Microsoft SharePoint
A Dataddo é a camada de dados pronta para usar do Microsoft SharePoint. Entregue dados governados de mais de 400 fontes de negócio ao SharePoint como Parquet, CSV, JSON ou JSONL - particionados e no seu agendamento - para que as equipes e o Power BI obtenham arquivos prontos para análise direto da biblioteca de documentos. Sem pipelines para 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
Monitoring
Governance & Lineage
IAM & SSO
Dataddo Platform
Destinations
DWH / Data Lake / Lakehouse
Consumption
AI & Agents / Analytics
Cada execução do fluxo grava dados governados no Microsoft SharePoint 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 SharePoint 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 SharePoint imediatamente.
Cada execução chega como o seu próprio arquivo datado, para que o Microsoft SharePoint 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 SharePoint 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 SharePoint.
Mantenha as mesmas fontes fluindo para o Microsoft SharePoint - 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 SharePoint |
| 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 SharePoint |
| Endpoint descontinuado | Você reconstrói a integração. | Nós cuidamos da atualização - o contrato de dados se mantém. | As suas cargas no Microsoft SharePoint 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 SharePoint |
| 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 SharePoint, 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 SharePoint para atribuição, relatórios e modelagem de mix de marketing entre ferramentas.
Replique bancos de dados operacionais no Microsoft SharePoint 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.
Beleza e bens de consumo
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
Publicidade
Um preço mensal fixo com base no número de fluxos de dados que você executa. Comece com um teste gratuito e passe para preços corporativos personalizados quando precisar de contratos sob medida ou preços por volume.
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 SharePoint 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 (o tenant ID é common por padrão) ou com um service principal da Microsoft (client ID, client secret, tenant ID e scopes). A conta precisa de acesso de gravação ao caminho de destino.
Você escolhe um Site do SharePoint, depois um Drive dentro dele e então um Caminho (pasta). A saída é CSV, JSON, JSONL ou Parquet, com tokens de nome de arquivo como {{today|Ymd}} e {{90d1}}.
Ambos. truncate_insert (o padrão) atualiza um único arquivo mais recente com o nome resolvido; insert mantém um novo arquivo por execução para um histórico particionado que o Power BI e o Excel leem diretamente.
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 SharePoint 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.
Facebook Ads
Google Analytics 4
YouTube Analytics
SQL Server
MongoDB
Kafka
NetSuite
Stripe