Google Cloud Storage
A Dataddo é a camada de dados pronta para usar do Google Cloud Storage. Carregue dados de mais de 400 fontes de negócio como Parquet, CSV, JSON ou JSONL particionados no seu próprio bucket - governados e prontos para análise - para que as tabelas externas do BigQuery e o Spark possam consultá-los imediatamente. Sem pipelines para construir.
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Cada execução do fluxo grava dados governados no Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage imediatamente.
Cada execução chega como o seu próprio arquivo datado, para que o Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage.
Mantenha as mesmas fontes fluindo para o Google Cloud Storage - 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 Google Cloud Storage |
| 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 Google Cloud Storage |
| Endpoint descontinuado | Você reconstrói a integração. | Nós cuidamos da atualização - o contrato de dados se mantém. | As suas cargas no Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage |
| 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 Google Cloud Storage, 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 Google Cloud Storage para atribuição, relatórios e modelagem de mix de marketing entre ferramentas.
Replique bancos de dados operacionais no Google Cloud Storage 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 Social Media Accounts. One Platform. Zero Manual Authorizations.
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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 Google Cloud Storage 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.
De duas formas: fazendo login com uma conta Google (OAuth) ou enviando uma chave JSON de conta de serviço com a role Storage Object Admin (leitura e gravação) no bucket de destino.
No projeto, no bucket e no caminho que você definir (o caminho deve terminar com barra; use / para a raiz do bucket), como CSV, JSON, JSONL, Parquet, XML ou XLSX. Os nomes de arquivo usam tokens como {{objectLabel}} e {{today|Ymd}}, com o padrão {{objectLabel}}-{{today|Ymd}}.
Você escolhe. insert grava um novo arquivo por execução, então nomes com data criam um histórico de snapshots, enquanto truncate_insert substitui o arquivo com o nome resolvido. Nomes de arquivo estáticos são sobrescritos a cada execução.
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 Google Cloud Storage 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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