AWS S3
Dataddo es la capa de datos llave en mano para AWS S3. Carga datos de más de 400 fuentes de negocio como Parquet, CSV, JSON o JSONL particionados en tu propio bucket - gobernados y listos para analizar - sin pipelines que construir. Consúltalos con Athena, Redshift Spectrum o el motor que prefieras.
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Business / DB / File / Streaming Connectors
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Google Cloud SQL
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Visual workspace for teams to build, run and monitor pipelines
API
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Isolated deployment
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Isolated deployment
On-Prem
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DWH / Data Lake / Lakehouse
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Oracle
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AI & Agents / Analytics
Claude
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Power BI
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Looker Studio
Databox
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Cada ejecución del flujo escribe datos gobernados en AWS S3 como un archivo abierto - Parquet columnar para analítica, o CSV, JSON y JSONL basados en filas para intercambio - dispuestos en particiones por fecha, así motores como Athena, Trino, BigQuery y Spark los leen como un dataset limpio y escanean solo lo que necesitan.
Escribe en AWS S3 en el formato que espera tu motor - Parquet columnar y compacto para analítica rápida en Athena, Trino, Spark y BigQuery, además de CSV, JSON y JSONL basados en filas para intercambio que cualquier herramienta puede leer.
Plataformas de marketing, ventas, finanzas, producto y publicidad - además de bases de datos y archivos planos - todo mantenido por nosotros y listo para aterrizar en AWS S3 desde el primer momento.
Cada ejecución aterriza como su propio archivo con fecha, así AWS S3 se organiza como un dataset particionado y los motores de consulta descartan todo salvo los archivos que necesitan.
Conserva cada ejecución como un snapshot con fecha, o conserva solo el último archivo - la estrategia de nomenclatura de archivos es tu gestión de estado, elegida por flujo.
Rellena rangos de fechas históricos en AWS S3 bajo petición - siembra un nuevo lake con todo lo que tienes, o recarga un rango para cubrir un hueco.
Combina y transforma fuentes, y deja que el Data Quality Firewall detenga los registros erróneos y la detección de PII enmascare los campos sensibles antes de que nada aterrice en AWS S3.
Mantén las mismas fuentes fluyendo hacia AWS S3 - y mira quién se hace cargo cuando cambia una API, un esquema o un endpoint:
| Sin Dataddo |
Con Dataddo
|
Resultado para ti | |
|---|---|---|---|
| Cambio de API o de autenticación | Descubres la avería y corres a solucionarla. | Actualizamos el conector y restauramos el pipeline - a menudo antes de que lo notes. | Los archivos siguen aterrizando en AWS S3 |
| Schema drift | Las columnas cambian y los pipelines se rompen o corrompen datos en silencio. | Se detecta automáticamente y se gestiona mediante reglas configurables. | En AWS S3 solo aterrizan datos limpios |
| Endpoint obsoleto | Reconstruyes la integración. | Nosotros nos encargamos de la actualización - el contrato de datos se mantiene. | Tus cargas en AWS S3 siguen funcionando |
| Conector inexistente | Creas y mantienes una integración personalizada. | Nosotros la creamos y la mantenemos, con un SLA de ~4 semanas. | Cualquier fuente puede llegar a AWS S3 |
| Degradación silenciosa | Te enteras cuando falla un informe o la ejecución de un modelo. | La monitorización proactiva detecta primero las anomalías y los retrasos. | Los problemas se detectan antes de que tu lake lea archivos erróneos |
| Depuración | Rebuscas en registros repartidos entre herramientas desconectadas. | Historial de ejecuciones, inspección de payloads y linaje de extremo a extremo en un solo lugar. | Diagnóstico más rápido, menos tiempo de inactividad |
Un data lake demuestra su valor cuando alimenta trabajo real. Estas son formas habituales en que los equipos aprovechan AWS S3, y los conectores de Dataddo que mantienen cada una abastecida - todo aterrizado en formatos abiertos, según tu programación.
Aterriza datos de campañas, inversión y analítica web de cada canal en AWS S3 para atribución, reporting y modelado de mix de marketing entre herramientas.
Replica bases de datos operativas en AWS S3 para que las consultas analíticas e históricas pesadas se ejecuten en el lake y no en tus sistemas de producción.
Aterriza grandes datasets en bruto como Parquet para ingeniería de características, entrenamiento de modelos y exploración en notebooks con Spark, pandas o tu stack de ML.
Mantén un historial a largo plazo y económico de datos de SaaS, CRM y finanzas en formatos abiertos para cumplimiento y auditoría, sin las facturas de almacenamiento de un warehouse.
65.000 cuentas de redes sociales. Una plataforma. Cero autorizaciones manuales.
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Parquet, CSV, JSON y JSONL. Cada ejecución del flujo escribe un archivo en el formato que elijas, con controles a nivel de formato - delimitador, cabecera y formato de fecha de CSV, o la unidad de timestamp para Parquet, JSON y JSONL.
Cada ejecución del flujo aterriza como su propio archivo con fecha, así AWS S3 se organiza como un dataset particionado por fecha. Los motores de consulta leen entonces solo las particiones que necesitan en lugar de escanearlo todo, lo que mantiene las consultas rápidas y los costes predecibles.
De dos formas: con una clave de acceso y secreto de AWS, o con un rol de IAM asumido (ARN del rol más un external ID añadido a la política de confianza). La cuenta necesita acceso de escritura al bucket y la ruta de destino.
En el bucket, la región y la ruta que configures, como CSV, JSON, JSONL o Parquet. Los nombres de archivo admiten tokens como {{today}}, {{dateRangeStart}} y {{today|Ymd}} para diseños particionados por fecha que Athena y Redshift Spectrum pueden leer directamente.
Tú eliges. truncate_insert (el predeterminado) reemplaza el archivo con el nombre resuelto, mientras que insert acumula un archivo nuevo por ejecución. Cada ejecución produce exactamente un archivo con el nombre resuelto.
Sí. Insert sigue escribiendo archivos nuevos, y create-new-or-replace sobrescribe el archivo con el mismo nombre. Para formatos de tabla lakehouse como Apache Iceberg, Dataddo aplica modos de escritura estilo warehouse sobre la propia tabla.
Dataddo cuenta con las certificaciones SOC 2 Type II e ISO 27001. Los datos se cifran en tránsito y en reposo, la PII se puede enmascarar o aplicar hash, y hay residencia de datos disponible en la UE o EE. UU. Conectas AWS S3 con tus propias claves o un rol asumido.
Las cargas incrementales escriben solo los datos nuevos o modificados, y el Parquet columnar comprime bien - así almacenas y escaneas menos. Tú controlas la programación y la disposición de las particiones, lo que mantiene predecibles los costes de almacenamiento y consulta.
No. Los datos aterrizan en formatos de archivo abiertos en un bucket que es tuyo, y los pipelines son independientes del almacenamiento - puedes añadir o cambiar de object store, o apuntar las mismas fuentes a un warehouse, sin reconstruir nada.
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