Jedes Datentransport-Muster. Eine Plattform.

ETL & ELT

Klassisches Extract-Transform-Load oder Load-first mit Transformation im Data Warehouse.

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Wichtigste Funktionen

• Läuft nach Zeitplan, von Minuten bis täglich, für klassisches Batch-Extract-Transform-Load oder Load-first-ELT.
• Extrahiert strukturierte Tabellen und API-Objekte und kann die Metadatenspalten dataddo_hash und Extraktions-Zeitstempel für saubere Upserts und Historie hinzufügen.
• Unterstützt die Schreibmodi append, replace und upsert, sodass Sie genau steuern, wie Datensätze im Ziel landen.
• Ermöglicht die Auswahl nur der benötigten Spalten oder das Hashing sensibler Spalten, sodass PII nicht ins Ziel gelangen.
• Kann jederzeit eine vollständige Daten-Neusynchronisierung durchführen, indem das Datumsfenster erweitert wird, um historische Datensätze nachzuladen.

Change Data Capture (CDC)

Echtzeit-Replikation mit niedriger Latenz, die Änderungen auf Zeilenebene erfasst, sobald sie auftreten.

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Wichtigste Funktionen

• Repliziert Änderungen nahezu in Echtzeit mit log-basiertem CDC und liest festgeschriebene Änderungen direkt aus dem Transaktionsprotokoll der Datenbank.
• Erfasst Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen - das einzige Muster, das Löschungen widerspiegelt - bei sehr geringer Last auf der Quelle.
• Schreibt mit den Modi append, replace oder upsert und kann die Metadatenspalten dataddo_hash und Extraktions-Zeitstempel hinzufügen.
• Unterstützt eine vollständige initiale Neusynchronisierung, die für sehr große Tabellen auf mehrere geplante Läufe aufgeteilt werden kann.

Datenstreaming

Kontinuierliche, ereignisgesteuerte Pipelines für zeitkritische und KI-fähige Datenworkloads.

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Wichtigste Funktionen

• Nimmt Daten kontinuierlich aus Ereignisquellen wie Kafka-Topics und eingehenden Webhooks auf, statt nach einem festen Zeitplan.
• Läuft über dieselben gesteuerten Flows wie Batch-Daten, sodass Schema, Zugriff und Lineage identisch verwaltet werden.
• Legt den Stream direkt in Data Warehouses, KI-Kontextspeichern oder nachgelagerten Anwendungen für zeitkritische Workloads ab.
• Unterstützt die Schreibmodi append und upsert und kann den vollständigen Datensatz jederzeit neu synchronisieren.

Reverse ETL

Aktivieren Sie Ihre Daten: Übertragen Sie kuratierte, gesteuerte Datensätze von Ihren KI-Agenten oder aus dem Data Warehouse zurück in CRMs, operative Systeme und die Anwendungen, in denen Ihre Teams damit arbeiten.

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Wichtigste Funktionen

• Überträgt kuratierte Daten aus Ihrem Data Warehouse oder Ihrer Quelle zurück in Geschäftsanwendungen wie CRMs, Werbeplattformen und operative Systeme.
• Ordnet Quellspalten den Zielfeldern zu und unterstützt die Schreibmodi append, replace und upsert.
• Stützt Upserts auf dataddo_hash, sodass bestehende Datensätze an Ort und Stelle aktualisiert statt dupliziert werden.
• Läuft nach Zeitplan, um Scores, Segmente und KI-generierte Attribute aktuell zu halten, und kann den vollständigen Datensatz bei Bedarf neu synchronisieren.

Batch-Dateiübertragung

Strukturierte Übertragung von Datensätzen per Datei an S3, SFTP oder ein beliebiges Speicherziel.

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Wichtigste Funktionen

• Liefert und liest strukturierte Dateien in CSV, JSON, XML oder Parquet, unkomprimiert oder GZIP-komprimiert.
• Folgt datierten Dateinamen automatisch mit dynamischen Datumsplatzhaltern, nach einem Zeitplan von Minuten bis täglich.
• Formt oder maskiert Daten vor der Übertragung mit einem editierbaren, jq-fähigen Transformationsschritt - praktisch zum Entfernen oder Transformieren von PII.
• Nutzt den Schreibmodus replace, um eine Datei an Ort und Stelle zu spiegeln, oder append, um Historie aufzubauen, und unterstützt eine vollständige Neusynchronisierung.

Direkte Verbindung zu KI und Agenten

Stellen Sie LLMs und Agenten governte Daten direkt über MCP bereit - ohne Data Warehouse dazwischen.

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Wichtigste Funktionen

• Stellt Claude, ChatGPT, Gemini, Mistral, Cursor oder jedem MCP-Client governte Datensätze über das Model Context Protocol bereit.
• Ruft aktuelle Daten direkt aus dem Dataddo SmartCache ab - es muss kein Data Warehouse aufgebaut werden.
• Liefert Feld- und Kennzahlendefinitionen in verständlicher Sprache mit, damit das Modell nicht raten muss, was eine Spalte bedeutet.
• Grundsätzlich schreibgeschützt: Sie legen genau fest, welche Datensätze und Felder freigegeben werden, und personenbezogene Daten lassen sich ausschließen oder hashen, bevor ein Modell sie sieht.