Azure Storage
Dataddo ist die schlüsselfertige Datenschicht für Azure Blob Storage. Laden Sie Daten aus über 400 Geschäftsquellen als partitioniertes Parquet, CSV, JSON oder JSONL in Ihren eigenen Container - gesteuert und analysebereit - bereit für Synapse, Fabric und Spark. Keine Pipelines, die Sie bauen müssen.
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Jeder Flow-Lauf schreibt gesteuerte Daten als offene Datei in Azure Storage - spaltenorientiertes Parquet für Analysen oder zeilenbasiertes CSV, JSON und JSONL für den Austausch - angelegt in datumsbasierten Partitionen, sodass Engines wie Athena, Trino, BigQuery und Spark sie als sauberes Dataset lesen und nur das scannen, was sie brauchen.
Schreiben Sie in Azure Storage in dem Format, das Ihre Engine erwartet - kompaktes, spaltenorientiertes Parquet für schnelle Analysen auf Athena, Trino, Spark und BigQuery sowie zeilenbasiertes CSV, JSON und JSONL für den Austausch, das jedes Tool einlesen kann.
Marketing-, Vertriebs-, Finanz-, Produkt- und Werbeplattformen - plus Datenbanken und Flat Files - alles von uns gewartet und bereit, sofort in Azure Storage zu landen.
Jeder Lauf landet als eigene datierte Datei, sodass Azure Storage als partitioniertes Dataset organisiert ist und Abfrage-Engines auf genau die Dateien reduzieren, die sie brauchen.
Bewahren Sie jeden Lauf als datierten Snapshot oder behalten Sie nur die neueste Datei - die Dateibenennungsstrategie ist Ihr Zustandsmanagement, gewählt pro Flow.
Befüllen Sie Azure Storage bei Bedarf mit historischen Datumsbereichen - legen Sie einen neuen Lake mit allem an, was Sie haben, oder laden Sie einen Bereich erneut, um eine Lücke zu schließen.
Kombinieren und reshapen Sie Quellen, und lassen Sie die Data Quality Firewall fehlerhafte Datensätze stoppen und die PII-Erkennung sensible Felder maskieren, bevor etwas in Azure Storage landet.
Behalten Sie dieselben Quellen bei, die in Azure Storage fließen - und sehen Sie, wer die Verantwortung trägt, wenn sich eine API, ein Schema oder ein Endpunkt ändert:
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ergebnis für Sie | |
|---|---|---|---|
| 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. | Dateien landen weiterhin in Azure Storage |
| Schema-Drift | Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. | Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. | In Azure Storage landen nur saubere Daten |
| Endpunkt eingestellt | Sie müssen die Integration neu entwickeln. | Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. | Ihre Azure Storage-Ladevorgänge funktionieren weiter |
| Fehlender Konnektor | Sie entwickeln und pflegen eine individuelle Integration. | Wir entwickeln und pflegen ihn - mit einer SLA von rund 4 Wochen. | Jede Quelle kann Azure Storage erreichen |
| Unbemerkte Verschlechterung | Sie merken es erst, wenn ein Report oder ein Modelllauf fehlschlägt. | Proaktives Monitoring erkennt Anomalien und Verzögerungen frühzeitig. | Probleme werden erkannt, bevor Ihr Lake fehlerhafte Dateien liest |
| Debugging | Sie durchforsten Logs in verschiedenen, nicht verbundenen Tools. | Run-Historien, Payload-Inspektion und durchgängige Lineage an einem Ort. | Schnellere Ursachenanalyse, weniger Ausfallzeit |
Ein Data Lake zahlt sich aus, wenn er echte Arbeit speist. Hier sind gängige Wege, wie Teams Azure Storage nutzen, und die Dataddo-Konnektoren, die jeden davon versorgen - alles in offenen Formaten geladen, nach Ihrem Zeitplan.
Landen Sie Kampagnen-, Ausgaben- und Web-Analytics-Daten aus jedem Kanal in Azure Storage für Attribution, Reporting und Marketing-Mix-Modeling über Tools hinweg.
Replizieren Sie operative Datenbanken nach Azure Storage, damit schwere analytische und historische Abfragen im Lake statt in Ihren Produktionssystemen laufen.
Landen Sie große Rohdatensätze als Parquet für Feature Engineering, Modelltraining und Notebook-Exploration mit Spark, pandas oder Ihrem ML-Stack.
Behalten Sie eine günstige, langfristige Historie von SaaS-, CRM- und Finanzdaten in offenen Formaten für Compliance und Audit - ohne die Speicherkosten eines Warehouse.
65.000 Social-Media-Konten. Eine Plattform. Null manuelle Autorisierungen.
Beauty & Konsumgüter
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Parquet, CSV, JSON und JSONL. Jeder Flow-Lauf schreibt eine Datei im von Ihnen gewählten Format, mit Steuerung auf Formatebene - CSV-Trennzeichen, Kopfzeile und Datumsformat oder die Zeitstempel-Einheit für Parquet, JSON und JSONL.
Jeder Flow-Lauf landet als eigene datierte Datei, sodass Azure Storage als datumspartitioniertes Dataset organisiert ist. Abfrage-Engines lesen dann nur die Partitionen, die sie brauchen, statt alles zu scannen, was Abfragen schnell und Kosten planbar hält.
Mit einem Shared-Access-Token (SAS), das für den Container erzeugt wird, oder einem Microsoft-Serviceprinzipal (Client-ID, Client-Secret und Tenant-ID). Das Konto benötigt Schreibzugriff auf den Zielpfad.
Den Namen des Speicherkontos, den darin enthaltenen Container und einen Pfad (Ordner) innerhalb des Containers. Die Ausgabe erfolgt als CSV, JSON, JSONL oder Parquet, mit Dateinamen-Tokens wie {{today|Ymd}} und {{90d1}}.
Sie entscheiden. truncate_insert (Standard) ersetzt die Datei mit dem aufgelösten Namen; insert hängt pro Lauf eine neue Datei an. Jeder Lauf erzeugt genau eine Datei, bereit für Abfragen durch Synapse Serverless SQL, Fabric oder Spark.
Ja. Insert schreibt weiterhin neue Dateien, und Create-New-or-Replace überschreibt die Datei mit demselben Namen. Für Lakehouse-Tabellenformate wie Apache Iceberg wendet Dataddo Warehouse-artige Schreibmodi auf die Tabelle selbst an.
Dataddo ist SOC 2 Type II- und ISO 27001-zertifiziert. Daten werden bei der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, PII kann maskiert oder gehasht werden, und eine Datenresidenz in der EU oder den USA ist verfügbar. Sie verbinden Azure Storage mit Ihren eigenen Schlüsseln oder einer angenommenen Rolle.
Inkrementelle Ladevorgänge schreiben nur neue oder geänderte Daten, und spaltenorientiertes Parquet komprimiert gut - so speichern und scannen Sie weniger. Sie steuern den Zeitplan und das Partitionslayout, was Speicher- und Abfragekosten planbar hält.
Nein. Die Daten landen in offenen Dateiformaten in einem Bucket, der Ihnen gehört, und die Pipelines sind speicherunabhängig - Sie können Object Stores hinzufügen oder wechseln oder dieselben Quellen auf ein Warehouse richten, ohne etwas neu aufzubauen.
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