近日，DataPipeline宣布完成A+輪數(shù)千萬元人民幣融資，經(jīng)緯創(chuàng)投繼續(xù)加碼。本輪融資由BV百度風投領(lǐng)投，清流資本跟投。
自2017年12月投資DataPipeline A輪后，經(jīng)緯創(chuàng)投持續(xù)加碼至今。經(jīng)緯創(chuàng)投合伙人熊飛表示，“我們非?？春脭?shù)據(jù)時代下，一流產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)公司的商業(yè)機會。DataPipeline有著一流技術(shù)背景，以及一流的客戶口碑，獲得了星巴克、金風科技等相當多零售、能源等行業(yè)的標桿客戶，客戶數(shù)和收入都在高速健康成長，我們非?？春霉镜那熬?。”
DataPipeline創(chuàng)始人陳誠表示，“本輪融資將用于加速提升數(shù)據(jù)融合平臺的硬實力，持續(xù)優(yōu)化提升行業(yè)客戶服務的軟實力，進一步加強產(chǎn)品、研發(fā)和營銷團隊，完善客戶拓展和客戶成功體系。”
DataPipeline成立于2016年3月，專注為客戶提供一站式數(shù)據(jù)與應用集成平臺和方案。其核心團隊分別來自谷歌、Yelp、亞馬遜、IBM、甲骨文、中科院等國內(nèi)外知名企業(yè)，借助數(shù)十年大數(shù)據(jù)開發(fā)和項目經(jīng)驗，幫助客戶更敏捷、高效地實現(xiàn)復雜異構(gòu)數(shù)據(jù)源到目的地實時數(shù)據(jù)融合和數(shù)據(jù)管理，從而支撐客戶通過數(shù)據(jù)分析更精準地驅(qū)動商業(yè)決策和業(yè)務決策。
目前，DataPipeline已經(jīng)成功服務了星巴克、金風科技、龍湖地產(chǎn)、財通證券、叮當快藥等大型企業(yè)客戶，且行業(yè)涉及零售、制造、金融、能源、互聯(lián)網(wǎng)等。同時，DataPipeline已與數(shù)十家產(chǎn)業(yè)上下游合作伙伴建立了戰(zhàn)略合作關(guān)系。
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，企業(yè)不僅僅在數(shù)據(jù)存儲量上發(fā)生了變化，同時對于數(shù)據(jù)及時性要求也越來越高。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成模式漸漸不能滿足企業(yè)快速決策以及各種實時查詢、實時計算的需求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集成工具的時效性瓶頸越發(fā)明顯。
區(qū)別于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)集成方案，DataPipeline從創(chuàng)立之初就在產(chǎn)品架構(gòu)、方案設計及操作體驗等方面進行了充分的調(diào)研和創(chuàng)新，產(chǎn)品和方案都更契合當前中國企業(yè)客戶的需求。
一、數(shù)據(jù)量龐大
企業(yè)逐年暴漲的大數(shù)據(jù)量對傳統(tǒng)集成系統(tǒng)提出了嚴峻挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)ETL工具的高并發(fā)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(gòu)，無法提供實時和批處理選擇。
DataPipeline采用分布式的底層框架體系，產(chǎn)品可擴展性方面比較靈活，可以根據(jù)資源的性能消耗情況，靈活地增量水平節(jié)點，超出傳統(tǒng)ETL工具幾個量級的高并發(fā)數(shù)和可擴展性。同時可以支持客戶每天平穩(wěn)并行傳輸數(shù)千張表、數(shù)百GB增量數(shù)據(jù)，累計傳輸數(shù)據(jù)超過數(shù)十TB。
二、數(shù)據(jù)實時性
實時的數(shù)據(jù)供應鏈是數(shù)據(jù)驅(qū)動企業(yè)的命脈，隨著企業(yè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源和目的地種類的日益增多，采用傳統(tǒng)ETL工具或自己編寫腳本復雜度和維護成本都非常高。
DataPipeline可以支持多種異構(gòu)數(shù)據(jù)源和目的地的自動化數(shù)據(jù)交換，目前已經(jīng)支持20多個主流數(shù)據(jù)源和目的地。通過解析數(shù)據(jù)庫的復制日志去捕獲數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)定義的變化，讓數(shù)據(jù)同步任務能夠做到實時自適應。
三、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理
采用傳統(tǒng)集成方案，往往在完成數(shù)據(jù)同步后，企業(yè)客戶卻無法及時地管控數(shù)據(jù)質(zhì)量，缺少數(shù)據(jù)質(zhì)量預警及相應的補救措施。
DataPipeline數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺整合了數(shù)據(jù)質(zhì)量分析、質(zhì)量校驗、質(zhì)量監(jiān)控等多方面特性，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量的完整性、一致性、準確性及唯一性。
四、高效敏捷易用
當前，傳統(tǒng)集成方案在ETL中固化的轉(zhuǎn)換不是優(yōu)勢反而成為一種束縛，難以滿足當前企業(yè)在業(yè)務和數(shù)據(jù)應用方面瞬息萬變的需求。
DataPipeline通過提供批流一體的數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理、API數(shù)據(jù)接入、元數(shù)據(jù)管理、任務調(diào)度以及可視化運維與監(jiān)控等服務，在減少數(shù)據(jù)集成、融合開發(fā)和運維成本的同時，提高了開發(fā)及運維的效率。目前，DataPipeline采用可視化配置界面，無需任何代碼5分鐘即可創(chuàng)建數(shù)據(jù)同步任務。
五、部署及收費模式
在部署模式上，DataPipeline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，DataPipeline采用當前先進的容器技術(shù)。為了提升非私有環(huán)境的安全性，DataPipeline對混合云、跨云的部署模式進行加密。在收費模式上，DataPipeline按照客戶系統(tǒng)所占用的服務器收取年費。
DataPipeline創(chuàng)始人陳誠表示，“如果我們把數(shù)據(jù)想象成商品，DataPipeline想通過構(gòu)建一個智能化無人商店，讓客戶可以按照自身需求自由選擇所需商品。在這個行業(yè)里有一句話叫‘Garbage in, garbage out’，如果傳遞的數(shù)據(jù)是垃圾，那么產(chǎn)生的數(shù)據(jù)價值也是垃圾。DataPipeline一直致力于保障數(shù)據(jù)質(zhì)量、來源都是可供、可追溯的。 ”
