Reverse ETL in über 150 Tools
Schiebe modellierte Kennzahlen, Scores und Zielgruppen aus BigQuery in CRMs, Werbeplattformen und Support-Tools, damit Teams mit den Warehouse-Daten in den Apps arbeiten, die sie ohnehin nutzen.
Google BigQuery
Data Warehouse
Aktiviere und verteile BigQuery-Daten über deinen gesamten Stack.
Dataddo macht BigQuery zur Single Source of Truth, auf der dein gesamter Stack läuft. Aktiviere modellierte Kennzahlen und Zielgruppen mit Reverse ETL in über 150 Business-Tools, verteile die Daten an andere Warehouses, Datenbanken und Data Lakes und liefere governte Extrakte an Partner - alles vollständig verwaltet, mit der Datenebene dort, wo du sie haben willst. Keine Pipelines zu bauen, kein Lock-in.
ARCHITEKTUR
Wo BigQuery als Quelle in deine Datenarchitektur passt
Sources
Business / DB / File / Streaming Connectors
450+ available, any direction
HubSpot
Google Ads
Google Sheets
Salesforce
SAP S/4HANA
Oracle
Microsoft Dynamics 365
AWS S3
Azure SQL
Google Cloud SQL
MySQL
PostgreSQL
IBM Db2
+ any other
Your existing stack
Orchestration
Monitoring
Governance & Lineage
IAM & SSO
Dataddo Platform
Speed
Security
Governance
Control Plane
UI
Visual workspace for teams to build, run and monitor pipelines
API
Programmatic interface to embed Dataddo in your own stack and workflows
MCP
Dedicated interface for AI & agents to access governed data in context
Data Plane
Isolated deployment
Hyperscalers
AWSAzureGoogle Cloud
Isolated deployment
EU Cloud Providers
HetznerOVHcloudSTACKIT
Isolated deployment
On-Prem
KubernetesOpenShift
Data + Metadata
Destinations
DWH / Data Lake / Lakehouse
Snowflake
Databricks
Microsoft Fabric
Google BigQuery
Amazon Redshift
Azure Synapse
Oracle
IBM Db2
Universal PostgreSQL
Universal MySQL
+ any other
Data + Metadata
Consumption
AI & Agents / Analytics
Claude
Gemini
OpenAI
Mistral
BottleCap AI
Power BI
Tableau
Looker Studio
Databox
+ any other
Sources
Business / DB / File / Streaming Connectors
450+ available, any direction
Orchestration
Monitoring
Governance & Lineage
IAM & SSO
Dataddo Platform
Speed
Security
Governance
Control Plane
Data Plane
Destinations
DWH / Data Lake / Lakehouse
Consumption
AI & Agents / Analytics
ETLELTReverse ETLCDCData Streaming
Any direction, any workload
DEINE SINGLE SOURCE OF TRUTH
Mache BigQuery zur Quelle, auf der dein gesamter Stack läuft
Im Warehouse werden deine Daten modelliert und governt. Dataddo liefert sie an jedes nachgelagerte System - operative Tools, andere Datenbanken, Data Lakes und Partner - kontinuierlich und ohne manuelle Exporte.
Verteile an Warehouses & Datenbanken
Repliziere kuratierte BigQuery-Tabellen in andere Warehouses, operative Datenbanken und Read-Replicas - für Cross-Cloud-Analysen, Migrationen oder App-Backends.
Liefere an Lakes, Dateien & Partner
Exportiere BigQuery-Daten in Object Storage und Lakehouse-Formate (Parquet, CSV, JSON) oder sende geplante Extrakte per SFTP an Partner.
Einmal modellieren, überall ausliefern
Kombiniere und forme BigQuery-Daten um und lass die Data Quality Firewall fehlerhafte Datensätze stoppen und die automatische PII-Erkennung sensible Felder maskieren, bevor sie das Warehouse verlassen.
Inkrementell, nach deinem Zeitplan
Inkrementelle Syncs bewegen nur neue oder geänderte Zeilen nach dem Zeitplan, den du festlegst, sodass nachgelagerte Systeme ohne Vollständige Neuladungen aktuell bleiben.
Governt und konsistent
Eine governte Definition in BigQuery, konsistent an jeden Kanal verteilt - mit Zustellungs-Alerts und Qualitätsprüfungen, die Lücken früh erkennen.
MIT VS. OHNE
Wer die Last trägt, wenn sich etwas ändert
Halte BigQuery-Daten zu jedem nachgelagerten Tool und System am Fließen - und sieh, wer verantwortlich ist, wenn sich eine API, ein Schema oder ein Ziel ändert:
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ergebnis für dich | |
|---|---|---|---|
| Änderung an API oder Authentifizierung | Sie entdecken den Ausfall und müssen ihn in Eile beheben. | Wir aktualisieren den Konnektor und stellen die Pipeline wieder her - oft bevor Sie es überhaupt bemerken. | Syncs aus BigQuery laufen weiter |
| Schema-Drift | Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. | Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. | Nur saubere BigQuery-Daten landen nachgelagert |
| Endpunkt eingestellt | Sie müssen die Integration neu entwickeln. | Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. | Deine BigQuery-Pipelines laufen weiter |
| Fehlender Konnektor | Sie entwickeln und pflegen eine individuelle Integration. | Wir entwickeln und pflegen ihn - mit einer SLA von rund 4 Wochen. | BigQuery erreicht jedes Ziel |
| Unbemerkte Verschlechterung | Sie merken es erst, wenn ein Report oder ein Modelllauf fehlschlägt. | Proaktives Monitoring erkennt Anomalien und Verzögerungen frühzeitig. | Probleme erkannt, bevor nachgelagerte Abnehmer brechen |
| Debugging | Sie durchforsten Logs in verschiedenen, nicht verbundenen Tools. | Run-Historien, Payload-Inspektion und durchgängige Lineage an einem Ort. | Schnellere Ursachenanalyse, weniger Ausfallzeit |
Datenresidenz per Design
Wähle, wo BigQuery-Daten verarbeitet werden - gleiche Cloud, Region oder souverän
BigQuery liegt bereits in der Cloud, die eigentliche Frage ist also nicht on-premises vs. Cloud, sondern welche Cloud und Region. Mit Dataddo betreibst du die Datenebene in derselben Cloud und Region wie BigQuery, sodass Lesevorgänge in der Region bleiben - mit niedrigen Egress-Kosten und geringer Latenz - und die Daten direkt von BigQuery zu deinen Zielen fließen, ohne ein Drittanbieter-SaaS zu durchlaufen. Fixiere sie auf eine souveräne Region für Compliance, oder betreibe sie on-premises, wenn ein nachgelagertes Ziel in deinem eigenen Netzwerk liegt.
| Standort der Data Plane | Typische Datensensibilität | Warum dieses Setup |
|---|---|---|
|
Public Cloud
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
|
Niedrig bis moderat - allgemeine Geschäfts-, Marketing- und Produktdaten; Quellen, die bereits cloud-nativ sind. | Am schnellsten einsatzbereit und skaliert elastisch. Ideal, wenn für die Daten keine Residenzbeschränkung gilt und sie oft bereits in derselben Public Cloud liegen. |
|
Regionale & europäische souveräne Clouds
EU-souveräne Clouds
Regionale Anbieter
Private Cloud
|
Reguliert / residenzgebunden - personenbezogene, Finanz- und Gesundheitsdaten, die der DSGVO oder lokalem Recht unterliegen. | Hält die Verarbeitung innerhalb einer bestimmten Rechtsordnung, um Vorgaben zu Datenresidenz und Souveränität zu erfüllen, und läuft dabei weiterhin als verwaltete Infrastruktur. |
|
On-Premises 
Kubernetes
Red Hat OpenShift
VMware Tanzu
|
Hochsensibel / eingeschränkt - Daten, die vertraglich oder gesetzlich den Unternehmensperimeter nicht verlassen dürfen. | Daten verlassen Ihr Netzwerk nie. Erforderlich für Air-Gapped-, klassifizierte oder streng abgeschottete Umgebungen; die Control Plane verwaltet weiterhin ausschließlich über Metadaten. |
DATENTRANSPORT
Jeder Weg, BigQuery-Daten anderen Systemen bereitzustellen
Ein Warehouse ist eine Batch-Quelle, kein Änderungsstrom. Dataddo aktiviert BigQuery-Daten in Business-Apps, verteilt sie an andere Datenbanken und Warehouses und liefert Dateien an Storage und Partner - alles gleich gesteuert.
| Transporttyp | Was es tut | Typische Ziele | Typische geschäftliche Anwendungsfälle |
|---|---|---|---|
| Reverse ETL | Aktivieren Sie Ihre Daten: Übertragen Sie kuratierte, gesteuerte Datensätze von Ihren KI-Agenten oder aus dem Data Warehouse zurück in CRMs, operative Systeme und die Anwendungen, in denen Ihre Teams damit arbeiten. | Aktiviere modellierte Kennzahlen, Scores und Segmente aus BigQuery in CRMs, Werbeplattformen und Support-Tools, Synchronisiere Zielgruppen aus BigQuery in Werbeplattformen für Targeting, Ausschluss und Lookalikes | |
| ETL & ELT | Klassisches Extract-Transform-Load oder Load-first mit Transformation im Data Warehouse. | Verteile BigQuery-Daten an andere Warehouses oder operative Datenbanken für Cross-Cloud-Analysen und App-Backends, Repliziere kuratierte BigQuery-Tabellen in eine souveräne Region oder eine Partnerumgebung | |
| Batch-Dateiübertragung | Strukturierte Übertragung von Datensätzen per Datei an S3, SFTP oder ein beliebiges Speicherziel. | Exportiere BigQuery-Tabellen als Parquet, CSV oder JSON nach S3, GCS oder Azure-Storage, Liefere geplante BigQuery-Extrakte per SFTP an Partner und Kunden |
Meta
Google Cloud Storage
Azure Blob Storage
SFTP
Fallstudien
Sieh, was Datenteams mit Dataddo bauen
65.000 Social-Media-Konten. Eine Plattform. Null manuelle Autorisierungen.
Beauty & Konsumgüter
Wie Livesport mit BigQuery und Dataddo Daten aktiviert und technische Ressourcen spart
Unterhaltung
Wie die ID&T Group Daten von über 1 Million Festival-Fans und Dutzenden von Social-Media-Konten aktiviert
Unterhaltung
Wie Sensire mit Dataddo die Migration einer proprietären On-Premise-Dateninfrastruktur in die Cloud beschleunigte
Gesundheitswesen
Wie Ringside.ai mit Dataddo ein Datenprodukt besser und schneller aufbaut
Marketing
Wie Publicis Groupe Brasil die API von Dataddo nutzt, um ein Datenprodukt zu skalieren
Werbung
FAQ
BigQuery als Quelle + Dataddo, beantwortet
Wohin kann ich BigQuery-Daten senden?
An jedes der über 150 Dataddo-Ziele - CRMs wie Salesforce und HubSpot, Werbeplattformen wie Google Ads und Meta, andere Warehouses und operative Datenbanken, Object Storage und Data Lakes, BI-Tools und KI- oder Vektorspeicher - plus benutzerdefinierte Ziele auf Anfrage.
Muss ich die Pipelines pflegen?
Nein. Dataddo ist vollständig verwaltet: Wir pflegen die Konnektoren, passen uns an Schemaänderungen in BigQuery an und benachrichtigen dich, falls etwas Aufmerksamkeit braucht. Betreibe alles in der Cloud ohne Betriebsaufwand oder hoste die Datenebene selbst als leichtgewichtigen Agenten - so oder so gibt es keinen Pipeline-Code, den du pflegen musst.
Wie liest Dataddo Daten aus BigQuery aus?
Dataddo fragt Ihre BigQuery-Tabellen und -Views mit Standard-SQL über ein von Ihnen autorisiertes Dienstkonto ab und lädt gemäß dem von Ihnen festgelegten Zeitplan nur neue oder geänderte Zeilen. Da BigQuery nach gescannten Bytes abrechnet, hält die inkrementelle Extraktion die Abfragekosten niedrig, indem sie vollständige Tabellen-Rescans vermeidet, sofern eine Partitions- oder Cursor-Spalte verfügbar ist. Wie bei jeder Warehouse-Quelle gibt es kein log-basiertes CDC - BigQuery ist eine Batch-Quelle - daher wird die Aktualität durch den Extraktionszeitplan bestimmt, bis zu jede Minute.
Ist das Reverse ETL?
Ja - Reverse ETL ist das primäre Muster. Dataddo liest modellierte Tabellen aus BigQuery und schiebt sie in die operativen Tools deiner Teams, mit Insert-, Update- und Upsert-Schreibvorgängen. Es verteilt BigQuery-Daten außerdem an andere Datenbanken, Warehouses, Data Lakes und Dateien.
Wie werden meine Daten geschützt?
Dataddo ist SOC 2 Typ II und ISO 27001 zertifiziert. Daten werden bei Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, PII kann maskiert oder gehasht werden, und wenn du die Datenebene on-premises betreibst, verlassen Nutzdaten nie dein Netzwerk. Datenresidenz in der EU oder den USA ist verfügbar.
Erhöht das die Last auf BigQuery?
Dataddo liest BigQuery mit inkrementellen, geplanten Abfragen, die nur neue oder geänderte Zeilen auswählen, sodass du nur die benötigten Daten bewegst und Abfragekosten und Warehouse-Last vorhersehbar bleiben.
Bin ich an einen Anbieter gebunden?
Nein. Pipelines sind warehouse- und zielunabhängig - du kannst Quellen und Ziele hinzufügen oder wechseln, ohne etwas neu zu bauen, und Daten landen in nativen Formaten, die dir gehören.