Float

Fonte

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

Documentação do conector

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Explore os dados que você pode extrair de Float

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Todos os atributos (133)
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Projects Rolling Metrics (9)
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Atributos disponíveis (133)

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Atributo
id Account ID string
department_filter_id Department Filter ID string
created Created datetime
modified Modified datetime
name confidencial Name string
email confidencial Email string
account_type Account Type string
view_rights View Rights integer
edit_rights Edit Rights integer
active Active integer
id Client ID string
name Name string
department_id Department ID string
parent_id Parent ID string
name Name string
id Holiday Id string
date Date datetime
end_date End Date datetime
name Name string
id People ID string
department_id Department ID string
people_type_id People Type ID integer
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
created Created datetime
modified Modified datetime
name confidencial Name string
email confidencial Email string
job_title Job Title string
department_name Department Name string
notes Notes string
avatar_file Avatar File string
work_days_hours Work Days Hours string
tags_name Tags Name string
tags_type Tags Type string
auto_email Auto Email integer
employee_type Employee Type integer
active Active integer
default_hourly_rate confidencial Default Hourly Rate float
people_id People ID string
department_id Department ID string
people_type_id People Type ID integer
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
name confidencial Name string
department Department string
scheduled Scheduled string
capacity Capacity float
timeoff Timeoff float
billable Billable float
non_billable Non billable float
overtime Overtime float
unscheduled Unscheduled float
default_hourly_rate confidencial Default hourly rate float
wk_day_hrs Working Day Hrs float
employee_type Employee Type integer
phase_id Phase ID string
project_id Project ID string
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
created Created datetime
modified Modified datetime
name Name string
color Color string
notes Notes string
non_billable Non Billable integer
status Status integer
active Active integer
budget_total Budget Total float
default_hourly_rate Default Hourly Rate float
id Project ID string
client_id Client ID string
project_manager Project Manager string
created Created datetime
modified Modified datetime
name Name string
color Color string
notes Notes string
tags Tags string
budget_type Budget Type integer
non_billable Non Billable integer
tentative Tentative integer
active Active integer
all_pms_schedule All Pms Schedule integer
budget_total Budget Total float
default_hourly_rate Default Hourly Rate float
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
project_id Project ID string
client_id Client ID string
name Name string
client Client string
scheduled Scheduled float
billable Billable float
non_billable Non-billable float
id Task ID string
project_id Project ID string
phase_id Phase ID string
people_id People ID string
created_by Created By string
modified_by Modified By string
start_time Start Time datetime
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
created Created datetime
modified Modified datetime
repeat_end_date Repeat End Date datetime
name Name string
notes Notes string
people_ids People IDs string
status Status integer
repeat_state Repeat State integer
priority Priority integer
hours Hours float
timeoff_type_id Timeoff Type Id string
created_by Created By string
timeoff_type_name Timeoff Type Name string
color Color string
timeoff_id Timeoff Id string
timeoff_type_id Timeoff Type Id string
modified_by Modified By string
created_by Created By string
start_date Start Date datetime
end_date End Date datetime
created Created datetime
modified Modified datetime
repeat_end Repeat End datetime
start_time Start Time string
timeoff_notes Timeoff Notes string
people_ids People Ids string
repeat_state Repeat State integer
full_day Full Day integer
hours Hours float

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Por que Dataddo?

Uma camada de ingestião para SaaS, bancos de dados e arquivos

A maioria das equipes usa várias ferramentas e “código espaguete” para ingestião, dependendo do tipo de fontes e dos padrões de carga. O Dataddo centraliza tudo isso em um único plano de controle e uma estrutura de preços previsível. Mais de 400+ conectores incluídos.

Construído para ambientes cloud e on-premise

Execute o Dataddo tanto na nuvem quanto em configurações híbridas on-premise. O plano de controle permanece na nuvem; seus dados nunca saem do seu perímetro. Suporta redes segmentadas e privadas, além de sistemas legados como DB2, Informix e Sybase.

Controle total via API – sem necessidade de UI

O Dataddo é construído com abordagem API-first. Use a interface quando quiser; ignore completamente quando não precisar e orquestre seus pipelines de forma programática.

Operações de ingestião gerenciadas. Nós garantimos a confiabilidade.

O Dataddo assume a responsabilidade operacional da sua camada de ingestião. Gerenciamos a manutenção dos conectores, lidamos com mudanças de API dos sistemas de origem, monitoramos pipelines proativamente e executamos backfills e recuperação. Sua equipe de engenharia não precisa se preocupar com isso.

Visibilidade completa de cada fluxo de dados

O Dataddo oferece observabilidade total em toda a sua camada de ingestião: logs de pipelines, histórico de execuções, linhagem de dados e trilhas de auditoria. Saiba o que foi movido, quando, o que mudou e por quê. Desenvolvido para ambientes onde explicabilidade e responsabilidade são essenciais.

A base de dados que sua IA precisa

A IA corporativa depende de uma camada de dados governada e segura. O Dataddo consolida dados de SaaS, bancos de dados e arquivos em um pipeline gerenciado unificado, entregando para bancos de dados vetoriais, feature stores e data lakes, com hashing nativo de dados sensíveis.

Veja todos os benefícios da plataforma

Estudos de caso

Veja o que outras organizações alcançaram com Dataddo

24

lojas virtuais

em um data warehouse
para insights abrangentes

3x

mais rápido

coleta
de dados

37.5%

redução

da conta de
infraestrutura em média

Como a WWL unifica dados de 24 lojas virtuais para expor o "porquê" das vendas

E-commerce

Como a Ringside.ai cria um produto de dados melhor e mais rápido com Dataddo

Marketing

Como a FoodChéri sincroniza o MongoDB com o BigQuery para obter insights mais rápidos, com menos engenharia

Alimentos e bebidas

Depoimentos

Nossos clientes nos amam

4.8 de 5

4.5 de 5

Amalia Bornstein

Global Social Content and Marketing Data Analyst

Uber Eats

“A equipe de dados do Uber Eats aprecia a interface amigável do Dataddo, projetada para operação por membros não técnicos da equipe, a fim de minimizar a necessidade de treinamento excessivo para apoiar a entrega eficiente do projeto.”

Andrew Hart

Chief Operations Officer

Sat 7

“Trabalhar com o Dataddo simplificou bastante nossos relatórios e nos deu acesso a dados de tendências e insights que anteriormente não conseguíamos gerar.”

Vahan Petrosayan

Director of IT & Infrastructure

Search Engine Journal

“Com o Dataddo, todas as minhas perguntas são respondidas mais rapidamente…[e é] divertido brincar com dados agora.”

Michael Guntenaar

CTO

ID&T Group

“Dataddo abre portas e elimina os obstáculos de trabalhar com dados.”

Laurent Partouche

CPO

FoodChéri & Seazon

“Escolhemos o Dataddo pela facilidade de uso, pelas transformações automáticas, pela política de preços clara e pela qualidade do relacionamento humano que se estabeleceu desde nossas primeiras trocas.”

Natheer Maloon

Technology Solutions Manager

Boldr

“O suporte da Dataddo provou ser extremamente valioso durante toda a fase de implementação. 9,5 de 10.”

Zdeněk Hejnak

Data Development Team Leader

Livesport

“Economizamos cerca de 70% do tempo que levaria para ingerir todos os nossos dados, ou 3-4 equivalentes em tempo integral, e gastamos muito mais tempo na análise e ativação de dados. Temos apenas um engenheiro de dados em tempo integral, que faz mais do que apenas coletar dados, enquanto nossa equipe de BI é composta por 11 membros.”

Greg Senior

Business Operations Manager

Farm Focus

“Agradecemos toda a ajuda e apoio para nós. Um nível de serviço refrescante de uma empresa de tecnologia! Obrigado!”

Dataddo Reviews