Soluciones / Agentic Data Streaming

Tus agentes actúan sobre el negocio tal como es ahora mismo.

Un agente que trabaja con el batch de anoche no solo informa tarde. Actúa mal: confirma el pedido que fue cancelado, escala el ticket que ya se resolvió, cotiza el stock que ya vendiste.

A medida que ocurren los cambios, el streaming de datos agéntico los entrega desde tus sistemas operativos hasta los lugares donde leen tus agentes.

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Benchmark

Diseñado para casos de uso de baja latencia y alto rendimiento

Ver el motor y sus benchmarks →

Source

Your operational systems

Database log

log-based CDC — tables untouched

Event streams

picked up as-is

PostgreSQL MySQL SQL Server Oracle MongoDB SAP HANA Apache Kafka Azure Event Hubs G Google Pub/Sub + 300 more

as changes happen

Dataddo

Speed Security Governance

every agent sees only what it is allowed to see

Streaming pipeline

+ INSERT ~ UPDATE − DELETE

every commit → one ordered event

Zero Copy Connectors

SmartCache holds live data query-ready — queried at the source, nothing stored

streaming pipeline → storage

DWH / Lake / ODS

always-current mirror

Snowflake Databricks Google BigQuery Amazon Redshift SQL Server + Others

Event streams

event-driven agents

Apache Kafka Azure Event Hubs G Google Pub/Sub + Others

read & act

+ served direct, no storage layer

Your agents

Acting on the business as it is right now

Claude OpenAI Gemini Mistral Azure AI Foundry Bedrock agents Databricks agents Agentforce C Custom LLM apps I In-product copilots + Others
Any source engine → any AI destination
Desde los sistemas de registro

Los hechos sobre los que actúan tus agentes viven en sistemas operativos. Transmítelos desde ahí.

Pedidos, tickets, niveles de stock, permisos - el estado sobre el que actúa un agente nace en las bases de datos operativas, no en el warehouse. Dataddo captura los cambios confirmados de forma nativa desde todos los motores principales y los sigue entregando mientras el agente trabaja, sin añadir carga al sistema que sostiene el negocio.

PostgreSQL PostgreSQL MySQL MySQL MSSQL MSSQL Oracle Oracle MongoDB MongoDB SAP HANA SAP HANA AWS Aurora (PostgreSQL) AWS Aurora (PostgreSQL) AWS RDS (PostgreSQL) AWS RDS (PostgreSQL) Google Cloud SQL (PostgreSQL) Google Cloud SQL (PostgreSQL) AlloyDB AlloyDB CockroachDB CockroachDB
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Rendimiento

El estado cambia, y tu agente ya lo sabe.

Lo que eso significa para un agente: el cambio está en el espejo antes de la siguiente consulta del agente, y el evento se dispara mientras actuar sobre él todavía importa. Una cancelación llega en plena conversación, y el agente de soporte detiene el reembolso que estaba a punto de prometer. Un pedido de alto valor entra, y el agente de revisión lo toma mientras el pedido aún se está procesando - no en el batch de mañana, cuando la mercancía ya se ha enviado.

Métrica Resultado
latencia p50, confirmado en origen → visible para el agente 351 ms
latencia p90, confirmado en origen → visible para el agente 568 ms
eventos de cambio sostenidos por segundo 35,000/s

CDC de SQL Server, benchmark interno del motor subyacente

La solución

Estado siempre actual para tus agentes.

Dataddo lee los cambios confirmados directamente del registro de transacciones de tu base de datos y los entrega donde leen tus agentes. Esa es toda la arquitectura: sin broker que operar, sin procesadores de streams que escribir, sin equipo que contratar para ello. Mira cómo se construye el patrón.

Siempre actual, nunca un batch por detrás

Los cambios se capturan en el momento en que se confirman, así que lo que el agente lee sigue a producción de forma continua. No hay intervalo de polling que ajustar ni batch que esperar. El estado detrás de la próxima respuesta del agente es el estado del negocio ahora mismo.

Los registros eliminados se entregan, no se pierden

La sincronización basada en consultas no puede ver una fila que fue eliminada - simplemente deja de aparecer. La captura basada en logs entrega la eliminación como un evento más, así que el pedido cancelado o el permiso revocado - a menudo exactamente el hecho que el agente necesitaba - siempre le llega.

Sin carga extra en tu base de datos de producción

Un agente puede leer cientos de veces por hora. Todo eso golpea el espejo, mientras que la captura en sí solo lee el registro de transacciones: sin consultas de polling, sin triggers, sin índices extra. La base de datos que sostiene tu negocio sigue atendiendo a los clientes a toda velocidad, y por eso el responsable de un sistema de pedidos crítico o de SAP realmente lo aprobará.

Autorreparable, ningún cambio confirmado se pierde

Un estancamiento silencioso es el peor modo de fallo para un agente: sigue actuando, con confianza, sobre un estado que envejece. El CDC Supervisor integrado comprueba la salud de cada proceso de replicación y lo reinicia desde la posición registrada del log, retomando exactamente donde se detuvo. La recuperación no necesita a nadie de guardia.

Cómo lo consumen los agentes

Tres caminos de Dataddo a tu agente.

La diferencia está en dónde lee el agente. Puede consultar un almacén que ya operas, recibir eventos en el momento en que el estado cambia, o preguntarle directamente a Dataddo - y la mayoría de las configuraciones reales combinan caminos en lugar de elegir uno: un evento le dice al agente que algo ocurrió, y el agente consulta entonces el espejo, o pregunta directamente a Dataddo, por el contexto alrededor.

1 El agente consulta

Warehouse, lake o almacén de datos operativo

Dataddo mantiene un espejo siempre actual de tus datos operativos en el almacén que tu agente ya consulta - un warehouse, un lake o una base de datos operativa. El agente pregunta “qué es X ahora” en SQL y obtiene el estado actual más todo el historial que conserves.

BigQuery Snowflake Databricks + operational DBs
2 El agente recibe

Streams de eventos

Cada inserción, actualización y eliminación confirmada se publica como un evento ordenado en tu backbone de eventos. El agente, o su capa de orquestación, reacciona en el momento en que el estado cambia en lugar de hacer polling.

Kafka Azure Event Hub Google Pub/Sub
3 El agente consulta Cero infraestructura

Directo desde Dataddo, vía SmartCache

SmartCache, el almacenamiento integrado de Dataddo, guarda los últimos datos sincronizados para su consulta directa - un almacén de datos operativo de facto que no tienes que operar. Los agentes se conectan directamente a Dataddo, sin warehouse que montar ni broker que operar.

MCP REST API Apache Arrow
Aspecto Warehouse / lake / ODSStreams de eventosDirecto vía SmartCache
Comportamiento del agente El agente consulta: pregunta por el estado actual cuando lo necesitaEl agente recibe: reacciona cuando el estado cambiaEl agente consulta: pregunta directamente a Dataddo, sin nada en medio
Frescura Siempre actual - los cambios llegan según se confirman en el origenCada cambio se entrega en el momento en que ocurreÚltima sincronización completada
Forma de los datos Tablas relacionales materializadas, consultadas con SQL - entregadas con los metadatos propios del conector: qué significa cada dataset y cada campo, y qué campos son sensiblesUn stream ordenado de eventos de inserción, actualización y eliminación, cada uno con sus metadatos - tipo de operación e identificador de secuencia del motor de origen; mira eventos de cambio ordenadosObjetos estructurados ligeros servidos por MCP, REST o Apache Arrow, con metadatos incluidos - listos para consumir, sin ningún paso de transformación propio en medio
Historial Serie temporal completa - tanta como decidas conservarLo que guarde la ventana de retención de tu brokerEl estado más reciente, no un archivo histórico
Infraestructura que operas Tu warehouse, lake u ODSTu backbone de eventos y sus consumidoresNinguna - SmartCache está alojado por Dataddo
Uso típico Chatbots de soporte y asistentes que responden “qué es X ahora”, análisis que también necesita historialAutomatización dirigida por eventos: un pedido de alto valor activa un agente de revisión, una cancelación activa retenciónAgentes que necesitan datos gobernados sin montar antes una plataforma de datos
Gobernanza

Los agentes actúan sobre lo que entregas. Gobiérnalo antes de que llegue.

La gobernanza aquí es más estricta que en analítica, porque lo que llega al agente puede acabar en una acción o en una respuesta de cara al cliente.

La PII nunca llega al agente

Las columnas sensibles se excluyen o se hashean en el origen, antes de la entrega, así que nunca aterrizan en el espejo ni en el stream de eventos que lee el agente. Las columnas hasheadas siguen permitiendo joins sin exponer los valores originales. Mira exclusión y hashing de PII.

Los datos malos se detienen, no se reenvían

El Data Quality Firewall valida los registros antes de que lleguen al destino y puede bloquear o alertar ante anomalías, que es la señal para pausar las acciones automatizadas antes de que un fallo aguas arriba se propague al comportamiento del agente.

El orden de commit se conserva y es verificable

Los cambios llegan en el orden en que fueron confirmados, y cada evento lleva los metadatos para demostrarlo aguas abajo. Un agente que reconstruye el estado nunca ve una actualización aplicada antes de la inserción de la que depende.

El agente lee una réplica, no producción

Dale al agente credenciales de solo lectura limitadas a las tablas replicadas. Su acceso, su volumen de consultas y su radio de impacto quedan acotados por el espejo y no por tu base de datos operativa.

Prueba el streaming de datos agéntico con tu stack.

Una POC acotada y con plazo definido, con tu base de datos y tu agente. Trae el caso incómodo, así es más útil.

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