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        DataPipeline獲經緯中國領投2100萬元A輪融資 提供數據與應用集成服務

        2018-04-11 14:21 來源:DataPipeline
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          近日,一站式數據與應用集成商北京數見科技有限公司(以下簡稱DataPipeline)正式對外宣布獲得2100萬元人民幣的A輪融資,由經緯中國領投,峰瑞資本等投資機構跟投。

          DataPipeline成立于2016年3月,6月即獲得峰瑞資本的數百萬天使輪融資。兩年內,DataPipeline已經成功服務了數家大型客戶,其中不乏很多國際和國內500強企業,覆蓋零售、制造、銀行、能源、互聯網等行業。同時,DataPipeline已與數十家產業上下游合作伙伴建立了戰略合作關系。

          DataPipeline一直專注于為客戶提供一站式數據與應用集成的平臺和方案,幫助企業在云端連接各種結構化、半結構化或者非結構化數據,包括云數據庫、微服務集群、SaaS、工業應用等,連接企業內部的數據孤島,支撐客戶通過數據分析更精準地驅動商業決策和業務決策。

          Forrester公布的調研數據顯示,2017年全球集成市場規模達320億美元。國外廠商間的競爭愈發激烈。 MuleSoft自2107年成功IPO后,2018年3月被Salesforce以65億美元溢價收購,跟隨者SnapLogic CEO也在2017年表達了IPO意向。

          如果把企業之間的通話比作一張網,每個企業就是網上的一個節點。在中國市場上,當前集成項目主要是解決企業單點問題——連接企業內部所有數據孤島。因此,企業客戶迫切希望找到一個為云而生、連接更敏捷、性能更可靠、實時性更強大的集成產品。

          區別于傳統數據集成方案,DataPipeline從一開始就在產品架構、方案設計及操作體驗等方面都進行了充分的調研和優化創新,產品和方案都更契合當前中國企業客戶的需求。

          首先是大數據量。企業逐年暴漲的大數據量對傳統集成系統提出了嚴峻的挑戰,傳統ETL工具的高并發性能測試往往不達標或擴展性不足,先天不支持分布式架構,無法提供實時和批處理選擇。DataPipeline在產品架構設計之初就充分考慮了超大數據量的同步需求,超出傳統ETL工具幾個量級的高并發數和可擴展性;可以支持客戶每天平穩并行傳輸數千張表、數百GB增量數據,累計傳輸數據超過數十TB。

          其次是實時性。企業當前異構數據源和目的地種類日益增多,采用傳統ETL工具或自己編寫腳本復雜度和維護成本都非常高,數據從各業務系統到被調用通常要經歷模型設計、代碼編寫、測試上線等流程,所需周期過長,極易阻塞下游數據應用開發的進程。DataPipeline可以支持多種異構數據源和目的地的自動化數據交換,目前已經支持20多個主流數據源和目的地;通過解析數據庫的復制日志去捕獲數據與數據定義的變化,讓數據同步任務能夠做到實時自適應。

          第三是數據質量。采用傳統集成方案,往往在完成數據同步后,企業客戶卻無法及時地管控數據質量,需要花費大量時間從下游數據應用逆推上游數據問題,缺少數據質量預警及相應的補救措施。DataPipeline可以為客戶提供全程數據質量監控,包括數據狀態監控、預警隊列管理以及無需人為預先定義的數據質量多維度檢測功能,讓客戶不必擔心因為經常出現的錯誤狀態而影響數據質量。

          第四是敏捷易用。當前,傳統集成方案在ETL中固化的轉換不是優勢反而成為一種束縛,ETL Job難以持續維和重復使用,極大降低其靈活性。但是,當前企業在業務應用和數據應用方面的需求瞬息萬變,對數據的使用從定式的數倉建模向探索式的數據應用、AI應用的方向探索。DataPipeline可以為客戶提供適度的數據清洗功能,用內置的清洗功能和清洗API構建靈活的框架式功能,支持客戶做更敏捷、更自由地實現數據加工、處理、分析和展現等操作。

          目前,DataPipeline主要提供數據同步、數據清洗、數據任務管理、錯誤隊列管理、運維管理和用戶管理等功能。為了降低工程師使用門檻讓,DataPipeline采用可視化配置界面,無需任何代碼5分鐘即可創建數據同步任務。

          在部署模式上,Data Pipeline支持混合云、跨云、私有化等多種模式。為了讓私有化部署成本更低效率更高,Data Pipeline采用當前先進的容器技術;為了提升非私有環境的安全性,Data Pipeline對混合云、跨云的部署模式進行加密。在收費模式上,Data Pipeline按照客戶系統所占用的服務器收取年費。

          對企業IT管理者和工程師來說,DataPipeline能幫他們大大提高工作效率。一方面,DataPipeline可以全面解放工程師的勞動力,讓工程師將工作重心放在數據價值挖掘而不必糾結于數據連接的問題,把更多的精力放在滿足業務需求上;另一方面,DataPipeline可以幫助IT管理者實時準確地監管數據任務動態、錯誤隊列管理、挖掘數據資源、管理數據資產等。

          2017年,DataPipeline匯聚了眾多來自Google、Yelp、Amazon、Oracle、中科院、華為、Informatica和Talend等知名企業的專業人士,他們在數據行業內有著多年深厚的研發、產品和項目經驗積累和行業影響力,對企業客戶的需求和痛點理解更深刻。并且,DataPipeline在北京、南京均設有研發中心,更及時地響應全國客戶的需求。

          經緯創投董事總經理熊飛表示,隨著越來越多的行業意識到企業信息化建設的重要性,企業內部和外部異構數據源也會快速增加。傳統數據集成和ETL方案在云時代會逐漸力不從心。DataPipeline團隊在Google,Yelp,AWS積累了豐富的企業數據集成經驗,從A輪投資以來展現了良好的業務發展勢頭,期待公司在中國數據集成市場繼續專注產品和客戶,取得好成績。經緯已經在企業服務和云計算領域投資接近五十家公司,從軟件定義存儲,軟件定義網絡,容器,數據庫,數據倉庫,到云管理平臺。經緯會繼續大力支持該領域創業公司的發展。

          據悉,獲取A輪融資后,DataPipeline將重點補強產品、研發和營銷團隊,在產品研發的深度和廣度上提升客戶滿意度,組建更成熟更高效的售前和銷售團隊,持續增加市場拓展力度,繼續加強與產業上下游的緊密合作。


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        投稿人:雨果聊數據
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