Microsoft Fabric
O Dataddo é a camada de dados turnkey para o Microsoft Fabric. Leve dados de mais de 400 fontes de negócio para um Lakehouse do Fabric via OneLake como arquivos em formato aberto (CSV, JSON, JSONL ou Parquet), prontos para Power BI, Spark e análise. Totalmente gerenciado, sem pipelines para construir.
Sources
Business / DB / File / Streaming Connectors
450+ available, any direction
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Google Cloud SQL
MySQL
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IAM & SSO
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API
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Isolated deployment
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Isolated deployment
On-Prem
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Microsoft Fabric
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Oracle
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Universal PostgreSQL
Universal MySQL
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AI & Agents / Analytics
Claude
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OpenAI
Mistral
BottleCap AI
Power BI
Tableau
Looker Studio
Databox
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Cada execução do fluxo grava dados governados no Microsoft Fabric como um arquivo aberto - Parquet colunar para análise, ou CSV, JSON e JSONL baseados em linhas para intercâmbio - dispostos em partições por data, para que motores como Athena, Trino, BigQuery e Spark os leiam como um dataset limpo e varram apenas o que precisam.
Grave no Microsoft Fabric no formato que o seu motor espera - Parquet colunar e compacto para análise rápida no Athena, Trino, Spark e BigQuery, além de CSV, JSON e JSONL baseados em linhas para intercâmbio que qualquer ferramenta consegue ler.
Plataformas de marketing, vendas, finanças, produto e publicidade - além de bancos de dados e arquivos - tudo mantido para você e pronto para chegar ao Microsoft Fabric imediatamente.
Cada execução chega como o seu próprio arquivo datado, para que o Microsoft Fabric seja organizado como um dataset particionado e os motores de consulta reduzam a leitura apenas aos arquivos de que precisam.
Mantenha cada execução como um snapshot datado, ou mantenha apenas o arquivo mais recente - a estratégia de nomenclatura de arquivos é o seu gerenciamento de estado, escolhido por fluxo.
Faça backfill de intervalos de datas históricos no Microsoft Fabric sob demanda - popule um novo lake com tudo o que você tem, ou recarregue um intervalo para preencher uma lacuna.
Combine e reformate fontes e deixe o Data Quality Firewall barrar registros incorretos e a detecção de PII mascarar campos sensíveis antes que qualquer coisa chegue ao Microsoft Fabric.
Mantenha as mesmas fontes fluindo para o Microsoft Fabric - e veja quem assume quando uma API, um esquema ou um endpoint muda:
| Sem a Dataddo |
Com a 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. | Os arquivos continuam chegando ao Microsoft Fabric |
| Schema drift | As colunas mudam e os pipelines quebram ou corrompem dados silenciosamente. | Detectado automaticamente e tratado por regras configuráveis. | Apenas dados limpos chegam ao Microsoft Fabric |
| Endpoint descontinuado | Você reconstrói a integração. | Nós cuidamos da atualização - o contrato de dados se mantém. | As suas cargas no Microsoft Fabric continuam funcionando |
| Conector inexistente | Você cria e mantém uma integração personalizada. | Nós a criamos e mantemos, com um SLA de ~4 semanas. | Qualquer fonte pode chegar ao Microsoft Fabric |
| 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 que o seu lake leia arquivos incorretos |
| 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 |
Um data lake mostra o seu valor quando alimenta trabalho real. Estas são formas comuns de as equipes aproveitarem o Microsoft Fabric, e os conectores da Dataddo que mantêm cada uma abastecida - tudo entregue em formatos abertos, no seu agendamento.
Entregue dados de campanhas, investimento e web analytics de cada canal no Microsoft Fabric para atribuição, relatórios e modelagem de mix de marketing entre ferramentas.
Replique bancos de dados operacionais no Microsoft Fabric para que consultas analíticas e históricas pesadas rodem no lake em vez dos seus sistemas de produção.
Entregue grandes datasets brutos como Parquet para engenharia de atributos, treinamento de modelos e exploração em notebooks com Spark, pandas ou o seu stack de ML.
Mantenha um histórico de longo prazo e econômico de dados de SaaS, CRM e finanças em formatos abertos para conformidade e auditoria, sem as contas de armazenamento de um warehouse.
65.000 contas de redes sociais. Uma plataforma. Zero autorizações manuais.
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Parquet, CSV, JSON e JSONL. Cada execução do fluxo grava um arquivo no formato que você escolher, com controles no nível do formato - delimitador, cabeçalho e formato de data do CSV, ou a unidade de timestamp de Parquet, JSON e JSONL.
Cada execução do fluxo chega como o seu próprio arquivo datado, para que o Microsoft Fabric seja organizado como um dataset particionado por data. Os motores de consulta então leem apenas as partições de que precisam, em vez de varrer tudo, o que mantém as consultas rápidas e os custos previsíveis.
Com OAuth 2.0 ou um service principal da Microsoft (client ID, client secret, tenant ID e scopes). A conta que concede o acesso precisa de pelo menos permissões de nível administrador.
O Dataddo grava em um Lakehouse do Fabric por meio do OneLake como arquivos CSV, JSON, JSONL ou Parquet. Os nomes de arquivo aceitam tokens como {{objectLabel}} e {{today|Ymd}} para nomear por data.
O caminho de destino precisa de acesso de gravação e o Microsoft Fabric deve ser acessível pelo Dataddo. Consulte docs.dataddo.com/docs/microsoft-fabric para as etapas de configuração atuais.
Sim. O modo insert continua gravando novos arquivos, e o create-new-or-replace sobrescreve o arquivo com o mesmo nome. Para formatos de tabela de lakehouse como o Apache Iceberg, a Dataddo aplica modos de escrita no estilo warehouse à própria tabela.
A Dataddo tem as certificações SOC 2 Type II e ISO 27001. Os dados são criptografados em trânsito e em repouso, a PII pode ser mascarada ou convertida em hash, e há residência de dados disponível na UE ou nos EUA. Você conecta o Microsoft Fabric com as suas próprias chaves ou uma role assumida.
As cargas incrementais gravam apenas dados novos ou alterados, e o Parquet colunar comprime bem - assim você armazena e varre menos. Você controla o agendamento e o layout de particionamento, o que mantém previsíveis os custos de armazenamento e de consulta.
Não. Os dados chegam em formatos de arquivo abertos em um bucket que é seu, e os pipelines são independentes de armazenamento - você pode adicionar ou trocar de object store, ou apontar as mesmas fontes para um warehouse, sem reconstruir nada.
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