Microsoft Fabric
Dataddo es la capa de datos llave en mano para Microsoft Fabric. Lleva datos de más de 400 fuentes de negocio a un Lakehouse de Fabric a través de OneLake como archivos en formato abierto (CSV, JSON, JSONL o Parquet), listos para Power BI, Spark y análisis. Totalmente gestionado, sin pipelines que construir.
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Business / DB / File / Streaming Connectors
450+ available, any direction
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Google Cloud SQL
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API
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Isolated deployment
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Isolated deployment
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Snowflake
Databricks
Microsoft Fabric
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Oracle
IBM Db2
Universal PostgreSQL
Universal MySQL
+ any other
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AI & Agents / Analytics
Claude
Gemini
OpenAI
Mistral
BottleCap AI
Power BI
Tableau
Looker Studio
Databox
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Cada ejecución del flujo escribe datos gobernados en Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric desde el primer momento.
Cada ejecución aterriza como su propio archivo con fecha, así Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric.
Mantén las mismas fuentes fluyendo hacia Microsoft Fabric - 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 Microsoft Fabric |
| 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 Microsoft Fabric solo aterrizan datos limpios |
| Endpoint obsoleto | Reconstruyes la integración. | Nosotros nos encargamos de la actualización - el contrato de datos se mantiene. | Tus cargas en Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric |
| 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 Microsoft Fabric, 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 Microsoft Fabric para atribución, reporting y modelado de mix de marketing entre herramientas.
Replica bases de datos operativas en Microsoft Fabric 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 Microsoft Fabric 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.
Con OAuth 2.0 o un service principal de Microsoft (client ID, client secret, tenant ID y scopes). La cuenta que concede el acceso necesita al menos permisos de nivel administrador.
Dataddo escribe en un Lakehouse de Fabric a través de OneLake como archivos CSV, JSON, JSONL o Parquet. Los nombres de archivo admiten tokens como {{objectLabel}} y {{today|Ymd}} para nombrarlos según la fecha.
La ruta de destino necesita acceso de escritura y Microsoft Fabric debe ser accesible desde Dataddo. Consulta docs.dataddo.com/docs/microsoft-fabric para los pasos de configuración actuales.
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 Microsoft Fabric 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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