Data to AI™ / Claude/Gusto
Tenha no Claude respostas sobre quadro de pessoal, turnover e ausências do Gusto, enquanto nomes, SSN e endereços residenciais continuam em hash dentro da Dataddo.
Respostas melhores, menos tokens.
Claude
Quanto custou cada folha de pagamento de setembro, incluindo os impostos do empregador?
As três folhas de setembro somaram US$ 412.300 em Gross Pay e US$ 31.540 em Employer Taxes. A folha extra de 19 de setembro cobriu apenas bônus.
| Check Date | Gross Pay | Employer Taxes | Net Pay |
|---|---|---|---|
| 15 set 2026 Payrolls | US$ 196.800 | US$ 15.060 | US$ 141.900 |
| 19 set 2026 Payrolls | US$ 18.700 | US$ 1.430 | US$ 12.600 |
| 30 set 2026 Payrolls | US$ 196.800 | US$ 15.050 | US$ 142.100 |
Payrolls lê folhas processadas e não processadas dentro da janela de datas, por isso a resposta confere Processed. Gross Pay e Employer Taxes ficaram fora do Hash Sensitive Fields para poderem ser somados.
O Gusto cuida de folha de pagamento, benefícios e RH para pequenas e médias empresas. A Dataddo extrai funcionários, cargos, desligamentos, folhas de pagamento, pagamentos por funcionário, ausências e pagamentos a prestadores de uma empresa no Gusto, para que as equipes de RH e folha perguntem sobre quadro de pessoal, custo de folha e ausências em linguagem natural.
Conte Employees por Department e Current Employment Status e depois liste as Employee Terminations do mês passado por Effective Date e Department.
A líder de RH monta no Claude a atualização mensal para a diretoria, com quadro e desligamentos por time, sem abrir nenhuma exportação.
Em Employee Jobs, quantos cargos Primary têm Hire Date em cada trimestre dos últimos dois anos, agrupados por Title?
Antes da revisão do plano de contratação, o people partner mostra quais vagas foram preenchidas no prazo e onde as contratações desaceleraram depois do congelamento do primeiro semestre.
Use o servidor dataddo para trazer Employee Terminations com Effective Date e Department de 2025 e 2026 e grave data/gusto-attrition.csv.
Um analista de pessoas usa o Claude Code ao lado do notebook de turnover; o CSV contém só identificadores em hash, então pode ir para o repositório do time.
O Data to AI™ é cobrado por assento, como os assistentes de IA que sua equipe já usa, com ~25% de desconto no faturamento anual. Precisa de contratos personalizados ou preços por volume? Fale conosco sobre o Enterprise.
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Os datasets do Gusto com dados pessoais oferecem a opção Hash Sensitive Fields. A Dataddo substitui os valores das colunas que você seleciona por um hash antes que os dados saiam da Dataddo, assim o Claude consegue contar e agrupar registros sem nunca ver os valores originais.
| Dataset | Campos sensíveis pré-selecionados pela Dataddo |
|---|---|
| Companies |
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| Contractors |
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| Employees |
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| Employee Terminations |
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| Employee Work Addresses |
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| Payrolls |
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| Sem Dataddo |
Com Dataddo
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Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Dados pessoais no chat | Um assistente de RH exporta a lista de funcionários do Gusto e faz upload, e First Name, SSN e Date of Birth de cada pessoa vão parar na conversa. | O Hash Sensitive Fields aplica hash a essas colunas durante a extração, então o Claude conta pessoas por Department sem saber quem são. | Nenhuma identidade real no Claude |
| Desligamentos por time | Alguém filtra o relatório de desligamentos por data, associa cada saída a um time manualmente e recalcula o turnover todo mês. | Employee Terminations traz Effective Date e Department, então o Claude agrupa as saídas por mês e time direto dos dados extraídos. | Turnover sem cruzamento manual |
| Acesso na organização | Cada pessoa do RH mantém sua própria cópia da planilha de quadro, e os números das apresentações para a diretoria não batem. | Um Owner do Claude Team ou Enterprise adiciona o conector uma vez, e cada membro do RH entra com a própria conta da Dataddo, que limita o que pode acessar. | Acesso segue as contas da Dataddo |
| Consumo de tokens | O Claude gasta tokens explorando colunas brutas de Gusto, 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 Gusto que equipes de RH e folha de pagamento mais usam, com os nomes reais dos campos. O Claude consulta cada um pelo nome por meio da camada semântica da Dataddo.
| Dataset | Métricas e atributos |
Pergunte ao Claude
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|---|---|---|
| Employees |
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Quantos funcionários cada Department tem, separados por Current Employment Status? |
| Employee Jobs |
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Quantas pessoas foram contratadas por trimestre nos últimos dois anos, com base em Hire Date? |
| Employee Terminations |
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Quantos desligamentos entraram em vigor por mês neste ano, por Department? |
| Payrolls |
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Quanto foram Gross Pay e Employer Taxes por Check Date nos últimos três meses? |
| Payroll Employee Compensations |
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Quantos funcionários foram pagos em cada Check Date neste trimestre, contando Employee UUID distintos? |
| Time Off Requests |
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Quantas solicitações de ausência estão aguardando em cada Status agora, por Policy Type? |
| Employee Time Off Activities |
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Quais funcionários têm o maior Balance restante em cada Policy Name? |
| Contractor Payments |
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Qual foi o Payments Wage total por Contractor ID nos últimos seis meses? |
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 Gusto na Dataddo, autorizada via OAuth por uma conta com permissões de administrador, escolha a empresa e datasets como Employees e Employee Terminations, e ative o Hash Sensitive Fields. Conecte-a a um destino Claude ou AI Model e adicione o Dataddo Data Access pelo diretório de conectores do Claude.
Uma com permissões de administrador no Gusto, autorizada via OAuth. Ao criar a fonte, você escolhe a empresa a extrair. O Claude nunca vê as credenciais do Gusto.
Não, se você aplicar hash. Com o Hash Sensitive Fields ativado, campos como First Name, Last Name, SSN, Date of Birth e Home Address Street 1 de Employees recebem hash antes de sair da Dataddo, então o Claude só recebe valores em hash.
Em Payrolls, valores como Gross Pay, Net Pay e Employer Taxes vêm pré-selecionados para hash. Se quiser que o Claude some o custo da folha, remova essas colunas de Select Columns for Sensitive Computation.
Employees, Employee Jobs e Employee Terminations extraem todos os registros atuais a cada execução agendada, então o Claude informa a situação da última extração.
Não. O Claude consulta dados extraídos pela camada semântica, por entidade e nome de campo. A Dataddo nunca aceita SQL do modelo e nada é gravado de volta no Gusto.
Sim. O Claude mostra as permissões de ferramentas do conector, e você decide por ferramenta se ele pode usá-la livremente ou precisa perguntar antes, o que combina com perguntas sensíveis de RH.
