Reverse ETL para mais de 150 ferramentas
Envie métricas, scores e audiências modeladas do Databricks para CRMs, plataformas de anúncios e ferramentas de suporte, para que as equipes ajam sobre os dados do warehouse nos apps que já usam.
Databricks
Data warehouse
Ative e distribua os dados do Databricks por todo o seu stack.
O Dataddo transforma o Databricks na fonte de verdade sobre a qual todo o seu stack funciona. Ative métricas e audiências modeladas em mais de 150 ferramentas de negócio com reverse ETL, distribua os dados para outros warehouses, bancos de dados e data lakes, e entregue extrações governadas a parceiros, tudo totalmente gerenciado e com o plano de dados rodando onde você escolher. Sem pipelines para construir e sem aprisionamento.
ARQUITETURA
Onde o Databricks se encaixa como fonte na sua arquitetura de dados
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
SUA FONTE DE VERDADE
Transforme o Databricks na fonte sobre a qual todo o seu stack funciona
O warehouse é onde seus dados são modelados e governados. O Dataddo os serve a cada sistema posterior (ferramentas operacionais, outros bancos de dados, data lakes e parceiros) de forma contínua e sem exportações manuais.
Distribua para warehouses e bancos de dados
Replique tabelas tratadas do Databricks em outros warehouses, bancos de dados operacionais e réplicas de leitura, para análise multinuvem, migrações ou back-ends de aplicações.
Entregue para data lakes, arquivos e parceiros
Exporte os dados do Databricks para armazenamento de objetos e formatos lakehouse (Parquet, CSV, JSON), ou envie extrações agendadas a parceiros por SFTP.
Modele uma vez, sirva em todo lugar
Combine e reestruture os dados do Databricks e deixe o Data Quality Firewall barrar registros ruins e a detecção automática de PII mascarar campos sensíveis antes de saírem do warehouse.
Incremental, no seu cronograma
As sincronizações incrementais movem apenas linhas novas ou alteradas no cronograma que você definir, então os sistemas posteriores permanecem atualizados sem recargas completas.
Governado e consistente
Uma definição governada no Databricks, distribuída de forma consistente para cada canal, com alertas de entrega e verificações de qualidade que detectam lacunas cedo.
COM VS. SEM
Quem carrega o peso quando algo muda
Mantenha os dados do Databricks fluindo para cada ferramenta e sistema posterior, e veja quem responde quando uma API, esquema ou destino muda:
| Sem o Dataddo |
Com o Dataddo
|
Resultado para você | |
|---|---|---|---|
| Mudança de API ou autenticação | Você descobre a falha e corre para corrigi-la. | Atualizamos o conector e restauramos o pipeline - muitas vezes antes de você perceber. | As sincronizações do Databricks continuam fluindo |
| Schema drift | As colunas mudam e os pipelines quebram ou corrompem dados silenciosamente. | Detectado automaticamente e tratado por regras configuráveis. | Só dados limpos do Databricks chegam ao destino |
| Endpoint descontinuado | Você reconstrói a integração. | Nós cuidamos da atualização - o contrato de dados se mantém. | Seus pipelines do Databricks continuam funcionando |
| Conector inexistente | Você cria e mantém uma integração personalizada. | Nós a criamos e mantemos, com um SLA de ~4 semanas. | O Databricks alcança qualquer destino |
| Degradação silenciosa | Você descobre quando um relatório ou a execução de um modelo falha. | O monitoramento proativo detecta anomalias e atrasos primeiro. | Problemas detectados antes de os consumidores quebrarem |
| Depuração | Você vasculha logs espalhados por ferramentas desconectadas. | Históricos de execução, inspeção de payloads e linhagem de ponta a ponta em um só lugar. | Diagnóstico mais rápido, menos tempo de inatividade |
Residência de dados por design
Escolha onde os dados do Databricks são processados: mesma nuvem, região ou soberana
O Databricks já reside na nuvem, então a verdadeira questão não é local versus nuvem, e sim qual nuvem e qual região. Com o Dataddo você roda o plano de dados na mesma nuvem e região do Databricks, então as leituras permanecem na região com baixo custo de egresso e baixa latência, e os dados fluem diretamente do Databricks para seus destinos sem passar por um SaaS de terceiros. Fixe-o numa região soberana para conformidade, ou rode-o localmente quando um destino posterior estiver dentro da sua própria rede.
| Local do Data Plane | Sensibilidade típica dos dados | Por que essa configuração |
|---|---|---|
|
Nuvem pública
AWS
Microsoft Azure
Google Cloud
|
De baixa a moderada: dados gerais de negócio, marketing e produto; fontes que já são nativas da nuvem. | A maneira mais rápida de começar e escala de forma elástica. Ideal quando os dados não têm restrição de residência e muitas vezes já estão na mesma nuvem pública. |
|
Nuvens regionais e soberanas da UE
Nuvens soberanas da UE
Provedores regionais
Nuvem privada
|
Regulados / sujeitos a residência: dados pessoais, financeiros e de saúde regidos pelo GDPR ou pela legislação local. | Mantém o processamento dentro de uma jurisdição específica para atender aos requisitos de residência e soberania de dados, sem deixar de funcionar como infraestrutura gerenciada. |
|
On-premises 
Kubernetes
Red Hat OpenShift
VMware Tanzu
|
Altamente sensíveis / restritos: dados que, por contrato ou por lei, não podem sair do perímetro corporativo. | Os dados nunca saem da sua rede. Necessário para ambientes isolados (air-gapped), classificados ou restritos; o Control Plane continua a gerenciá-los apenas por metadados. |
TRANSPORTE DE DADOS
Todas as formas de servir os dados do Databricks para outros sistemas
Um warehouse é uma fonte em lote, não um fluxo de mudanças. O Dataddo ativa os dados do Databricks em apps de negócio, distribui-os para outros bancos de dados e warehouses, e entrega arquivos para armazenamento e parceiros, tudo governado da mesma forma.
| Tipo de transporte | O que faz | Destinos típicos | Casos de uso de negócio comuns |
|---|---|---|---|
| Reverse ETL | Ative seus dados: envie registros curados e governados dos seus agentes de IA ou do data warehouse de volta para CRMs, sistemas operacionais e os aplicativos de ponta onde suas equipes agem sobre eles. | Ative métricas, scores e segmentos modelados do Databricks em CRMs, plataformas de anúncios e ferramentas de suporte, Sincronize audiências do Databricks com plataformas de anúncios para segmentação, exclusão e lookalikes | |
| ETL e ELT | Extração-transformação-carga clássica, ou carga primeiro com transformação dentro do data warehouse. | Distribua os dados do Databricks para outros warehouses ou bancos de dados operacionais para análise multinuvem e back-ends de aplicações, Replique tabelas tratadas do Databricks para uma região soberana ou um ambiente de parceiros | |
| Entrega de arquivos em lote | Entrega estruturada de conjuntos de dados via arquivos para S3, SFTP ou qualquer destino de armazenamento. | Exporte tabelas do Databricks para S3, GCS ou armazenamento do Azure como Parquet, CSV ou JSON, Entregue extrações agendadas do Databricks a parceiros e clientes por SFTP |
Meta
Google Cloud Storage
Azure Blob Storage
SFTP
Estudos de caso
Veja o que as equipes de dados constroem com o Dataddo
65,000 Social Media Accounts. One Platform. Zero Manual Authorizations.
Beauty & Consumer Goods
Como o Livesport ativa dados e economiza recursos de engenharia com BigQuery e Dataddo
Entretenimento
Como o ID&T Group ativa dados de mais de 1 milhão de fãs de festivais e dezenas de contas sociais
Entretenimento
Como a Sensire acelerou a migração de uma infraestrutura de dados proprietária no local para a nuvem com o Dataddo
Saúde
Como a Ringside.ai cria um produto de dados melhor e mais rápido com Dataddo
Marketing
Como a Publicis Groupe Brasil usa a API do Dataddo para escalar um produto de dados
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PERGUNTAS FREQUENTES
Databricks como fonte + Dataddo, respondido
Para onde posso enviar os dados do Databricks?
Para qualquer um dos mais de 150 destinos do Dataddo: CRMs como Salesforce e HubSpot, plataformas de anúncios como Google Ads e Meta, outros warehouses e bancos de dados operacionais, armazenamento de objetos e data lakes, ferramentas de BI e armazenamentos de IA ou vetoriais, além de destinos personalizados sob demanda.
Preciso manter os pipelines?
Não. O Dataddo é totalmente gerenciado: mantemos os conectores, nos adaptamos às mudanças de esquema no Databricks e avisamos você se algo precisar de atenção. Rode tudo na nuvem sem nada para operar, ou hospede o plano de dados como um agente leve: de qualquer forma, não há código de pipeline para você manter.
Isso é reverse ETL?
Sim, o reverse ETL é o padrão principal. O Dataddo lê tabelas modeladas do Databricks e as envia para as ferramentas operacionais que suas equipes usam, com escritas de inserção, atualização e upsert. Também distribui os dados do Databricks para outros bancos de dados, warehouses, data lakes e arquivos.
Como meus dados são protegidos?
O Dataddo tem certificações SOC 2 Tipo II e ISO 27001. Os dados são criptografados em trânsito e em repouso, a PII pode ser mascarada ou convertida em hash e, se você rodar o plano de dados localmente, os dados nunca saem da sua rede. Há residência de dados na UE ou nos EUA disponível.
Isso adiciona carga ao Databricks?
O Dataddo lê o Databricks com consultas incrementais agendadas que selecionam apenas linhas novas ou alteradas, então você move apenas os dados de que precisa e mantém previsíveis o custo de consulta e a carga do warehouse.
Fico preso a um fornecedor?
Não. Os pipelines são independentes do warehouse e do destino: você pode adicionar ou trocar fontes e destinos sem refazer nada, e os dados chegam em formatos nativos que são seus.