OneLake
A Dataddo é a camada de dados pronta para usar do OneLake. Carregue dados de mais de 400 fontes de negócio no OneLake do Microsoft Fabric - governados e prontos para análise - para que o Lakehouse, o Warehouse e o Power BI Direct Lake continuem alimentados. Sem pipelines para construir.
Sources
Business / DB / File / Streaming Connectors
450+ available, any direction
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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
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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
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Google BigQuery
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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
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Business / DB / File / Streaming Connectors
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DWH / Data Lake / Lakehouse
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Cada execução do fluxo grava dados governados no OneLake 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 OneLake 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 OneLake imediatamente.
Cada execução chega como o seu próprio arquivo datado, para que o OneLake 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 OneLake 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 OneLake.
Mantenha as mesmas fontes fluindo para o OneLake - 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 OneLake |
| 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 OneLake |
| Endpoint descontinuado | Você reconstrói a integração. | Nós cuidamos da atualização - o contrato de dados se mantém. | As suas cargas no OneLake 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 OneLake |
| 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 OneLake, 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 OneLake para atribuição, relatórios e modelagem de mix de marketing entre ferramentas.
Replique bancos de dados operacionais no OneLake 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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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 OneLake 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 um service principal da Microsoft: Tenant ID, Client ID e Client Secret. A conexão também precisa do Workspace GUID e do Lakehouse GUID do lakehouse do Fabric de destino.
No caminho que você definir dentro do lakehouse do Fabric selecionado, como CSV, JSON, JSONL ou Parquet. Tokens de nome de arquivo como {{today|Ymd}} permitem criar saídas particionadas por data que o Fabric lê diretamente.
Você escolhe. truncate_insert (o padrão) substitui o arquivo com o nome resolvido; insert mantém um novo arquivo por execução, permitindo manter um histórico particionado e o Power BI Direct Lake atualizado sem cópias extras.
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 OneLake 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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