Über 400 verwaltete Konnektoren
Marketing-, Vertriebs-, Finanz-, Produkt- und Werbeplattformen - plus Datenbanken und Flat Files - alles von uns gewartet.
Databricks
Data Warehouse
Jede Quelle in Databricks, bereit für die Analyse.
Dataddo ist die schlüsselfertige Datenschicht für Databricks. Verbinden Sie über 400 Geschäftsquellen, laden Sie saubere, gesteuerte Tabellen in Ihr Lakehouse ohne Pipelines, die Sie bauen müssen, und aktivieren Sie diese Daten zurück in Ihren operativen Tools. Vollständig verwaltet - kein Vendor-Lock-in.
ARCHITEKTUR
Wo Databricks in Ihre Datenarchitektur passt
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
Speed
Security
Governance
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
AWSAzureGoogle Cloud
Isolated deployment
EU Cloud Providers
HetznerOVHcloudSTACKIT
Isolated deployment
On-Prem
KubernetesOpenShift
Data + Metadata
Destinations
DWH / Data Lake / Lakehouse
Snowflake
Databricks
Microsoft Fabric
Google BigQuery
Amazon Redshift
Azure Synapse
Oracle
IBM Db2
Universal PostgreSQL
Universal MySQL
+ any other
Data + Metadata
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
Speed
Security
Governance
Control Plane
Data Plane
Destinations
DWH / Data Lake / Lakehouse
Consumption
AI & Agents / Analytics
ETLELTReverse ETLCDCData Streaming
Any direction, any workload
IHRE DATENGRUNDLAGE
Jede Quelle in Databricks, bereit für die Analyse
Verbinden Sie über 400 Quellen und laden Sie saubere, gesteuerte Tabellen in Databricks - ohne Pipelines, die Sie bauen müssen, und ohne dass fehlerhafte oder defekte Daten durchrutschen.
ETL, ELT, CDC, Streaming
Laden Sie Databricks so, wie es der jeweilige Workload verlangt - Batch-ETL oder -ELT, Echtzeit-CDC aus Ihren Datenbanken oder kontinuierliches Event-Streaming. Eine Plattform, jedes Transportmuster.
Schreibmodi, die Ihre SLAs einhalten
Insert, Upsert, Truncate-Insert oder Delete - wählen Sie den Schreibmodus pro Tabelle. Inkrementelle Ladevorgänge und eine schnelle, zuverlässige Zustellung halten Databricks aktuell und erfüllen Ihre Daten-SLAs.
Sauber, sicher, analysebereit
Kombinieren und transformieren Sie Quellen, und lassen Sie die Data Quality Firewall fehlerhafte Datensätze stoppen und die automatische PII-Erkennung sensible Felder maskieren - so landen in Databricks nur analysebereite Daten.
Schema-Drift-Handling
Wenn eine Quelle ihre Felder ändert, passt Dataddo die Pipeline an und benachrichtigt Sie, statt die Ladung abzubrechen.
Proaktives Monitoring
Datenqualitätsprüfungen und Zustellungs-Alerts erkennen Lücken, bevor sie Ihre Dashboards oder Databricks-Tabellen erreichen.
MIT VS. OHNE
Wer trägt die Last, wenn sich vorgelagert etwas ändert
Behalten Sie dieselben Quellen bei, die in Databricks fließen - und sehen Sie, wer die Verantwortung trägt, wenn sich eine API, ein Schema oder ein Endpunkt ändert:
| Ohne Dataddo |
Mit Dataddo
|
Ergebnis für Sie | |
|---|---|---|---|
| Änderung an API oder Authentifizierung | Sie entdecken den Ausfall und müssen ihn in Eile beheben. | Wir aktualisieren den Konnektor und stellen die Pipeline wieder her - oft bevor Sie es überhaupt bemerken. | Pipelines zu Databricks laufen weiter |
| Schema-Drift | Spalten ändern sich, und Pipelines brechen ab oder verfälschen Daten unbemerkt. | Wird automatisch erkannt und nach konfigurierbaren Regeln behandelt. | In Databricks landen nur saubere Daten |
| Endpunkt eingestellt | Sie müssen die Integration neu entwickeln. | Wir übernehmen das Update - der Data Contract bleibt bestehen. | Ihre Databricks-Ladevorgänge funktionieren weiter |
| Fehlender Konnektor | Sie entwickeln und pflegen eine individuelle Integration. | Wir entwickeln und pflegen ihn - mit einer SLA von rund 4 Wochen. | Jede Quelle kann Databricks erreichen |
| Unbemerkte Verschlechterung | Sie merken es erst, wenn ein Report oder ein Modelllauf fehlschlägt. | Proaktives Monitoring erkennt Anomalien und Verzögerungen frühzeitig. | Probleme werden erkannt, bevor Databricks-Reports ausfallen |
| Debugging | Sie durchforsten Logs in verschiedenen, nicht verbundenen Tools. | Run-Historien, Payload-Inspektion und durchgängige Lineage an einem Ort. | Schnellere Ursachenanalyse, weniger Ausfallzeit |
DATENTRANSPORT
Jede Art, Daten in Databricks hinein und heraus zu bewegen
Das Zustellmuster ändert sich, die Plattform nicht. Laden Sie Databricks per geplantem Batch oder in Echtzeit, und aktivieren Sie dessen Daten wieder nach außen - alles gleich gesteuert.
| Transporttyp | Was es tut | Typische Konnektoren | Typische geschäftliche Anwendungsfälle |
|---|---|---|---|
| ETL & ELT | Klassisches Extract-Transform-Load oder Load-first mit Transformation im Data Warehouse. | Zentralisieren Sie SaaS-, Werbe- und CRM-Daten in Databricks für BI und Reporting, Laden Sie Rohdaten in Databricks und modellieren Sie sie im Warehouse mit SQL oder dbt | |
| Change Data Capture (CDC) | Echtzeit-Replikation mit niedriger Latenz, die Änderungen auf Zeilenebene erfasst, sobald sie auftreten. | Replizieren Sie Produktionsdatenbanken nahezu in Echtzeit nach Databricks, Halten Sie Databricks ohne vollständige Neuladungen mit operativen Systemen synchron | |
| Datenstreaming | Kontinuierliche, ereignisgesteuerte Pipelines für zeitkritische und KI-fähige Datenworkloads. | Streamen Sie Events und Webhooks in Databricks für Echtzeit-Analysen, Versorgen Sie Databricks kontinuierlich, damit Dashboards die aktuellste Aktivität zeigen | |
| 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. | Spielen Sie modellierte Kennzahlen und Segmente aus Databricks in CRMs und Werbeplattformen zurück, Operationalisieren Sie Databricks-Daten in den Tools, die Ihre Teams täglich nutzen |
Google Analytics 4
SQL Server
MongoDB
Kafka
Marketo
Fallstudien
Sehen Sie, was Datenteams mit Dataddo bauen
65.000 Social-Media-Konten. Eine Plattform. Null manuelle Autorisierungen.
Beauty & Konsumgüter
Wie Livesport mit BigQuery und Dataddo Daten aktiviert und technische Ressourcen spart
Unterhaltung
Wie die ID&T Group Daten von über 1 Million Festival-Fans und Dutzenden von Social-Media-Konten aktiviert
Unterhaltung
Wie Sensire mit Dataddo die Migration einer proprietären On-Premise-Dateninfrastruktur in die Cloud beschleunigte
Gesundheitswesen
Wie Ringside.ai mit Dataddo ein Datenprodukt besser und schneller aufbaut
Marketing
Wie Publicis Groupe Brasil die API von Dataddo nutzt, um ein Datenprodukt zu skalieren
Werbung
FAQ
Databricks + Dataddo, beantwortet
Was kann ich in Databricks laden?
Jede der über 400 Quellen von Dataddo - Marketing- und Werbeplattformen, CRMs, Finance-Tools, Datenbanken und Flat Files - plus benutzerdefinierte Quellen auf Anfrage. Die Daten werden kombiniert und bereinigt, bevor sie in Databricks landen.
Muss ich die Pipelines selbst warten?
Nein. Dataddo ist vollständig verwaltet: Wir warten die Konnektoren, passen uns an Schemaänderungen der Quellen an und benachrichtigen Sie, falls etwas Aufmerksamkeit braucht. Es gibt keine Infrastruktur, die Sie selbst betreiben müssen.
Wie verbindet sich Dataddo mit Databricks?
Über ein Databricks SQL Warehouse mit einem Personal Access Token oder OAuth (Client-ID und Secret), mit der SQL-Warehouse-ID, dem HTTP-Pfad und dem Host über Port 443. Die Daten landen in Unity-Catalog-Tabellen, wobei zuerst ein Katalog und dann ein Schema gewählt wird.
Welche Berechtigungen benötigt Dataddo in Databricks?
Das Konto benötigt Rechte zum Erstellen von Tabellen und zum Einfügen, Aktualisieren und Löschen von Zeilen im Zielschema, und der Host muss über die Dataddo-IPs erreichbar sein (bei einer Firewall auf die Whitelist setzen).
Kann Dataddo Dateien statt Tabellen nach Databricks schreiben?
Für Tabellen-Ladevorgänge nutzt Dataddo das SQL Warehouse und Unity Catalog. Für Datei-Ausgaben (CSV, JSON, Parquet) verwenden Sie stattdessen ein S3-, Azure-Blob- oder OneLake-Ziel. Tabellennamen dürfen nur Buchstaben, Zahlen und Unterstriche enthalten.
Kann ich Daten aus Databricks zurücksenden?
Ja. Dataddo unterstützt Reverse ETL - spielen Sie modellierte Kennzahlen und Segmente aus Databricks zurück in CRMs, Werbeplattformen, Tabellenkalkulationen, BI-Tools und andere operative Anwendungen.
Wie werden meine Daten geschützt?
Dataddo ist SOC 2 Typ II- und ISO 27001-zertifiziert. Daten werden bei der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, PII kann maskiert oder gehasht werden, und eine Datenresidenz in der EU oder den USA ist verfügbar.
Treibt das meine Databricks-Kosten in die Höhe?
Inkrementelle Ladevorgänge schreiben nur neue oder geänderte Zeilen, und Sie steuern den Ladeplan selbst - so bewegen und speichern Sie nur die Daten, die Sie tatsächlich brauchen.
Bin ich an einen Anbieter gebunden?
Nein. Die Daten landen in nativen Databricks-Tabellen, die Ihnen gehören, und die Pipelines sind Warehouse-unabhängig - Sie können Warehouses hinzufügen oder wechseln, ohne Ihre Quellen neu aufzubauen.