida en un solo lugar y con cada cifra etiquetada.
Claude, ChatGPT, Gemini o cualquier asistente compatible con conexiones MCP.
Si sus fuentes ya se sincronizan con Dataddo, basta con añadir una conexión a su herramienta de IA. Sin nuevas canalizaciones y sin SQL.
No. Dataddo sirve datos a su IA directamente desde SmartCache, por lo que puede comenzar sin aprovisionar un almacén de datos o data lake. Si más adelante lo necesita, la misma plataforma entrega réplicas CDC a BigQuery, Snowflake y Databricks: "sin almacén de datos" se convierte en una opción, no en una limitación.
No. Solo lee los datos que Dataddo ya sincroniza para usted. No puede editar campañas, presupuestos ni registros del CRM.
Sí, completamente. Usted define exactamente qué conjuntos de datos y campos se exponen, y esa definición es determinista y está 100% bajo su control. Un modelo solo puede acceder a lo que usted ha publicado explícitamente, nada más es accesible, y la PII se puede excluir o aplicar hash (md5 / xxh3) antes de que los datos salgan de Dataddo.
Dataddo es una canalización de datos, no un proveedor de modelos: mueve sus datos, no entrena con ellos. Si el LLM al que se conecta retiene o entrena con los datos que envía se rige por su acuerdo con ese proveedor, por lo que debe revisar sus términos para más detalles.
Los archivos sin procesar obligan al modelo a inferir qué significa cada columna, qué archivo usar y cómo agregar los datos, y un pequeño desliz metodológico produce un número seguro, plausible e incorrecto. Una capa gobernada aporta de entrada definiciones de campos en lenguaje sencillo, definiciones de métricas coherentes y relaciones explícitas, de modo que el modelo dedica su esfuerzo a la pregunta en lugar de reconstruir la estructura. En nuestra referencia (43 preguntas preregistradas en tres conjuntos de datos reales), Data to AI™ respondió correctamente el 78,5%, el mejor de los cuatro métodos de entrega evaluados, y redujo aproximadamente a la mitad las respuestas incorrectas con seguridad (14,0% frente a 24,0% y 26,3% de las referencias base).
Sí. Cuando la capa gobernada lleva al modelo a la respuesta correcta, ya no necesita el modelo de vanguardia más grande para razonar sobre datos sin procesar y sin etiquetar. En nuestra referencia, servir datos a través de Data to AI™ fue un 39% más económico por pregunta que mantener exportaciones documentadas, a la vez que produjo las respuestas más correctas, por lo que puede usar un modelo más pequeño y de menor costo para el mismo trabajo.
Un contexto es un conjunto de datos gobernado, sincronizado automáticamente y publicado a través del estándar abierto MCP para un LLM o agente.
Más de 400 fuentes, incluidas bases de datos, almacenes en la nube y cientos de API de SaaS. Si falta algo que necesita, puede solicitarlo.
Data to AI™ está en versión preliminar privada. Solicite acceso para conectar Claude, ChatGPT o Gemini a todas las fuentes que ya sincroniza y pregunte por sus propias campañas.
