Data to AI™ / ChatGPT/AFAS
Verifique se os números do AFAS estão atualizados e completos antes de confiar neles e só então faça a pergunta financeira ao ChatGPT, aprovando cada consulta.
Respostas melhores, menos tokens.
ChatGPT
Quais grupos de artigos tiveram mais artigos alterados na semana passada e qual é o preço de venda médio deles?
O ArtGroup 100 foi o que mais mudou, com 86 artigos por ModifiedDate e SalesPrice médio de € 42,10. Os três grupos mostrados foram editados na atualização de preços da semana passada.
| ArtGroup | Artigos por ModifiedDate | SalesPrice médio |
|---|---|---|
| 100 Profit_Article | 86 | € 42,10 |
| 200 Profit_Article | 54 | € 118,40 |
| 300 Profit_Article | 21 | € 9,75 |
O AFAS não tem intervalo de datas, então cada execução extrai os artigos atuais até o Limit; a semana é contada por ModifiedDate e os artigos Blocked ficam fora da média.
AFAS Profit é um software empresarial holandês para finanças, RH, folha de pagamento e CRM. A Dataddo extrai qualquer GetConnector que você tenha configurado no AFAS, com os campos que escolher, incluindo os personalizados. Os GetConnectors fornecidos mostrados aqui, como Profit_Article e Profit_Employee_Leaves, são exemplos da documentação do AFAS.
Rode data_status no fluxo do AFAS e me diga o dataddo_extraction_timestamp mais recente. A execução agendada de ontem aconteceu?
Antes de enviar os números ao conselho, o controller confirma cada chamada de ferramenta e vê se os dados do AFAS são de hoje cedo ou da semana passada.
Quantas linhas a última extração do AFAS retornou? Se o número for igual ao Limit da fonte, me avise que podem faltar registros.
Um analista financeiro identifica uma execução que parou silenciosamente no Limit e pede ao administrador da Dataddo que o aumente antes de os números serem usados.
Quais valores da coluna de códigos que escolhemos no fluxo do AFAS aparecem com mais frequência neste ano? Mostre os dez primeiros com a contagem de registros.
O controller nota códigos que aparecem muito mais do que o planejado e leva a questão aos gestores de área na revisão mensal.
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Com Dataddo
|
Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Confiança nos números | Uma planilha enviada não diz ao ChatGPT quando os dados do AFAS foram exportados nem se linhas ficaram de fora. | O ChatGPT chama data_status para saber da última extração e lê o dataddo_extraction_timestamp em cada linha, então a resposta informa a idade dos dados. | Idade dos dados em cada resposta |
| Dados pessoais de RH e folha | Uma exportação completa de um GetConnector chega à conversa com todas as colunas que o AFAS retorna, inclusive nomes e endereços. | Você escolhe os campos no seletor Attribute ao criar a fonte, então as colunas que ficarem de fora nunca chegam ao ChatGPT. | Só as colunas escolhidas são compartilhadas |
| Controle de cada consulta | Ninguém consegue dizer qual parte de um arquivo anexado moldou o resumo que o ChatGPT escreveu. | O ChatGPT espera a sua confirmação antes de cada chamada de ferramenta da Dataddo, e ferramentas específicas podem ser desligadas nas configurações do app. | Cada consulta aprovada |
| Consumo de tokens | O ChatGPT gasta tokens explorando colunas brutas de AFAS, amostrando linhas e tentando de novo até entender os dados. | Definições de campos e relações chegam prontas, então o modelo pula a exploração e vai direto à resposta. | Menos tokens por resposta |
| Qualidade das respostas | Sujeito a joins errados, campos inventados e números difíceis de conferir. | Respostas baseadas em campos definidos. No benchmark da Dataddo, 78,5% das perguntas foram respondidas corretamente, contra 65,5% com arquivos CSV simples. | Respostas melhores |
Os datasets de AFAS que equipes de finanças e RevOps mais usam, com os nomes reais dos campos. O ChatGPT consulta cada um pelo nome por meio da camada semântica da Dataddo.
| Dataset | Métricas e atributos |
Pergunte ao ChatGPT
|
|---|---|---|
| Profit_Article (example GetConnector) |
|
Qual ArtGroup tem mais artigos Blocked? |
| Profit_Employee_Leaves (example GetConnector) |
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Qual EmployeeId tem mais registros de ausência neste Year? |
| ProfitGetConnectoren (example GetConnector) |
|
Quais GetConnectors estão Geblokkeerd e por isso não podem ser usados na extração? |
| Date and key fields |
|
Quais registros têm ontem como data de last modified on nos nossos dados do AFAS? |
Fizemos 43 perguntas pré-registradas sobre três conjuntos de dados reais - Google Search Console, negócios do HubSpot e Google Ads - e entregamos as mesmas linhas ao mesmo modelo de quatro formas. Só a camada de dados mudou.
das perguntas respondidas corretamente - o melhor dos quatro métodos de entrega testados
menos respostas erradas dadas com confiança - 14,0% das execuções contra 24,0% e 26,3%
mais respostas corretas em dados de CRM bagunçados - melhor em 8 perguntas, pior em nenhuma
Mesmo modelo, mesmos prompts e mesmas linhas em todas as condições; 759 execuções avaliadas, com o gabarito definido antes de qualquer execução. Só no Google Search Console, os arquivos CSV documentados tiveram o mesmo desempenho do Data to AI™ - a vantagem vem de dados mais complexos, como os negócios do HubSpot.
Ler o benchmark →Crie uma fonte do AFAS na Dataddo com o seu token do AFAS, o Environment ID e um GetConnector, e vincule o fluxo a um destino ChatGPT ou AI Model. No ChatGPT na web, ative o Developer mode em Settings > Security and login e crie um app Dataddo Data Access com https://headless.dataddo.com/mcp-data e OAuth.
Os que você configurou no AFAS e extrai na Dataddo, incluindo suas próprias cópias e campos personalizados. Profit_Article e Profit_Employee_Leaves nesta página são apenas exemplos de GetConnectors fornecidos pelo AFAS.
O Developer mode funciona no ChatGPT na web nos planos Pro, Plus, Business, Enterprise e Education. No Business e no Enterprise, um administrador do workspace pode precisar liberá-lo antes.
Sim. O ChatGPT pede que você confirme cada chamada de ferramenta, então você aprova cada consulta aos fluxos do AFAS antes que algum resultado apareça no chat.
Tanto quanto a última execução. O AFAS não tem intervalo de datas, então cada execução agendada extrai os registros disponíveis naquele momento, e o data_status informa ao ChatGPT quando o fluxo rodou pela última vez.
Sim, com um JSON filter, conforme a documentação do AFAS. O filtro só pode ser definido ao criar uma fonte nova, então configure-o depois da carga histórica e exclua a fonte original.
Escolha apenas os campos necessários na lista Attribute ao criar a fonte do AFAS. O ChatGPT não consegue consultar nada além do que chega ao fluxo, e a Dataddo não grava nada de volta no AFAS.
O ChatGPT pode chamar known_gaps, que lista o que os dados não conseguem responder. Se o GetConnector que você extrai não tem o campo last modified on, por exemplo, perguntas sobre alterações recentes ficam fora de alcance.
