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Konnektor anfragenUse Dataddo's Holded connector to explore any data available via the official API of Holded. Access hundreds of metrics and attributes, from basic to advanced. Build and blend custom datasets directly in Dataddo, then send them anywhere.
Datenkategorie
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Verfügbare Attribute (158)
| Attribut |
|---|
id Id |
color Color |
account_num Account Number |
name Name |
group_name Group Name |
debit Debit |
credit Credit |
balance Balance |
id Id |
custom_id Custom Id |
name Name |
code Code |
trade_name Trade Name |
email empfindlich |
mobile empfindlich Mobile |
phone empfindlich Phone |
type Type |
iban empfindlich Iban |
swift empfindlich Swift |
bill_address empfindlich Bill Address |
bill_address_city Bill Address City |
bill_address_postal_code empfindlich Bill Address Postal Code |
bill_address_province Bill Address Province |
bill_address_country Bill Address Country |
bill_address_country_code Bill Address Country Code |
bill_address_info Bill Address Info |
defaults_due_days Defaults Due Days |
defaults_payment_method Defaults Payment Method |
defaults_discount Defaults Discount |
defaults_language Defaults Language |
defaults_currency Defaults Currency |
notes_note_id Notes Note Id |
notes_name Notes Name |
notes_description Notes Description |
notes_color Notes Color |
notes_updated_at Notes Updated At |
notes_user_id Notes User Id |
contact_persons_person_id Contact Persons Person Id |
contact_persons_name empfindlich Contact Persons Name |
contact_persons_job Contact Persons Job |
contact_persons_phone empfindlich Contact Persons Phone |
contact_persons_email empfindlich Contact Persons Email |
contact_persons_linkedin Contact Persons Linkedin |
shipping_addresses_shipping_id Shipping Addresses Shipping Id |
shipping_addresses_name empfindlich Shipping Addresses Name |
shipping_addresses_address empfindlich Shipping Addresses Address |
shipping_addresses_city Shipping Addresses City |
shipping_addresses_postal_code empfindlich Shipping Addresses Postal Code |
shipping_addresses_province Shipping Addresses Province |
shipping_addresses_country Shipping Addresses Country |
shipping_addresses_country_code Shipping Addresses Country Code |
shipping_addresses_notes Shipping Addresses Notes |
shipping_addresses_private_notes Shipping Addresses Private Notes |
custom_fields_field Custom Fields Field |
custom_fields_value Custom Fields Value |
contact_persons_send_documents Contact Persons Send Documents |
defaults_purchases_tax Defaults Purchases Tax |
defaults_sales_tax Defaults Sales Tax |
entry_number Entry Number |
line Line |
time_stamp Time Stamp |
type Type |
description Description |
doc_description Doc Description |
account Account |
debit Debit |
credit Credit |
checked Checked |
id Id |
name Name |
desc Desc |
color Color |
acc_num Acc Num |
id Id |
name Name |
stages_stage_id Stages Stage Id |
stages_key Stages Key |
stages_name Stages Name |
stages_desc Stages Desc |
won_num Won Num |
won_value Won Value |
leads_num Leads Num |
leads_value Leads Value |
lost_num Leads Num |
lost_value Leads Value |
labels_label_id Labels Label Id |
labels_labelName Labels Labelname |
labels_labelColor Labels Labelcolor |
time_id Time Id |
duration Duration |
desc Desc |
cost_hour Cost Hour |
user_id User Id |
task_id Task Id |
total Total |
id Id |
user_id User Id |
funnel_id Funnel Id |
contact_id Contact Id |
contact_name empfindlich Contact Name |
name empfindlich Name |
person Person |
person_name empfindlich Person Name |
value Value |
potential Potential |
due_date Due Date |
stage_id Stage Id |
created_at Created At |
updated_at Updated At |
status Status |
events_event_id Events Event Id |
events_type Events Type |
events_title Events Title |
events_desc Events Desc |
events_created_at Events Created At |
events_user_id Events User Id |
tasks_task_id Tasks Task Id |
tasks_task_name Tasks Task Name |
tasks_task_status Tasks Task Status |
id Id |
bank_id Bank Id |
contact_id Contact Id |
contact_name Contact Name |
amount Amount |
desc Desc |
date Date |
document_type Document Type |
document_id Document id |
id Id |
name Name |
desc Desc |
category Category |
contact_id Contact Id |
contact_name Contact Name |
date Date |
due_date Due Date |
status Status |
billable Billable |
price Price |
number_of_tasks Number Of Tasks |
completed_tasks Completed Tasks |
id Id |
project_id Project Id |
list_id List Id |
name Name |
desc Desc |
comments_comment_id Comments Comment Id |
comments_created_at Comments Created At |
comments_user_id Comments User Id |
comments_message Comments Message |
date Date |
due_date Due Date |
user_id User Id |
created_at Created At |
updated_at Updated At |
status Status |
billable Billable |
featured Featured |
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Konnektor anfragenPreise
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Die meisten Teams verwenden mehrere Tools und „Spaghetti-Code“ für die Ingestion, abhängig von Quellentypen und Lademustern. Dataddo bündelt dies unter einer einzigen Steuerungsebene und einer vorhersehbaren Preisstruktur. Über 400 Konnektoren inklusive.
Betreiben Sie Dataddo sowohl in Cloud- als auch in hybriden On-Prem-Konfigurationen. Die Steuerungsebene verbleibt in der Cloud; Ihre Daten verlassen niemals Ihren Perimeter. Unterstützt segmentierte und private Netzwerke sowie Legacy-Systeme einschließlich DB2, Informix und Sybase.
Dataddo ist API-first entwickelt. Nutzen Sie die Benutzeroberfläche, wann immer Sie möchten; umgehen Sie sie vollständig, wenn Sie es nicht benötigen, und orchestrieren Sie Ihre Pipelines programmatisch.
Dataddo übernimmt die operative Verantwortung für Ihre Ingestion-Schicht. Wir verwalten die Konnektor-Wartung, behandeln API-Änderungen von Quellsystemen, überwachen Pipelines proaktiv und führen Backfills und Wiederherstellungen durch. Ihr Engineering-Team muss sich darum nicht kümmern.
Dataddo bietet Ihnen vollständige Observability über Ihre Ingestion-Schicht: Pipeline-Protokolle, Ausführungshistorien, Datenherkunft und Prüfpfade. Wissen Sie, was übertragen wurde, wann es übertragen wurde, was sich geändert hat und warum. Entwickelt für Umgebungen, in denen Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit keine Optionen sind.
Enterprise-KI setzt eine verwaltete, sichere Datenschicht voraus. Dataddo konsolidiert SaaS-, Datenbank- und Dateidaten in einer einheitlichen verwalteten Pipeline und liefert an Vektordatenbanken, Feature Stores und Data Lakes – mit nativem Hashing sensibler Daten.
50+
Arbeitsstunden
pro Woche eingespart
zur Datenerhebung
37.5%
Reduzierung
der Infrastrukturkosten
im Durchschnitt
70%
weniger
Ingenieursarbeiten,
mehr Zeit für die Datenanalyse
Wie Uber Eats Daten von über 50 Social-Media- und Marketing-Konten vereint
Essen und Trinken
Wie FoodChéri MongoDB mit BigQuery synchronisiert, um schnellere Einblicke mit weniger Aufwand zu erhalten
Essen und Trinken
Wie Livesport mit BigQuery und Dataddo Daten aktiviert und technische Ressourcen spart
Unterhaltung
Amalia Bornstein
Global Social Content and Marketing Data Analyst
Uber Eats
“Das Datenteam von Uber Eats schätzt die benutzerfreundliche Oberfläche von Dataddo, die für die Bedienung durch technisch nicht versierte Teammitglieder konzipiert ist, um den Bedarf an übermäßiger Schulung zur Unterstützung einer effizienten Projektabwicklung zu minimieren.”
Andrew Hart
Chief Operations Officer
Sat 7
“Die Zusammenarbeit mit Dataddo hat unsere Berichterstattung erheblich vereinfacht und uns Zugang zu Trenddaten und Erkenntnissen verschafft, die wir zuvor nicht generieren konnten.”
Vahan Petrosayan
Director of IT & Infrastructure
Search Engine Journal
“Mit Dataddo werden alle meine Fragen schneller beantwortet …[und es macht] jetzt Spaß, mit Daten zu spielen.”
Michael Guntenaar
CTO
ID&T Group
“Dataddo öffnet Tore und nimmt die Hürden bei der Arbeit mit Daten.”
Laurent Partouche
CPO
FoodChéri & Seazon
“Wir haben uns für Dataddo aufgrund seiner Benutzerfreundlichkeit, automatischen Transformationen, klaren Preispolitik und der Qualität der menschlichen Beziehung entschieden, die sich seit unserem ersten Austausch etabliert hat.”
Natheer Maloon
Technology Solutions Manager
Boldr
“Die Unterstützung von Dataddo erwies sich während der gesamten Implementierungsphase als äußerst wertvoll. 9,5 von 10.”
Zdeněk Hejnak
Data Development Team Leader
Livesport
“Wir sparen etwa 70 % der Zeit, die sonst für die Aufnahme aller unserer Daten benötigt würde, oder 3–4 Vollzeitäquivalente, und verbringen viel mehr Zeit mit der Datenanalyse und -aktivierung. Wir haben nur einen Vollzeit-Dateningenieur, der mehr tut, als nur Daten zu sammeln, während unser BI-Team aus 11 Mitgliedern besteht.”
Greg Senior
Business Operations Manager
Farm Focus
“Vielen Dank für all die Hilfe und Unterstützung, die wir erhalten. Ein erfrischender Service von einem Technologieunternehmen! Danke schön!”