Über 400 verwaltete Konnektoren
Marketing-, Vertriebs-, Finanz-, Produkt- und Werbeplattformen - plus Datenbanken und Flat Files - alles von uns gewartet.
Google BigQuery
Data Warehouse
Jede Quelle in Google BigQuery, bereit für die Analyse.
Dataddo ist die schlüsselfertige Datenschicht für Google BigQuery. Verbinden Sie über 400 Geschäftsquellen, laden Sie saubere, gesteuerte Tabellen ohne Pipelines, die Sie bauen müssen, und aktivieren Sie BigQuery-Daten zurück in GA4, Google Ads und Ihre operativen Tools. Vollständig verwaltet und serverless-freundlich - kein Vendor-Lock-in.
ARCHITEKTUR
Wo Google BigQuery in Ihre 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
IHRE DATENGRUNDLAGE
Jede Quelle in Google BigQuery, bereit für die Analyse
Verbinden Sie über 400 Quellen und laden Sie saubere, gesteuerte Tabellen in Google BigQuery - ohne Pipelines, die Sie bauen müssen, und ohne dass fehlerhafte oder defekte Daten durchrutschen.
ETL, ELT, CDC, Streaming
Laden Sie Google BigQuery so, wie es der jeweilige Workload verlangt - Batch-ETL oder -ELT, Echtzeit-CDC aus Ihren Datenbanken oder kontinuierliches Event-Streaming. Eine Plattform, jedes Transportmuster.
Schreibmodi, die Ihre SLAs einhalten
Insert, Upsert, Truncate-Insert oder Delete - wählen Sie den Schreibmodus pro Tabelle. Inkrementelle Ladevorgänge und eine schnelle, zuverlässige Zustellung halten Google BigQuery aktuell und erfüllen Ihre Daten-SLAs.
Sauber, sicher, analysebereit
Kombinieren und transformieren Sie Quellen, und lassen Sie die Data Quality Firewall fehlerhafte Datensätze stoppen und die automatische PII-Erkennung sensible Felder maskieren - so landen in Google BigQuery nur analysebereite Daten.
Schema-Drift-Handling
Wenn eine Quelle ihre Felder ändert, passt Dataddo die Pipeline an und benachrichtigt Sie, statt die Ladung abzubrechen.
Proaktives Monitoring
Datenqualitätsprüfungen und Zustellungs-Alerts erkennen Lücken, bevor sie Ihre Dashboards oder Google BigQuery-Tabellen erreichen.
MIT VS. OHNE
Wer trägt die Last, wenn sich vorgelagert etwas ändert
Behalten Sie dieselben Quellen bei, die in Google BigQuery 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. | Pipelines zu Google BigQuery laufen weiter |
| Schema-Drift | Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. | Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. | In Google BigQuery landen nur saubere Daten |
| Endpunkt eingestellt | Sie müssen die Integration neu entwickeln. | Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. | Ihre Google BigQuery-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 Google BigQuery 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 Google BigQuery-Reports ausfallen |
| Debugging | Sie durchforsten Logs in verschiedenen, nicht verbundenen Tools. | Run-Historien, Payload-Inspektion und durchgängige Lineage an einem Ort. | Schnellere Ursachenanalyse, weniger Ausfallzeit |
DATENTRANSPORT
Jede Art, Daten in Google BigQuery hinein und heraus zu bewegen
Das Zustellmuster ändert sich, die Plattform nicht. Laden Sie Google BigQuery per geplantem Batch oder in Echtzeit, und aktivieren Sie dessen Daten wieder nach außen - alles gleich gesteuert.
| Transporttyp | Was es tut | Typische Konnektoren | Typische geschäftliche Anwendungsfälle |
|---|---|---|---|
| ETL & ELT | Klassisches Extract-Transform-Load oder Load-first mit Transformation im Data Warehouse. | Zentralisieren Sie SaaS-, Werbe- und CRM-Daten in Google BigQuery für BI und Reporting, Laden Sie Rohdaten in Google BigQuery und modellieren Sie sie im Warehouse mit SQL oder dbt | |
| Change Data Capture (CDC) | Echtzeit-Replikation mit niedriger Latenz, die Änderungen auf Zeilenebene erfasst, sobald sie auftreten. | Replizieren Sie Produktionsdatenbanken nahezu in Echtzeit nach Google BigQuery, Halten Sie Google BigQuery ohne vollständige Neuladungen mit operativen Systemen synchron | |
| Datenstreaming | Kontinuierliche, ereignisgesteuerte Pipelines für zeitkritische und KI-fähige Datenworkloads. | Streamen Sie Events und Webhooks in Google BigQuery für Echtzeit-Analysen, Versorgen Sie Google BigQuery kontinuierlich, damit Dashboards die aktuellste Aktivität zeigen | |
| 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. | Spielen Sie modellierte Kennzahlen und Segmente aus Google BigQuery in CRMs und Werbeplattformen zurück, Operationalisieren Sie Google BigQuery-Daten in den Tools, die Ihre Teams täglich nutzen |
Google Analytics 4
SQL Server
MongoDB
Kafka
Marketo
Fallstudien
Sehen Sie, 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
Google BigQuery + Dataddo, beantwortet
Was kann ich in Google BigQuery laden?
Jede der über 400 Quellen von Dataddo - Marketing- und Werbeplattformen, CRMs, Finance-Tools, Datenbanken und Flat Files - plus benutzerdefinierte Quellen auf Anfrage. Die Daten werden kombiniert und bereinigt, bevor sie in Google BigQuery landen.
Muss ich die Pipelines selbst warten?
Nein. Dataddo ist vollständig verwaltet: Wir warten die Konnektoren, passen uns an Schemaänderungen der Quellen an und benachrichtigen Sie, falls etwas Aufmerksamkeit braucht. Es gibt keine Infrastruktur, die Sie selbst betreiben müssen.
Wie authentifiziert sich Dataddo bei Google BigQuery?
Dataddo verbindet sich über ein Google-Servicekonto (Upload des JSON-Schlüssels) oder ein OAuth-Konto mit Administratorrechten und schreibt in das von Ihnen gewählte Google-Cloud-Projekt und Dataset. Das Konto benötigt Rechte, um Tabellen zu erstellen sowie Zeilen im Ziel-Dataset einzufügen, zu aktualisieren und zu löschen.
Kann Dataddo Zeilen in BigQuery aktualisieren oder deduplizieren oder nur anhängen?
Beides. BigQuery-Ladevorgänge unterstützen sieben Schreibmodi: insert (Anhängen, Standard), insert_ignore (Anhängen unter Auslassung von Duplikaten), truncate_insert (Ersetzen) sowie upsert, update, update_ignore und delete, die Zeilen über einen zusammengesetzten Schlüssel aus bis zu vier Spalten zuordnen.
Gibt es Regeln für Tabellennamen, die Dataddo in BigQuery durchsetzt?
Ja. BigQuery-Tabellennamen dürfen keine Leerzeichen oder Bindestriche enthalten. Fehlende Tabellen werden beim ersten Schreibvorgang automatisch erstellt, und Datumsbereich-Tokens wie {{1d1}} ermöglichen das Schreiben in nach Datum aufgeteilte Tabellen.
Kann ich Daten aus Google BigQuery zurücksenden?
Ja. Dataddo unterstützt Reverse ETL - spielen Sie modellierte Kennzahlen und Segmente aus Google BigQuery zurück in CRMs, Werbeplattformen, Tabellenkalkulationen, BI-Tools und andere operative Anwendungen.
Wie werden meine Daten geschützt?
Dataddo ist SOC 2 Typ 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.
Treibt das meine Google BigQuery-Kosten in die Höhe?
Inkrementelle Ladevorgänge schreiben nur neue oder geänderte Zeilen, und Sie steuern den Ladeplan selbst - so bewegen und speichern Sie nur die Daten, die Sie tatsächlich brauchen.
Bin ich an einen Anbieter gebunden?
Nein. Die Daten landen in nativen Google BigQuery-Tabellen, die Ihnen gehören, und die Pipelines sind Warehouse-unabhängig - Sie können Warehouses hinzufügen oder wechseln, ohne Ihre Quellen neu aufzubauen.