Armazenamento desatualizado
Seu job de embedding reindexa conforme o cronograma, mas nada mantém a tabela por baixo dele atualizada.
Soluções / AI Data Foundation
Seus agentes respondem com dados de segundos atrás. Não de dias atrás.
A Dataddo mantém o armazenamento por trás dos seus pipelines de RAG, chatbots e agentes continuamente abastecido com dados atuais, validados e seguros quanto à PII - e permite que agentes busquem os dados mais recentes diretamente, sem nenhuma camada de armazenamento para operar.
Você escolhe como os dados são entregues. Nós garantimos que continuem fluindo.
O problema
Respostas confiantes vindas de dados quebrados são as mais caras de todas.
Uma iniciativa de IA raramente falha no modelo. Ela falha nos dados por baixo - e uma resposta confiante, porém errada, vinda de dados desatualizados ou corrompidos custa mais do que nenhuma resposta. Os casos de uso de IA com maior retorno - verificações de fraude, recomendações em tempo real, agentes agindo sobre o estado atual de um pedido ou conta - só valem a pena quando os dados por trás deles são atuais, corretos e seguros para usar. Esse é um problema da camada de dados, e é o que a Dataddo resolve.
Corrupção silenciosa
Uma exportação lá na origem quebra, nulos inundam uma coluna, e seu índice absorve isso antes que alguém note.
PII vazada
Depois que um identificador pessoal é incorporado em um vector store ou ajustado em um modelo, não há como desfazer.
A Dataddo resolve cada problema no nível do pipeline, antes que os dados cheguem à sua IA.
Arquitetura
Três formas de alimentar sua IA. Escolha por caso de uso, combine livremente.
Sistemas de IA não leem APIs de SaaS diretamente - eles leem de um armazenamento que algo mantém atualizado. A Dataddo é esse algo, na forma que o seu caso de uso precisar:
Corpus para RAG e fine-tuning
Warehouse ou armazenamento de objetos
Dados agendados e verificados em qualidade, entregues no BigQuery, Snowflake, Databricks, S3 ou Azure Blob Storage. Seus jobs de embedding e recuperação leem a partir daí, no cronograma deles.
Integração de dados SaaS →IA operacional
Réplica CDC em tempo real
Um espelho sempre atualizado do seu banco de dados, geralmente com menos de um segundo de atraso em relação à origem, com exclusões capturadas para que sua IA nunca responda a partir de linhas que já não existem.
CDC em tempo real →Agentes, zero infraestrutura
Recuperação direta via MCP
Agentes no Claude, ChatGPT, Cursor ou Gemini se conectam ao servidor MCP da Dataddo e buscam os dados mais recentes extraídos do SmartCache (o armazenamento integrado da Dataddo que guarda extrações recentes para recuperação direta) - sem warehouse para levantar, sem banco de dados para operar.
UI, API, MCP →Eles se combinam: um mesmo chatbot de suporte pode responder perguntas sobre status de pedido a partir da réplica CDC, reincorporar sua base de conhecimento a partir do warehouse, e buscar os números mais recentes de campanha via MCP.
| Warehouse / lake | Réplica CDC | Recuperação direta via MCP | |
|---|---|---|---|
| Atualização | Conforme o agendamento de extração | Tempo real, contínuo | Última extração concluída |
| Histórico | Série temporal completa | Estado atual | Extrações recentes |
| Armazenamento que você opera | Seu warehouse | Seu banco de dados réplica | Nenhum |
| Ideal para | RAG, fine-tuning | IA operacional sensível à latência | Agentes, zero infraestrutura |
Acerte a camada de dados e esses casos de uso retornam o investimento; erre e cada decisão de IA mais adiante herda o erro.
Capacidades
Atualizados, corretos e seguros - resolvido na camada de dados.
Registros ruins nunca chegam ao seu índice
O Data Quality Firewall valida cada linha no nível do fluxo - verificações de nulos, verificações de tipo, regras de anomalia, por coluna. No modo de bloqueio, registros que falham nunca chegam à tabela que seu job de embedding lê.
A PII é removida antes de poder ser incorporada
Você não pode excluir um nome de um vector store ou de um modelo já ajustado, então a Dataddo resolve isso na origem: exclua completamente colunas sensíveis, ou substitua-as por hashes determinísticos com os quais seu pipeline ainda pode unir e casar dados.
Reincorporação incremental, não reconstruções completas todas as noites
Cada linha carrega uma chave estável e um timestamp de extração, então seu pipeline reincorpora apenas o que mudou desde a última execução.
Dados que se explicam para os seus agentes
A Dataddo entrega os próprios metadados do conector junto com os dados - o que cada conjunto de dados e campo significa, e quais campos são sensíveis - então agentes de text-to-SQL e de recuperação ganham embasamento semântico em vez de adivinhar.
Replicação que se recupera sozinha
Um CDC Supervisor integrado verifica a saúde de cada processo de replicação e reinicia os que travam, retomando exatamente de onde pararam - nenhuma mudança confirmada é perdida, ninguém é acionado.
Atualizado no seu ritmo
Defina a atualidade do corpus que suas respostas precisam - até intervalos curtos, onde a API de origem permitir - e pare de pensar nisso. Quando uma API de origem muda, esse problema é da Dataddo resolver, não seu.
Velocidade, medida
Tempo real para agentes. Segundos para cargas completas.
Velocidade é o que torna dados para IA algo real, não apenas aspiracional. Os casos de uso de maior retorno - verificações de fraude, recomendações em tempo real, agentes agindo sobre o estado atual - só funcionam quando os dados são genuinamente em tempo real; e os corpora por trás de RAG e fine-tuning só continuam úteis quando as cargas completas acompanham o ritmo.
A Dataddo entrega velocidade para os dois casos.
Atualização - IA operacional e agentes
Captura de dados de mudança, abaixo de um segundo na mediana.
351 ms
latência p50
568 ms
latência p90
35,000/s
eventos sustentados
CDC de SQL Server, benchmark interno.
Saiba mais sobre CDC em tempo real →Throughput - corpora de RAG e cargas de warehouse
Cargas completas em segundos, não em jobs noturnos.
1.8 s
por 1M de linhas · tabela de 10 colunas · ~22x mais rápido
28.9 s
por 1M de linhas · tabela de 250 colunas · ~5x mais rápido
Carga completa de SQL Server para BigQuery, comparada à própria ferramenta de cópia em massa bcp da origem. Benchmark interno.
Saiba mais sobre cargas de alto desempenho →
Tempo de valor
Uma tarde. Não um trimestre de engenharia.
Construir uma base de dados para IA parece um projeto de plataforma de seis meses. Com a Dataddo, não é: conecte uma fonte, escolha o destino de onde sua IA lê, defina suas regras de qualidade e PII uma vez - e, a partir daí, cada extração chega atualizada, validada e segura para ser incorporada. Sem código de pipeline para escrever, sem conectores para manter, e quando uma API de origem muda, esse problema é nosso, não seu.
E seus agentes nem precisam esperar por infraestrutura: aponte qualquer cliente MCP para a Dataddo e, ainda no mesmo dia, eles já estarão consultando dados atuais e governados - e gerenciando os pipelines por trás disso.
Quanto antes sua IA raciocinar sobre dados atuais, antes ela se paga - e com a Dataddo isso é uma tarde de configuração, não um trimestre de projeto de plataforma.
Veja os dados chegando à sua IA na sua stack.
Agende uma sessão técnica com um engenheiro - traga suas fontes, seu warehouse e seu caso de uso de IA, e saia com uma arquitetura. Ou conecte sua primeira fonte agora mesmo e tenha um corpus governado ainda hoje à tarde.