Data to AI™ / Copilot/Salesforce
Vertriebsleitung und Finance fragen einen Teams-Agenten zu Pipeline-Abdeckung, verrutschten Deals und gewonnenem Umsatz, beantwortet aus Salesforce-Objekten, die Dataddo synchron hält.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Microsoft 365 Copilot
Welche offenen Opportunities mit Abschluss im September wurden seit zwei Wochen nicht mehr bearbeitet?
29 der 85 offenen Opportunities mit einem CloseDate im September wurden seit über 14 Tagen nicht geändert. Qualification hat mit 17 liegen gebliebenen Deals die meisten.
| StageName | Opportunities | LastModifiedDate 14+ Tage | Anteil veraltet |
|---|---|---|---|
| Qualification Opportunities | 42 | 17 | 40 % |
| Proposal Opportunities | 28 | 9 | 32 % |
| Negotiation Opportunities | 15 | 3 | 20 % |
Gelesen aus dem replizierten Objekt Opportunities. Veraltet bedeutet, dass LastModifiedDate, das Standard-Datumsfeld der Replikation, älter als 14 Tage ist.
Salesforce ist ein Cloud-CRM. Dataddo repliziert die Objekte Ihrer Wahl, Standard- oder benutzerdefinierte, mit den Feldern, die Ihre Org definiert, oder führt Ihre eigene SOQL-Abfrage aus.
@Pipeline desk Wie viele offene Opportunities mit einem CloseDate in diesem Quartal liegen gerade in jeder StageName?
Im Forecast-Meeting am Montag erwähnt jeder im Teams-Kanal der Vertriebsleitung den Agenten, statt darauf zu warten, dass Sales Ops einen Bericht aktualisiert.
@Pipeline desk Liste die letzten Monat gewonnenen Opportunities mit Name, Account und CloseDate auf, damit ich sie mit dem Hauptbuch abgleichen kann.
Eine Controllerin fragt vor dem Monatsabschluss in Microsoft 365 Copilot und legt die Liste neben die ausgestellten Rechnungen, um Deals zu finden, die unterschrieben, aber nie fakturiert wurden.
Beschreibe mit den dataddo-Tools Opportunity Line Items und erzeuge aus den Feldern einen TypeScript-Typ für das Umsatz-Dashboard.
Ein Entwickler in VS Code baut das Umsatz-Dashboard auf den echten Feldnamen der Org auf, benutzerdefinierte eingeschlossen, statt sie aus einem alten Export zu erraten.
Data to AI™ ist während der privaten Vorabversion kostenlos. Wir nehmen Teams in Wellen auf und entwickeln das Produkt mit ihrem Feedback weiter. Zum Launch wird es so abgerechnet wie die KI-Assistenten, die Ihr Team bereits nutzt. Sie brauchen individuelle Verträge oder Mengenpreise? Sprechen Sie mit uns über Enterprise.
Stellen Sie Claude, ChatGPT und anderen KI-Tools governte Geschäftsdaten über MCP bereit.
Kostenlos in der Vorabversion
Stellen Sie Dataddo flexibel in jeder Cloud- oder Hybridumgebung bereit.
Wir haben ein Zahlungsmodell, das zu Ihnen passt
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Wo das Team fragt | Die Vertriebsleitung schreibt Sales Ops in Teams an und wartet, bis jemand einen Bericht ausführt und einen Screenshot zurückschickt. | Ein in Teams und Microsoft 365 Copilot veröffentlichter Copilot Studio-Agent antwortet direkt aus den replizierten Objekten Opportunities und Accounts. | Antworten direkt in Teams |
| Wann der Agent Dataddo aufruft | Ein allgemeiner Assistent erkennt nicht, dass Pipeline-Fragen CRM-Daten brauchen, und antwortet aus Dokumenten und E-Mail-Verläufen. | Die Serverbeschreibung in Copilot Studio nennt Salesforce-Pipeline, Opportunities und Bookings und sagt dem Agenten so, wann er Dataddo aufrufen soll. | CRM-Fragen gehen an CRM-Daten |
| Was ein Kanal sehen kann | Ein geteilter Export in einem Teams-Kanal zeigt allen jede Spalte, auch Telefonnummern und E-Mail-Adressen von Kontakten. | Lassen Sie Felder, die der Assistent als sensibel markiert, aus der Quelle weg, sodass der Agent keine Kontaktdaten hat, die er in einem Kanal wiederholen könnte. | Keine Kontaktdaten in Teams |
| Entwickler in VS Code | Entwickler kopieren Feldnamen aus einem alten Export in den Dashboard-Code und übersehen die benutzerdefinierten Felder, die der Admin später angelegt hat. | GitHub Copilot im Agent mode liest dieselben Salesforce-Entitäten über .vscode/mcp.json und describe_entity. | Echte Feldnamen im Code |
| Token-Verbrauch | Copilot verbraucht Tokens, um rohe Salesforce-Spalten zu erkunden, Zeilen zu sichten und neu anzusetzen, bis die Daten verstanden sind. | Felddefinitionen und Beziehungen werden vorab geliefert, sodass das Modell die Erkundung überspringt und direkt antwortet. | Weniger Tokens pro Antwort |
| Antwortqualität | Anfällig für falsche Joins, erfundene Felder und schwer überprüfbare Zahlen. | Antworten auf Basis definierter Felder. Im Dataddo-Benchmark wurden 78,5 % der Fragen korrekt beantwortet, gegenüber 65,5 % mit einfachen CSV-Dateien. | Bessere Antworten |
Die Salesforce-Datensätze, die Finance- und RevOps-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Copilot fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Läuft nach Ihrem Zeitplan. Jeder Lauf liest ein relatives Fenster auf einem Datumsfeld wie LastModifiedDate neu und ersetzt die Daten dieses Fensters, ältere Einträge werden daher mit einer vollständigen Neusynchronisierung geladen.
Salesforce-Konnektor →Wir haben 43 vorab registrierte Fragen zu drei echten Datensätzen gestellt - Google Search Console, HubSpot-Deals und Google Ads - und dieselben Zeilen auf vier Arten an dasselbe Modell geliefert. Nur die Datenschicht hat sich geändert.
der Fragen richtig beantwortet - der beste der vier getesteten Bereitstellungswege
weniger selbstsicher falsche Antworten - 14,0 % der Durchläufe gegenüber 24,0 % und 26,3 %
mehr richtige Antworten bei unübersichtlichen CRM-Daten - besser bei 8 Fragen, bei keiner schlechter
Dasselbe Modell, dieselben Prompts und dieselben Zeilen in jeder Bedingung; 759 bewertete Durchläufe, Referenzantworten vor dem ersten Durchlauf festgelegt. Allein bei Google Search Console schnitten dokumentierte CSV-Dateien genauso gut ab wie Data to AI™ - der Vorteil entsteht bei unübersichtlicheren Daten wie HubSpot-Deals.
Benchmark lesen →Replizieren Sie Salesforce-Objekte wie Opportunities und Accounts in Dataddo und verbinden Sie den Flow mit einem Copilot-Ziel oder AI Model. Fügen Sie in Copilot Studio ein Model Context Protocol-Tool mit https://headless.dataddo.com/mcp-data und OAuth 2.0 Dynamic discovery hinzu und veröffentlichen Sie den Agenten dann in Teams und Microsoft 365 Copilot. GitHub Copilot nutzt .vscode/mcp.json.
Ja. Erstellen Sie einen Agenten in Copilot Studio, fügen Sie Dataddo Data Access als Model Context Protocol-Tool hinzu und veröffentlichen Sie ihn unter Channels > Teams and Microsoft Copilot.
Formulieren Sie die Serverbeschreibung in Copilot Studio rund um Salesforce-Pipeline, Opportunities und Bookings. Die Beschreibung sagt dem Agenten, wann er Dataddo aufrufen soll, sodass andere Fragen bei Copilot bleiben.
Nur das, was die Zielgruppe braucht. Nach der Anmeldung erreicht der Client jeden Flow und jeden Context, der in Ihrem Konto mit einem KI-Ziel oder AI Model verbunden ist.
Ja. Fügen Sie den Server in .vscode/mcp.json hinzu, starten Sie ihn, melden Sie sich an und nutzen Sie Copilot Chat im Agent mode. Bei Copilot Business und Enterprise muss zuerst ein Org-Admin die MCP-Server in der Copilot-Richtlinie aktivieren.
Nein. Der Agent liest nur Salesforce-Daten, die Dataddo bereits repliziert hat, und fragt Entitäten und Felder beim Namen ab. Opportunities pflegt Ihr Team wie bisher in Salesforce.
Einige Zeichen, etwa Apostrophe, sowie Emoticons können wegen der Kodierungsrichtlinie von Salesforce nicht angezeigt werden. Das ist eine Einschränkung von Salesforce, und Sie können auf Ihrer Seite ändern, wie sie dargestellt werden.