Almacenamiento obsoleto
Tu trabajo de embedding reindexa según lo programado, pero nada mantiene actualizada la tabla que hay debajo.
Soluciones / AI Data Foundation
Tus agentes responden con datos que tienen segundos de antigüedad. No días.
Dataddo mantiene el almacenamiento detrás de tus pipelines de RAG, chatbots y agentes continuamente lleno de datos actuales, validados y seguros frente a la PII, y permite que los agentes extraigan lo último directamente, sin ninguna capa de almacenamiento que operar.
Tú eliges cómo se entregan los datos. Nosotros nos encargamos de que sigan fluyendo.
El problema
Las respuestas seguras a partir de datos rotos son las más caras de todas.
Una iniciativa de IA rara vez falla por el modelo. Falla por los datos que hay debajo, y una respuesta segura pero equivocada a partir de datos obsoletos o corruptos cuesta más que no tener respuesta alguna. Los casos de uso de IA con mayor retorno - comprobaciones de fraude, recomendaciones en vivo, agentes que actúan sobre el estado actual de un pedido o una cuenta - solo dan resultado cuando los datos detrás son actuales, correctos y seguros de usar. Ese es un problema de la capa de datos, y es el que resuelve Dataddo.
Corrupción silenciosa
Una exportación aguas arriba se rompe, los nulos inundan una columna, y tu índice lo absorbe antes de que nadie se dé cuenta.
PII filtrada
Una vez que un identificador personal se incrusta en un vector store o se afina en un modelo, ya no puedes deshacerlo.
Dataddo aborda cada problema a nivel de pipeline, antes de que los datos lleguen siquiera a tu IA.
Arquitectura
Tres formas de alimentar tu IA. Elige según el caso de uso, combínalas libremente.
Los sistemas de IA no leen las APIs de SaaS directamente: leen desde un almacenamiento que algo mantiene actualizado. Dataddo es ese algo, en la forma que necesite tu caso de uso:
Corpus para RAG y fine-tuning
Almacén de datos o almacenamiento de objetos
Datos programados y verificados en calidad, entregados en BigQuery, Snowflake, Databricks, S3 o Azure Blob Storage. Tus trabajos de embedding y recuperación leen de ahí según su propia programación.
Integración de datos SaaS →IA operativa
Réplica CDC en tiempo real
Un espejo siempre actualizado de tu base de datos, normalmente a menos de un segundo de tu origen, con las eliminaciones capturadas para que tu IA nunca responda a partir de filas que ya no existen.
CDC en tiempo real →Agentes, cero infraestructura
Recuperación directa vía MCP
Los agentes en Claude, ChatGPT, Cursor o Gemini se conectan al servidor MCP de Dataddo y extraen los últimos datos extraídos desde SmartCache (el almacenamiento integrado de Dataddo que guarda las extracciones recientes para recuperación directa): sin almacén de datos que levantar, sin base de datos que operar.
UI, API, MCP →Se combinan entre sí: un mismo chatbot de soporte puede responder preguntas sobre el estado de un pedido desde la réplica CDC, reincrustar su base de conocimiento desde el almacén de datos, y extraer las últimas cifras de campaña a través de MCP.
| Almacén de datos / lake | Réplica CDC | Recuperación directa por MCP | |
|---|---|---|---|
| Actualidad | Según la programación de extracción | Tiempo real, continuo | Última extracción completada |
| Historial | Serie temporal completa | Estado actual | Extracciones recientes |
| Almacenamiento que tú operas | Tu almacén de datos | Tu base de datos réplica | Ninguno |
| Ideal para | RAG, fine-tuning | IA operativa sensible a la latencia | Agentes, cero infraestructura |
Si consigues que la capa de datos sea correcta, estos casos de uso recuperan su inversión; si la equivocas, cada decisión de IA aguas abajo hereda el error.
Capacidades
Actualizados, correctos y seguros: resuelto en la capa de datos.
Los registros defectuosos nunca llegan a tu índice
El Data Quality Firewall valida cada fila a nivel de flujo: comprobaciones de nulos, comprobaciones de tipo, reglas de anomalías, por columna. En modo de bloqueo, los registros que fallan nunca llegan a la tabla que lee tu trabajo de embedding.
La PII se elimina antes de poder incrustarse
No puedes borrar un nombre de un vector store ni de un modelo ya afinado, así que Dataddo lo resuelve en el origen: excluye por completo las columnas sensibles, o sustitúyelas por hashes deterministas con los que tu pipeline aún puede unir y emparejar.
Reincrustación incremental, no reconstrucciones completas cada noche
Cada fila lleva una clave estable y una marca de tiempo de extracción, así que tu pipeline solo reincrusta lo que cambió desde su última ejecución.
Datos que se explican solos a tus agentes
Dataddo entrega los propios metadatos del conector junto con los datos - qué significa cada conjunto de datos y cada campo, y qué campos son sensibles - así que los agentes de text-to-SQL y de recuperación obtienen fundamento semántico en lugar de adivinar.
Una replicación que se repara sola
Un CDC Supervisor integrado comprueba el estado de cada proceso de replicación y reinicia los que se detienen, reanudándolos exactamente donde lo dejaron: ningún cambio confirmado se pierde, a nadie se le avisa por una alerta.
Actualizado a tu manera
Define la actualidad del corpus que necesitan tus respuestas - hasta intervalos cortos donde la API de origen lo permita - y deja de pensar en ello. Cuando una API de origen cambia, ese problema es de Dataddo, no tuyo.
Velocidad, medida
Tiempo real para los agentes. Segundos para las cargas completas.
La velocidad es lo que convierte los datos en IA en algo real, no aspiracional. Los casos de uso con mayor retorno - comprobaciones de fraude, recomendaciones en vivo, agentes que actúan sobre el estado actual - solo funcionan cuando los datos son genuinamente en tiempo real; y los corpus detrás del RAG y el fine-tuning solo siguen siendo útiles cuando las cargas completas van al mismo ritmo.
Dataddo ofrece velocidad para ambos casos.
Actualidad: IA operativa y agentes
Captura de datos de cambios, por debajo del segundo en la mediana.
351 ms
latencia p50
568 ms
latencia p90
35,000/s
eventos sostenidos
CDC de SQL Server, benchmark interno.
Más información sobre CDC en tiempo real →Rendimiento: corpus para RAG y cargas de almacén de datos
Cargas completas en segundos, no en trabajos nocturnos.
1.8 s
por 1M de filas · tabla de 10 columnas · ~22 veces más rápido
28.9 s
por 1M de filas · tabla de 250 columnas · ~5 veces más rápido
Carga completa de SQL Server a BigQuery, frente a la propia utilidad de copia masiva bcp del origen. Benchmark interno.
Más información sobre cargas de alto rendimiento →
Tiempo de valor
Una tarde. No un trimestre de ingeniería.
Construir una base de datos para IA suena a un proyecto de plataforma de seis meses. Con Dataddo no lo es: conecta un origen, elige el destino del que lee tu IA, define tus reglas de calidad y PII una sola vez, y a partir de ahí cada extracción llega actualizada, validada y lista para incrustar de forma segura. Sin código de pipeline que escribir, sin conectores que mantener, y cuando una API de origen cambia, ese problema es nuestro, no tuyo.
Y tus agentes ni siquiera tienen que esperar infraestructura: apunta cualquier cliente MCP a Dataddo y ese mismo día ya estarán consultando datos actuales y gobernados, y gestionando los pipelines detrás de ellos.
Cuanto antes tu IA razone sobre datos actuales, antes se ganará su sitio, y con Dataddo eso es una tarde de configuración, no un trimestre de proyecto de plataforma.
Mira cómo los datos llegan a tu IA en tu stack.
Reserva una sesión técnica con un ingeniero: trae tus orígenes, tu almacén de datos y tu caso de uso de IA, y sal con una arquitectura. O conecta tu primer origen ahora mismo y tén un corpus gobernado esta misma tarde.