Google Cloud Storage
Dataddo ist die schlüsselfertige Datenschicht für Google Cloud Storage. Laden Sie Daten aus über 400 Geschäftsquellen als partitioniertes Parquet, CSV, JSON oder JSONL in Ihren eigenen Bucket - gesteuert und analysebereit - sodass BigQuery-External-Tables und Spark sie sofort abfragen können. Keine Pipelines, die Sie bauen müssen.
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Jeder Flow-Lauf schreibt gesteuerte Daten als offene Datei in Google Cloud 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 Google Cloud 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 Google Cloud Storage zu landen.
Jeder Lauf landet als eigene datierte Datei, sodass Google Cloud 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 Google Cloud 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 Google Cloud Storage landet.
Behalten Sie dieselben Quellen bei, die in Google Cloud 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 Google Cloud Storage |
| Schema-Drift | Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. | Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. | In Google Cloud Storage landen nur saubere Daten |
| Endpunkt eingestellt | Sie müssen die Integration neu entwickeln. | Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. | Ihre Google Cloud 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 Google Cloud 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 Google Cloud 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 Google Cloud Storage für Attribution, Reporting und Marketing-Mix-Modeling über Tools hinweg.
Replizieren Sie operative Datenbanken nach Google Cloud 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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Unterhaltung
Wie die ID&T Group Daten von über 1 Million Festival-Fans und Dutzenden von Social-Media-Konten aktiviert
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Marketing
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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 Google Cloud 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.
Auf zwei Arten: Anmeldung mit einem Google-Konto (OAuth) oder Upload eines Servicekonto-JSON-Schlüssels mit der Rolle Storage Object Admin (Lesen und Schreiben) für den Ziel-Bucket.
In das Projekt, den Bucket und den Pfad, die Sie festlegen (der Pfad muss mit einem Schrägstrich enden; / steht für das Bucket-Root), als CSV, JSON, JSONL, Parquet, XML oder XLSX. Dateinamen nutzen Tokens wie {{objectLabel}} und {{today|Ymd}}, Standardmuster {{objectLabel}}-{{today|Ymd}}.
Sie entscheiden. insert schreibt pro Lauf eine neue Datei, sodass datierte Namen eine Snapshot-Historie aufbauen, während truncate_insert die Datei mit dem aufgelösten Namen ersetzt. Statische Dateinamen werden bei jedem Lauf überschrieben.
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 Google Cloud 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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