Veralteter Storage
Ihr Embedding-Job indiziert nach Zeitplan neu, aber nichts hält die zugrunde liegende Tabelle aktuell.
Lösungen / AI Data Foundation
Ihre Agenten antworten mit Daten, die Sekunden alt sind. Nicht Tage.
Dataddo hält den Storage hinter Ihren RAG-Pipelines, Chatbots und Agenten kontinuierlich mit aktuellen, validierten und PII-sicheren Daten gefüllt - und lässt Agenten die neuesten Daten direkt abrufen, ganz ohne eigene Storage-Schicht.
Sie entscheiden, wie die Daten geliefert werden. Wir sorgen dafür, dass sie weiterfließen.
Das Problem
Selbstsichere Antworten aus fehlerhaften Daten sind die teuerste Sorte.
Eine KI-Initiative scheitert selten am Modell. Sie scheitert an den Daten darunter - und eine selbstsicher falsche Antwort aus veralteten oder beschädigten Daten kostet mehr als gar keine Antwort. Die KI-Anwendungsfälle mit dem höchsten Return - Betrugsprüfungen, Live-Empfehlungen, Agenten, die auf den aktuellen Status einer Bestellung oder eines Kontos reagieren - zahlen sich nur aus, wenn die dahinterliegenden Daten aktuell, korrekt und sicher nutzbar sind. Das ist ein Problem der Datenschicht - und genau das löst Dataddo.
Unbemerkte Datenkorruption
Ein vorgelagerter Export bricht, Nullwerte fluten eine Spalte, und Ihr Index übernimmt das, bevor es jemand bemerkt.
Durchgesickerte PII
Sobald ein personenbezogenes Merkmal in einem Vector Store eingebettet oder in ein Modell fine-tuned ist, können Sie es nicht mehr zurückholen.
Dataddo löst jedes dieser Probleme auf Pipeline-Ebene, bevor die Daten überhaupt Ihre KI erreichen.
Architektur
Drei Wege, Ihre KI zu versorgen. Wählen Sie je Anwendungsfall, kombinieren Sie frei.
KI-Systeme lesen SaaS-APIs nicht direkt - sie lesen aus einem Storage, den etwas aktuell hält. Dataddo ist dieses Etwas, in welcher Form Ihr Anwendungsfall es braucht:
RAG-Korpora & Fine-Tuning
Warehouse oder Object Storage
Geplant ausgelieferte, qualitätsgeprüfte Daten in BigQuery, Snowflake, Databricks, S3 oder Azure Blob Storage. Ihre Embedding- und Retrieval-Jobs lesen davon nach eigenem Zeitplan.
SaaS-Datenintegration →Operative KI
Echtzeit-CDC-Replikat
Ein stets aktueller Spiegel Ihrer Datenbank, typischerweise im Subsekundenbereich hinter Ihrer Quelle, mit erfassten Löschungen, sodass Ihre KI nie aus Zeilen antwortet, die nicht mehr existieren.
Real-Time CDC →Agenten, ohne Infrastruktur
Direkter Retrieval via MCP
Agenten in Claude, ChatGPT, Cursor oder Gemini verbinden sich mit dem Dataddo-MCP-Server und rufen die neuesten extrahierten Daten aus SmartCache ab (Dataddos integriertem Storage, das aktuelle Extraktionen für den direkten Abruf vorhält) - kein Warehouse aufzusetzen, keine Datenbank zu betreiben.
UI, API, MCP →Sie lassen sich kombinieren: Ein Support-Chatbot kann Fragen zum Bestellstatus aus dem CDC-Replikat beantworten, seine Wissensdatenbank aus dem Warehouse neu einbetten und die neuesten Kampagnenzahlen über MCP abrufen.
| Warehouse / Lake | CDC-Replikat | MCP-Direktabruf | |
|---|---|---|---|
| Aktualität | Nach Extraktionsplan | Echtzeit, kontinuierlich | Letzte abgeschlossene Extraktion |
| Historie | Vollständige Zeitreihe | Aktueller Zustand | Aktuelle Extraktionen |
| Von Ihnen betriebener Storage | Ihr Warehouse | Ihre Replika-DB | Keiner |
| Ideal für | RAG, Fine-Tuning | Latenzsensitive operative KI | Agenten, ohne Infrastruktur |
Stimmt die Datenschicht, zahlen sich diese Anwendungsfälle aus; stimmt sie nicht, erbt jede nachgelagerte KI-Entscheidung den Fehler.
Funktionen
Aktuell, korrekt und sicher - geregelt auf der Datenschicht.
Fehlerhafte Datensätze erreichen Ihren Index nie
Die Data Quality Firewall validiert jede Zeile auf Flow-Ebene - Null-Prüfungen, Typ-Prüfungen, Anomalieregeln, pro Spalte. Im Blocking-Modus landen fehlgeschlagene Datensätze nie in der Tabelle, die Ihr Embedding-Job liest.
PII wird entfernt, bevor sie eingebettet werden kann
Sie können einen Namen nicht aus einem Vector Store oder einem fine-tuned Modell löschen, daher regelt Dataddo das bereits an der Quelle: sensible Spalten vollständig ausschließen oder durch deterministische Hashes ersetzen, auf die Ihre Pipeline weiterhin joinen und matchen kann.
Inkrementelles Re-Embedding statt nächtlicher Komplett-Neuaufbauten
Jede Zeile trägt einen stabilen Schlüssel und einen Extraktions-Zeitstempel, sodass Ihre Pipeline nur das neu einbettet, was sich seit dem letzten Lauf geändert hat.
Daten, die sich Ihren Agenten selbst erklären
Dataddo liefert die eigenen Metadaten des Konnektors zusammen mit den Daten - was jedes Dataset und Feld bedeutet und welche Felder sensibel sind - sodass Text-to-SQL- und Retrieval-Agenten semantische Verankerung erhalten, statt zu raten.
Replikation, die sich selbst erholt
Ein integrierter CDC Supervisor prüft den Zustand jedes Replikationsprozesses und startet jeden neu, der stehen bleibt - genau dort fortsetzend, wo er aufgehört hat: keine bestätigte Änderung geht verloren, niemand wird alarmiert.
Aktualität nach Ihren Vorgaben
Legen Sie die Aktualität des Korpus fest, die Ihre Antworten brauchen - bis hin zu kurzen Intervallen, wo die Quell-API dies zulässt - und denken Sie dann nicht mehr daran. Wenn sich eine Quell-API ändert, ist das Dataddos Problem, nicht Ihres.
Geschwindigkeit - gemessen
Echtzeit für Agenten. Sekunden für vollständige Ladevorgänge.
Geschwindigkeit ist es, was Daten für KI real macht statt nur angestrebt. Die Anwendungsfälle mit dem höchsten Return - Betrugsprüfungen, Live-Empfehlungen, Agenten, die auf den aktuellen Zustand reagieren - funktionieren nur, wenn die Daten wirklich in Echtzeit vorliegen; und die Korpora hinter RAG und Fine-Tuning bleiben nur nützlich, wenn vollständige Ladevorgänge mithalten.
Dataddo liefert Geschwindigkeit für beides.
Aktualität - operative KI & Agenten
Change Data Capture, im Median im Subsekundenbereich.
351 ms
p50-Latenz
568 ms
p90-Latenz
35,000/s
dauerhaft verarbeitete Events
SQL Server CDC, interner Benchmark.
Mehr über Real-Time CDC erfahren →Durchsatz - RAG-Korpora & Warehouse-Ladevorgänge
Vollständige Ladevorgänge in Sekunden, nicht über Nacht.
1.8 s
pro 1 Mio. Zeilen · 10-Spalten-Tabelle · ~22-mal schneller
28.9 s
pro 1 Mio. Zeilen · 250-Spalten-Tabelle · ~5-mal schneller
Vollständiger Ladevorgang von SQL Server zu BigQuery, im Vergleich zum quelleigenen Bulk-Copy-Tool bcp. Interner Benchmark.
Mehr über Hochleistungs-Ladevorgänge erfahren →
Time to Value
Ein Nachmittag. Kein Engineering-Quartal.
Der Aufbau einer AI Data Foundation klingt nach einem sechsmonatigen Plattformprojekt. Mit Dataddo ist er das nicht: Verbinden Sie eine Quelle, wählen Sie das Ziel, aus dem Ihre KI liest, legen Sie Ihre Qualitäts- und PII-Regeln einmal fest - und jede Extraktion ab diesem Zeitpunkt kommt aktuell, validiert und sicher einbettbar an. Kein Pipeline-Code zu schreiben, keine Konnektoren zu warten, und wenn sich eine Quell-API ändert, ist das unser Problem, nicht Ihres.
Und Ihre Agenten müssen überhaupt nicht auf Infrastruktur warten: Richten Sie einen beliebigen MCP-Client auf Dataddo, und sie fragen noch am selben Tag aktuelle, governance-konforme Daten ab - und verwalten die dahinterliegenden Pipelines gleich mit.
Je früher Ihre KI mit aktuellen Daten arbeitet, desto früher rechnet sie sich - und mit Dataddo ist das ein Nachmittag Einrichtung, kein quartalslanges Plattformprojekt.
Sehen Sie, wie Daten in Ihrem Stack zur KI fließen.
Buchen Sie eine technische Session mit einem Engineer - bringen Sie Ihre Quellen, Ihr Warehouse und Ihren KI-Anwendungsfall mit und gehen Sie mit einer Architektur heraus. Oder verbinden Sie jetzt Ihre erste Quelle und haben Sie noch heute Nachmittag einen governance-konformen Korpus.