Frequently Asked Questions

Dataddo admite ETL, ELT, ETL inversa, replicación de bases de datos, integraciones basadas en eventos e integración de extremo a extremo de fuentes en línea con aplicaciones de cuadros de mando. También ofrece acceso a una API REST completa, por lo que cualquier funcionalidad de integración de datos de Dataddo puede desplegarse en un escenario headless.

Para más detalles sobre casos de uso específicos, consulte nuestras otras páginas de casos de uso:

• ETL & ELT

• ETL inverso (Data Activation)

• Replicación de bases de datos

• Análisis operacional (aplicaciones SaaS para herramientas de BI)

Por supuesto. Las suscripciones de Dataddo pueden gestionarse a través de cuentas con cualquiera de los tres principales proveedores de nube. Consulte nuestra:

• Página del mercado de GCP

• Página del mercado de AWS

• Página del mercado de Azure

Dataddo includes several built-in mechanisms for data quality that apply across every workload:

• The Data Quality Firewall (rule-based, configurable per column)
• Detailed monitoring and notifications
• Format harmonization, so data from disparate sources is analytics-ready
• Data blending/union
• The ability to exclude personally identifiable information (PII) from extractions

Specific workloads add their own controls. Reverse ETL adds flexible write modes, easy data mapping, and syncs as frequent as every 5 minutes. Database replication adds the Truncate Insert write mode, detailed flow logs, and automatic data type conversion.

See our documentation for more information about how Dataddo approaches data quality.

Consulte el Certificado SOC 2 Tipo II de Dataddo.

Dataddo’s standard pricing is based on the number of data flows. A data flow is the connection between a data source (or sources) and a destination - for example, sending data from Facebook Ads to Google BigQuery counts as one flow. This keeps budgeting predictable: costs do not escalate with data volume, extraction frequency, or number of data sources.

Headless and embedded deployments are priced individually using integration units, which account for rows and actions per month, per connector.

For current tiers and enterprise pricing, see our pricing page.

Dataddo is an enterprise data movement platform. A single control plane orchestrates data planes that run where your data lives - in your cloud, on-premises, or both - so data moves as managed infrastructure without being routed through a vendor’s cloud. Dataddo was founded in 2019 and is headquartered in Prague, Czech Republic.

Explore the Dataddo platform.

Management - scheduling, configuration, and monitoring - runs in Dataddo’s cloud control plane. The data movement itself runs in a data plane. By default, Dataddo operates as a fully managed cloud-to-cloud service, moving data directly between cloud sources and destinations. When data must stay in place, the data plane can instead execute inside your own environment - your cloud, on-premises, or both - so sensitive workloads never traverse public infrastructure. The same control plane orchestrates either model.

Learn more about a single control plane with multiple data planes.

Dataddo supports ETL, ELT, CDC, streaming, reverse ETL, batch file delivery, and zero-copy Apache Arrow - all in one platform.

See all data transport types.

All four, with one governance layer. Every action available in the web UI is also available via REST API and CLI, so pipelines can be version-controlled as YAML and deployed as code (CI/CD, GitOps). An MCP server gives AI agents native access.

See UI, API, CLI, and MCP.

Dataddo maintains 400+ connectors across SaaS APIs, databases, files, and object storage. Dataddo owns the connector contract end-to-end, so API changes, schema drift, and connector maintenance are Dataddo’s responsibility, not yours. If you need a connector that does not exist yet, Dataddo builds custom connectors, typically within about four weeks.

Browse the connector catalog.

Dataddo moves governed, multi-source data into the infrastructure AI systems depend on - vector databases, RAG context layers, and feature stores - and exposes an MCP server so AI agents (Claude, ChatGPT, Cursor, LangChain, and other MCP-compatible frameworks) can access data natively. Dataddo does not train or host models.

See how Dataddo is operated via UI, API, CLI, and MCP.

It depends on how you deploy. For fully managed cloud-to-cloud pipelines, data moves directly between your sources and destinations. For sensitive workloads, the data plane can execute inside your own environment, so your data stays within your perimeter and does not pass through Dataddo’s cloud.

Learn more about control plane and data planes.

Anywhere your data needs it to run. Dataddo deploys in any public cloud (AWS, Azure, Google Cloud), in European sovereign and regional clouds (such as STACKIT, OVHcloud, Scaleway, Hetzner, and Exoscale), on-premises, or in a hybrid setup with multi-region agents. It is portable across Kubernetes, OpenShift, and VMware Tanzu. Both the data plane and the control plane can run in the EU region or provider you choose.

See the versatile platform architecture.

Yes. Dataddo is GDPR-aligned, and because the data plane runs in the region you choose, data can stay within your jurisdiction to meet EU data residency requirements. The control plane can also be EU-hosted, so both planes can run under EU law.

Learn more about control plane and data planes.

Yes. Dataddo is built by an EU-domiciled company (HQ: Prague, Czech Republic) with no foreign parent, and it is structured so your data stays under EU control end to end. The data plane runs in your own environment, so data never transits Dataddo’s cloud. The control plane can also be EU-hosted, keeping both planes under EU jurisdiction. As an EU legal entity with no non-EU parent, Dataddo cannot be compelled to grant foreign access to your data.

This maps directly to SOV-3, the data and AI criterion in the EU Cloud Sovereignty Framework: pipelines must be developed, hosted, and governed under EU control. Dataddo meets all three. It carries no SEAL (Sovereignty Effectiveness Assurance Level) rating of its own, because it is not a cloud provider — instead it preserves the SEAL level of whatever cloud you run it on.

This is where US-based integration tools fall short: they route your data through their own US-controlled clouds, capping your effective sovereignty at the vendor’s SEAL level no matter how sovereign your destination is. Because Dataddo keeps the data plane in your environment, it removes that ceiling — and the same architecture positions you for the Cloud and AI Development Act (CADA), proposed June 2026, which will require data pipelines to be developed, hosted, and governed under EU control.

Read more about built for high-security environments.

Yes. Dataddo is used by enterprises in banking, insurance, healthcare, and the public sector, where the in-environment data plane combined with SOC 2 Type II, ISO 27001, and GDPR alignment meets strict regulatory requirements.

Read more about built for high-security environments.

En términos generales, la ETL inversa proporciona a los equipos empresariales, como los de ventas y marketing, información que sólo las organizaciones conocen sobre sí mismas.

Para ilustrarlo, echemos un vistazo a los CRM. Los CRM recopilan muchos datos de los clientes. Importes de pagos, tickets de soporte, información sobre adquisiciones… los datos están ahí. Pero no están todos. Las empresas tienen su propia forma de calcular ciertas métricas, en particular las basadas en datos de origen, y es difícil que los CRM las muestren sin grandes y costosas personalizaciones.

Imagine que su empresa vende software como servicio y que los clientes con tres o más cuentas de usuario tienden a tener un menor riesgo de pérdida de clientes. No hay forma de que su CRM pueda saber esto nada más sacarlo de la caja. Pero, si tiene los datos correctos de los clientes en su almacén de datos, sus ingenieros pueden ejecutar cálculos allí, y luego enviar las puntuaciones de riesgo de nuevo a su CRM a través de una herramienta ETL inversa, haciéndolos visibles a sus equipos de ventas y soporte junto con todos los demás datos de los clientes. Con poco o ningún esfuerzo, estos equipos podrán identificar quién está en riesgo de pérdida de clientes.

Esta es la razón por la que a menudo se hace referencia a la ETL inversa como la “última milla” de la pila de datos moderna: permite a las organizaciones mostrar cualquier información en cualquier aplicación empresarial.

En términos generales, la replicación de bases de datos ayuda a mantener los datos accesibles en todas las ubicaciones y plataformas para toda la organización. Más concretamente, se utiliza para:

• Analítica. Replicación de datos de una base de datos de producción a un almacén de datos, es decir, una caja de arena segura para los equipos de análisis.

• Migración de datos. Simplifica los procesos de migración de datos durante las actualizaciones del sistema o las transiciones a nuevas plataformas de bases de datos.

• Recuperación ante desastres. Las soluciones de redundancia y copia de seguridad garantizan la disponibilidad y fiabilidad de los datos en caso de fallos del sistema o desastres.

• Coherencia de los datos. Mantiene la coherencia de los datos en todas las bases de datos y otros sistemas, evitando discrepancias y garantizando la uniformidad.

• Optimización del rendimiento. Distribuye la carga de datos entre varias bases de datos, mejorando el rendimiento de lectura y reduciendo la latencia.

• Mejora de la escalabilidad. Distribuir los datos entre varios servidores o entornos en la nube permite mejorar la escalabilidad de los sistemas.

• Sincronización y actualización automática de datos en tiempo real. Mantiene los datos actualizados y sincronizados automáticamente en tiempo real y entre sistemas, reduciendo los esfuerzos manuales y los errores.

• Se acabaron las cargas manuales de CSV. Automatice todas sus conexiones de datos.
• Se acabó cambiar de plataforma para ver los datos. Al sincronizar los datos de todas sus plataformas con una herramienta de análisis, puede supervisar las métricas importantes entre plataformas desde un único lugar.
• Datos listos para el análisis. Dataddo unifica automáticamente el formato de los datos de sus diversas aplicaciones, de modo que estén listos para analizar en el momento en que llegan a su panel de control.
• Escalabilidad a largo plazo. Dataddo es una herramienta de integración de datos completa, diseñada para satisfacer las necesidades de cualquier profesional u organización que trabaje con datos, desde profesionales del marketing en solitario hasta empresas globales. Esto significa que puede empezar a utilizarla para enviar datos desde servicios en línea a herramientas de análisis y, cuando su organización esté preparada, utilizarla para centralizar datos en un almacén, replicar datos entre bases de datos o enviar datos desde almacenes a aplicaciones empresariales como CRM y plataformas de automatización de marketing.
• Precios predecibles. Sepa siempre lo que está pagando y nunca se lleve una mala sorpresa a final de mes. Dado que los precios de Dataddo se basan en el número de conexiones de datos (es decir, flujos), los costes no aumentan con el volumen de datos, la frecuencia de extracción o el número de fuentes de datos.
• Supervisión y mantenimiento proactivos de las canalizaciones. Nuestros ingenieros supervisan de forma proactiva las conexiones y gestionan todos los cambios de API tras el telón. Esto significa que no tiene que preocuparse de que sus conexiones se rompan en mitad de la noche.
• Herramientas de calidad de datos incorporadas. Dataddo unifica automáticamente los formatos de los datos que envía a las herramientas de cuadros de mando, por lo que sus datos estarán siempre listos para analizar.
• Conecta cualquier A a cualquier B. No se preocupe nunca de quedarse «atascado» con una herramienta que no pueda conectarse a uno de sus servicios. Además de ofrecer una enorme cartera de conectores de aplicaciones y bases de datos, creamos nuevos conectores para clientes todo el tiempo.

Consulte el desglose completo en nuestra página de comparación con Supermetrics.

Dataddo obtuvo un informe SOC 2 Tipo II para su plataforma de integración de datos, que describe los controles de seguridad implementados para la plataforma y evalúa su idoneidad y eficacia para cumplir con los Criterios de servicio de confianza de AICPA. El informe sirve como una evaluación independiente de la capacidad de Dataddo para administrar datos con respecto a la seguridad, disponibilidad y confidencialidad.

El alcance del informe SOC 2 Tipo II incluye todos los productos y características dentro de la plataforma Dataddo.

El informe cubre todas las regiones en las que Dataddo está disponible para su uso.

BDO República Checa realiza las auditorías Dataddo SOC 2.

Anualmente.

Sí, se requiere un NDA para revisar el informe Dataddo SOC 2 Tipo II. Por favor contáctenos para comenzar el proceso.

Dataddo is SOC 2 Type II certified, ISO 27001 certified, GDPR-aligned, and PCI DSS compliant.

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Dataddo uses end-to-end encryption with bring-your-own-key support (AWS KMS, Azure Key Vault, HSM), network isolation, and PII detection, masking, and tokenization at ingestion. Access is governed by SSO (SAML 2.0, OIDC), role-based access control, and immutable audit logging.

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Cualquier organización que esté creando un producto de datos cuyo principal objetivo sea generar información a partir de los datos (por ejemplo, CDP o plataformas de análisis de datos) necesita datos de varias fuentes para funcionar correctamente, pero su principal funcionalidad es el análisis. Al conectarse a la API unificada de Dataddo, estas organizaciones pueden poner toda la funcionalidad de integración de Dataddo bajo el capó de su producto, y centrarse en cambio en el desarrollo de la funcionalidad de generación de conocimiento del producto.

Hacer esto:

• Acortar el tiempo de comercialización
• Mejorar la adaptabilidad al mercado
• Ahorrar dinero y recursos de ingeniería

Cualquier organización que desee ir más allá de nuestra interfaz de usuario para lograr un mayor control sobre las integraciones de datos — por ejemplo, para automatizar trabajos repetitivos como cargas de datos históricos, o para implementar configuraciones específicas del cliente.

Hacerlo a través de la API de Dataddo le permite:

• Automatizar cualquier carga de trabajo de integración compleja o repetitiva
• Implementar flujos personalizados de autenticación y autorización
• Suscribirse y gestionar Dataddo a través de los marketplaces de AWS, Azure o GCP