OneLake
Dataddo es la capa de datos llave en mano para OneLake. Carga datos de más de 400 fuentes de negocio en el OneLake de Microsoft Fabric - gobernados y listos para analizar - para que Lakehouse, Warehouse y Power BI Direct Lake sigan alimentados. Sin pipelines que construir.
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
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
Isolated deployment
EU Cloud Providers
Isolated deployment
On-Prem
Destinations
DWH / Data Lake / Lakehouse
Snowflake
Databricks
Microsoft Fabric
Google BigQuery
Amazon Redshift
Azure Synapse
Oracle
IBM Db2
Universal PostgreSQL
Universal MySQL
+ any other
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
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Dataddo Platform
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DWH / Data Lake / Lakehouse
Consumption
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Cada ejecución del flujo escribe datos gobernados en OneLake como un archivo abierto - Parquet columnar para analítica, o CSV, JSON y JSONL basados en filas para intercambio - dispuestos en particiones por fecha, así motores como Athena, Trino, BigQuery y Spark los leen como un dataset limpio y escanean solo lo que necesitan.
Escribe en OneLake en el formato que espera tu motor - Parquet columnar y compacto para analítica rápida en Athena, Trino, Spark y BigQuery, además de CSV, JSON y JSONL basados en filas para intercambio que cualquier herramienta puede leer.
Plataformas de marketing, ventas, finanzas, producto y publicidad - además de bases de datos y archivos planos - todo mantenido por nosotros y listo para aterrizar en OneLake desde el primer momento.
Cada ejecución aterriza como su propio archivo con fecha, así OneLake se organiza como un dataset particionado y los motores de consulta descartan todo salvo los archivos que necesitan.
Conserva cada ejecución como un snapshot con fecha, o conserva solo el último archivo - la estrategia de nomenclatura de archivos es tu gestión de estado, elegida por flujo.
Rellena rangos de fechas históricos en OneLake bajo petición - siembra un nuevo lake con todo lo que tienes, o recarga un rango para cubrir un hueco.
Combina y transforma fuentes, y deja que el Data Quality Firewall detenga los registros erróneos y la detección de PII enmascare los campos sensibles antes de que nada aterrice en OneLake.
Mantén las mismas fuentes fluyendo hacia OneLake - y mira quién se hace cargo cuando cambia una API, un esquema o un endpoint:
| Sin Dataddo |
Con Dataddo
|
Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Cambio de API o de autenticación | Descubres la avería y corres a solucionarla. | Actualizamos el conector y restauramos el pipeline - a menudo antes de que lo notes. | Los archivos siguen aterrizando en OneLake |
| Schema drift | Las columnas cambian y los pipelines se rompen o corrompen datos en silencio. | Se detecta automáticamente y se gestiona mediante reglas configurables. | En OneLake solo aterrizan datos limpios |
| Endpoint obsoleto | Reconstruyes la integración. | Nosotros nos encargamos de la actualización - el contrato de datos se mantiene. | Tus cargas en OneLake siguen funcionando |
| Conector inexistente | Creas y mantienes una integración personalizada. | Nosotros la creamos y la mantenemos, con un SLA de ~4 semanas. | Cualquier fuente puede llegar a OneLake |
| Degradación silenciosa | Te enteras cuando falla un informe o la ejecución de un modelo. | La monitorización proactiva detecta primero las anomalías y los retrasos. | Los problemas se detectan antes de que tu lake lea archivos erróneos |
| Depuración | Rebuscas en registros repartidos entre herramientas desconectadas. | Historial de ejecuciones, inspección de payloads y linaje de extremo a extremo en un solo lugar. | Diagnóstico más rápido, menos tiempo de inactividad |
Un data lake demuestra su valor cuando alimenta trabajo real. Estas son formas habituales en que los equipos aprovechan OneLake, y los conectores de Dataddo que mantienen cada una abastecida - todo aterrizado en formatos abiertos, según tu programación.
Aterriza datos de campañas, inversión y analítica web de cada canal en OneLake para atribución, reporting y modelado de mix de marketing entre herramientas.
Replica bases de datos operativas en OneLake para que las consultas analíticas e históricas pesadas se ejecuten en el lake y no en tus sistemas de producción.
Aterriza grandes datasets en bruto como Parquet para ingeniería de características, entrenamiento de modelos y exploración en notebooks con Spark, pandas o tu stack de ML.
Mantén un historial a largo plazo y económico de datos de SaaS, CRM y finanzas en formatos abiertos para cumplimiento y auditoría, sin las facturas de almacenamiento de un warehouse.
65.000 cuentas de redes sociales. Una plataforma. Cero autorizaciones manuales.
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Un precio mensual fijo según el número de flujos de datos que ejecuta. Empiece con una prueba gratuita y pase a precios empresariales personalizados cuando necesite contratos a medida o precios por volumen.
Parquet, CSV, JSON y JSONL. Cada ejecución del flujo escribe un archivo en el formato que elijas, con controles a nivel de formato - delimitador, cabecera y formato de fecha de CSV, o la unidad de timestamp para Parquet, JSON y JSONL.
Cada ejecución del flujo aterriza como su propio archivo con fecha, así OneLake se organiza como un dataset particionado por fecha. Los motores de consulta leen entonces solo las particiones que necesitan en lugar de escanearlo todo, lo que mantiene las consultas rápidas y los costes predecibles.
Con un service principal de Microsoft: Tenant ID, Client ID y Client Secret. La conexión también necesita el Workspace GUID y el Lakehouse GUID del lakehouse de Fabric de destino.
En la ruta que definas dentro del lakehouse de Fabric seleccionado, como CSV, JSON, JSONL o Parquet. Los tokens de nombre de archivo como {{today|Ymd}} permiten crear salidas particionadas por fecha que Fabric lee directamente.
Tú eliges. truncate_insert (el predeterminado) reemplaza el archivo con el nombre resuelto; insert conserva un archivo nuevo por ejecución, de modo que puedes mantener un historial particionado y Power BI Direct Lake actualizado sin copias adicionales.
Sí. Insert sigue escribiendo archivos nuevos, y create-new-or-replace sobrescribe el archivo con el mismo nombre. Para formatos de tabla lakehouse como Apache Iceberg, Dataddo aplica modos de escritura estilo warehouse sobre la propia tabla.
Dataddo cuenta con las certificaciones SOC 2 Type II e ISO 27001. Los datos se cifran en tránsito y en reposo, la PII se puede enmascarar o aplicar hash, y hay residencia de datos disponible en la UE o EE. UU. Conectas OneLake con tus propias claves o un rol asumido.
Las cargas incrementales escriben solo los datos nuevos o modificados, y el Parquet columnar comprime bien - así almacenas y escaneas menos. Tú controlas la programación y la disposición de las particiones, lo que mantiene predecibles los costes de almacenamiento y consulta.
No. Los datos aterrizan en formatos de archivo abiertos en un bucket que es tuyo, y los pipelines son independientes del almacenamiento - puedes añadir o cambiar de object store, o apuntar las mismas fuentes a un warehouse, sin reconstruir nada.
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