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Use Dataddo's Freshdesk connector to explore any data available via the official API of Freshdesk. Access hundreds of metrics and attributes, from basic to advanced. Build and blend custom datasets directly in Dataddo, then send them anywhere.

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Atributo
available Available boolean
available_since Available since datetime
contact_active Contact - active boolean
contact_created_at Contact - created at datetime
contact_email sensible Contact - email string
contact_job_title Contact - job title string
contact_language Contact - language string
contact_last_login_at Contact - last login at datetime
contact_mobile sensible Contact - mobile string
contact_name sensible Contact - name string
contact_phone sensible Contact - phone string
contact_time_zone Contact - time zone string
contact_updated_at Contact - updated at datetime
created_at Created at datetime
agent_id Agent ID float
last_active_at Last active at datetime
occasional Occasional boolean
ticket_scope Ticket scope integer
type Type string
updated_at Updated at datetime
id Company ID string
description Description string
name Name string
note Note string
health_score Health score string
account_tier Account tier string
renewal_date Renewal date string
industry Industry string
created_at Created at datetime
updated_at Updated at datetime
id ID string
company_id Company ID string
created_at Created at datetime
due_by Due by datetime
fr_due_by Frist due by datetime
fr_escalated Frist escalated integer
group_id Group ID string
is_escalated Is escalated integer
priority Priority integer
requester_id Requester ID float
responder_id Responder ID string
source Source string
spam Spam integer
status Status integer
subject Subject string
type Type string
product_id Product ID string
support_email Support email string
updated_at Updated at datetime
agent_responded_at Agent responded at datetime
closed_at Closed at datetime
first_responded_at First responded at datetime
pending_since Pending since datetime
reopened_at Reopened at datetime
requester_responded_at Requester responded at datetime
resolved_at Resolved at datetime
status_updated_at Status updated at datetime
deleted Deleted integer
to_emails sensible To emails string
associated_tickets_count Associated tickets count float
association_type Association type string
id Group ID string
auto_ticket_assign Auto ticket assign integer
business_hour_id Business hour ID string
created_at Created at datetime
description Description string
escalate_to Escalate to string
group_type Group type string
name Name string
unassigned_for Unassigned for string
updated_at Updated at datetime
id Id string
name Name string
label Label string
label_for_customers Label For Customers string
position Position integer
type Type string
default Default boolean
customers_can_edit Customers Can Edit string
required_for_closure Required For Closure boolean
required_for_agents Required For Agents boolean
required_for_customers Required For Customers boolean
displayed_to_customers Displayed To Customers boolean
created_at Created At datetime
updated_at Updated At datetime
archived Archived float
to_emails sensible To emails string
tags Tags string
associated_tickets_count Associated tickets count float
association_type Association type string
company_id Company ID integer
created_at Created at datetime
due_by Due by datetime
fr_due_by Frist due by datetime
fr_escalated Frist escalated float
group_id Group ID float
is_escalated Is escalated float
priority Priority float
ticket_id Ticket ID float
requester_id Requester ID float
responder_id Responder ID string
source Source float
spam Spam float
status Status float
subject Subject string
type Type string
structured_description Structured Description string
product_id Product ID string
support_email Support email string
updated_at Updated at datetime
agent_responded_at Agent responded at datetime
closed_at Closed at datetime
first_responded_at First responded at datetime
pending_since Pending since datetime
reopened_at Reopened at datetime
requester_responded_at Requester responded at datetime
resolved_at Resolved at datetime
status_updated_at Status updated at datetime
time_entry_id Time entry ID string
agent_id Agent ID string
billable Billable boolean
executed_at Executed at datetime
note Note string
start_time Start time datetime
ticket_id Ticket ID string
time_spent Time spent string
timer_running Timer running boolean
created_at Created at datetime
updated_at Updated at datetime

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¿Por qué Dataddo?

Una capa de ingestión para SaaS, bases de datos y archivos

La mayoría de los equipos utilizan múltiples herramientas y “código espagueti” para la ingestión, según el tipo de fuentes y los patrones de carga. Dataddo reúne todo esto bajo un único plano de control y una estructura de precios predecible. Más de 400+ conectores incluidos.

Diseñado para entornos cloud y on-premise

Ejecuta Dataddo tanto en la nube como en configuraciones híbridas on-premise. El plano de control permanece en la nube; tus datos nunca salen de tu perímetro. Compatible con redes segmentadas y privadas, y sistemas legacy como DB2, Informix y Sybase.

Control total vía API – sin necesidad de UI

Dataddo está construido con enfoque API-first. Usa la interfaz cuando quieras; omítela por completo cuando no la necesites y orquesta tus pipelines de forma programática.

Operaciones de ingestión gestionadas. Nosotros garantizamos la fiabilidad.

Dataddo asume la responsabilidad operativa de tu capa de ingestión. Gestionamos el mantenimiento de conectores, manejamos los cambios de API de los sistemas fuente, monitorizamos pipelines de forma proactiva y ejecutamos backfills y recuperación. Tu equipo de ingeniería no tiene que hacerlo.

Visibilidad total de cada flujo de datos

Dataddo te ofrece observabilidad completa en toda tu capa de ingestión: logs de pipelines, historiales de ejecuciones, linaje de datos y auditorías. Sabe qué se movió, cuándo, qué cambió y por qué. Diseñado para entornos donde la explicabilidad y la responsabilidad no son opcionales.

La base de datos que tu IA necesita

La IA empresarial depende de una capa de datos gobernada y segura. Dataddo consolida datos de SaaS, bases de datos y archivos en un pipeline gestionado unificado, entregando a bases de datos vectoriales, feature stores y data lakes, con hashing nativo de datos sensibles.

Ver todos los beneficios de la plataforma

Estudios de caso

Vea lo que otras organizaciones han logrado con Dataddo

80%

menos

mantenimiento
de pipelines

2.5

días-hombre

ahorrados
por semana

ETC ahorrado

equivalente a tiempo completo
ahorrado

Cómo Boldr optimizó 177 pipelines para generar informes internos confiables

Subcontratación de talento

Cómo ID&T Group activa los datos de más de 1 millón de fans de festivales y docenas de cuentas sociales

Entretenimiento

Cómo KAARISMA optimiza su estrategia de IA eliminando la gestión manual de datos

Reclutamiento

Testimonios

Nuestros clientes nos aman

4.8 de 5

4.5 de 5

Amalia Bornstein

Global Social Content and Marketing Data Analyst

Uber Eats

“El equipo de datos de Uber Eats aprecia la interfaz fácil de usar de Dataddo, que está diseñada para ser operada por miembros del equipo no técnicos con el fin de minimizar la necesidad de capacitación excesiva para respaldar la entrega eficiente de proyectos.”

Andrew Hart

Chief Operations Officer

Sat 7

“Trabajar con Dataddo ha simplificado enormemente nuestros informes y nos ha dado acceso a datos de tendencias e información que antes no podíamos generar.”

Vahan Petrosayan

Director of IT & Infrastructure

Search Engine Journal

“Con Dataddo, todas mis preguntas obtienen respuesta más rápido... [y es] divertido jugar con datos ahora.”

Michael Guntenaar

CTO

ID&T Group

“Dataddo abre puertas y elimina los obstáculos de trabajar con datos.”

Laurent Partouche

CPO

FoodChéri & Seazon

“Elegimos Dataddo por su facilidad de uso, transformaciones automáticas, política de precios clara y la calidad de la relación humana que se estableció desde nuestros primeros intercambios.”

Natheer Maloon

Technology Solutions Manager

Boldr

“El soporte de Dataddo resultó inmensamente valioso durante toda la fase de implementación. 9,5 sobre 10.”

Zdeněk Hejnak

Data Development Team Leader

Livesport

“Ahorramos alrededor del 70 % del tiempo que de otro modo nos llevaría ingerir todos nuestros datos, o entre 3 y 4 equivalentes de tiempo completo, y dedicamos mucho más tiempo al análisis y la activación de datos. Solo contamos con un ingeniero de datos a tiempo completo, que hace más que simplemente recopilar datos, mientras que nuestro equipo de BI consta de 11 miembros.”

Greg Senior

Business Operations Manager

Farm Focus

“Agradecemos toda la ayuda y apoyo para nosotros. ¡Un refrescante nivel de servicio de una empresa de tecnología! ¡Gracias!”

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