Data to AI™ / Claude/Xero
Fragen Sie Claude zu Forderungen, Liquidität pro Bankkonto und Budgetabweichungen in Ihren Xero-Organisationen, mit Zahlen aus Daten, die Dataddo aktuell hält.
Weniger Tokens, bessere Antworten.
Claude
Wie viel Geld ist im September auf jedem Bankkonto eingegangen und abgeflossen?
Der September schloss mit einem Nettozufluss von 9.350 $: 89.600 $ Cash Received gegenüber 80.250 $ Cash Spent. Der Großteil von beidem lief über den Business Account.
| Bank Account | Cash Received | Cash Spent | Closing Balance |
|---|---|---|---|
| Business Account Reports - Bank summary | 84.200 $ | 71.650 $ | 52.900 $ |
| Business Savings Reports - Bank summary | 5.400 $ | 0 $ | 40.000 $ |
| Company Credit Card Reports - Bank summary | 0 $ | 8.600 $ | -3.150 $ |
Aus dem Bericht Bank summary für einen Zeitraum von Date Start bis Date Stop übernommen, nicht durch Aufsummieren von Bank Transactions nachgebaut.
Xero ist eine Cloud-Buchhaltungssoftware für kleine und mittlere Unternehmen. Dataddo extrahiert Rechnungen, Zahlungen und Banktransaktionen sowie Xero-Berichte wie Aged Receivables, Bank summary, Profit and Loss und Budget summary.
Vergleiche Profit and Loss Value nach Item für Q3 mit Reports - Budget summary nach Account für Juli bis September. Wo liegen wir am weitesten über Budget?
Die FP&A-Leitung fragt Claude nach den Monaten und Konten mit der größten Abweichung vom Budget, prüft diese Zeilen und entwirft den Abweichungskommentar, bevor er ins Board-Paket geht.
Rufe mit dem dataddo-Server Trial Balance Debit, Credit, YTD Debit und YTD Credit nach Account Code ab und schreibe close/checklist.md.
Im Abschluss-Repository bittet ein Finance Engineer Claude Code, Konten mit unerwarteten Bewegungen zu markieren, und committet eine Markdown-Checkliste, die das Team vor der Freigabe abarbeitet.
Zeige die Closing Balance aus Reports - Bank summary pro Xero Tenant Id und Bank Account für letzte Woche, mit einer Konzernsumme.
Ein Konzern-Controller mit mehreren Xero-Organisationen fragt Claude einmal, und die wöchentliche Liquiditätsposition deckt jede Einheit ab statt einer Datei pro Organisation.
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.
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Wir haben ein Zahlungsmodell, das zu Ihnen passt
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
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Ihr Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| Daten in Berichtsform | Jeder Xero-Bericht ist ein eigener Export, und Budget summary führt Monate als Spalten, die jemand umbauen muss, bevor Claude sie mit Ist-Werten vergleichen kann. | Profit and Loss und Reports - Budget summary kommen als Datensätze an, die Claude nach Feld abfragt, mit January bis December als benannten Spalten. | Abweichungen ohne Umbauen |
| Mehrere Organisationen | Konzerne wiederholen jeden Export pro Xero-Organisation und führen die Dateien zusammen, wobei oft verloren geht, welche Zeile aus welcher Einheit stammt. | Die Multi-Account-Extraktion zieht dieselben Datensätze aus jeder Organisation, und jede Zeile behält ihre Xero Tenant Id, damit Claude aufteilen oder summieren kann. | Konzernsicht in einer Antwort |
| Arbeiten im Repository | Abschlussskripte lesen CSV-Dateien, die jemand lokal gespeichert hat, und die Checkliste ist veraltet, sobald neue Buchungen in Xero erfasst werden. | Claude Code fragt Trial Balance und Journal Lines über den dataddo-Server ab, wobei Ihre Zugangsdaten im Schlüsselbund des Systems bleiben. | Abschlussdateien aus aktuellen Daten |
| Frühere Zeiträume | Fragen zum Vorjahr liefern nichts Brauchbares, weil die hochgeladene Datei nur das laufende Quartal abdeckte. | Datensätze mit Datumsbereich wie Invoices lesen ein gleitendes Fenster neu, und eine einmalige vollständige Neusynchronisierung lädt frühere Zeiträume, die Claude abfragen kann. | Frühere Zeiträume abfragbar |
| Token-Verbrauch | Claude verbraucht Tokens, um rohe Xero-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 Xero-Datensätze, die Finance- und RevOps-Teams am häufigsten nutzen, mit ihren echten Feldnamen. Claude fragt sie über die semantische Schicht von Dataddo beim Namen ab.
Liste kuratierter Datasets
Fehlt ein Dataset, eine Kennzahl oder ein Attribut?
Sag uns, was fehlt, und wir fügen es dem Connector hinzu.
Läuft nach Ihrem Zeitplan, zum Beispiel täglich. Datensätze mit Datumsbereich wie Invoices und Profit and Loss lesen ein gleitendes Fenster neu, ältere Historie erfordert daher eine einmalige vollständige Neusynchronisierung. Contacts und Accounts laden alle aktuellen Einträge.
Xero-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 →Richten Sie in Dataddo eine Xero-Quelle mit Datensätzen wie Invoices, Reports - Aged Receivables Summary und Reports - Bank summary ein und verbinden Sie sie mit einem Claude-Ziel oder AI Model. Fügen Sie dann in Claude den benutzerdefinierten Konnektor Dataddo Data Access mit https://headless.dataddo.com/mcp-data hinzu oder führen Sie in Claude Code claude mcp add aus.
Ja. Aktivieren Sie die Multi-Account-Extraktion in der Xero-Quelle. Jede Zeile behält ihre Xero Tenant Id, sodass Claude Zahlen nach Organisation aufteilen oder summieren kann.
Beides. Berichte wie Aged Receivables Summary, Bank summary, Budget summary, Profit and Loss und Trial Balance sind eigene Datensätze, neben Invoices, Payments und Journal Lines.
Datensätze mit Datumsbereich wie Invoices lesen bei jedem Lauf ein gleitendes Fenster. Laden Sie frühere Zeiträume mit einer vollständigen Neusynchronisierung, dann kann Claude sie wie aktuelle Daten abfragen.
Ja. Führen Sie claude mcp add --transport http dataddo mit der Data Access-URL aus, melden Sie sich über /mcp an und fragen Sie zu Xero-Entitäten direkt aus Ihrem Terminal, während Sie in einem Repository arbeiten.
Nein. Claude liest nur Daten, die Dataddo bereits extrahiert hat, nach Entitäts- und Feldnamen. Dataddo nimmt nie SQL vom Modell an, und nichts wird nach Xero zurückgeschrieben.
Bei Team und Enterprise fügt ein Owner den Konnektor einmal hinzu, und jedes Mitglied meldet sich mit seinem eigenen Dataddo-Konto an. Bei Pro und Max fügen Sie ihn selbst hinzu.