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金沙江創投領投,DataPipeline獲數千萬元B輪融資

獵云網湯圓圓2021-05-24 15:02 大公司
ataPipeline將持續發力實時數據管理領域,堅持技術驅動、深耕企業服務。

DataPipeline宣布完成B輪數千萬人民幣融資,本輪融資由金沙江創投領投,百度風投和清流資本跟投。DataPipeline將持續發力實時數據管理領域,堅持技術驅動、深耕企業服務。

作為實時數據管理領域最早批布局者,DataPipeline憑借穩健的產品表現、引領性的技術實力、體系化的用戶服務以及百余家付費用戶的實戰經驗,獲得了資本方的高度認可。截至目前,DataPipeline共獲得來自金沙江創投、經緯中國、百度風投、峰瑞資本、清流資本共計四輪的投資,金額過億人民幣。

金沙江創投主管合伙人張予彤表示:“企業數據的實時高效融合、隨需服務及準確分析是企業提高效率和競爭力的關鍵。以CEO陳誠為核心的DataPipeline團隊,具有一流的技術背景,以及一流的用戶口碑,產品和服務備受市場好評,為全球各行業企業信息化轉型提供了必要的基礎設施及構建競爭壁壘的價值。在未來的To B 市場中,DataPipeline將無疑是這個領域的佼佼者。”

進入后移動互聯網時代,產業生態、商業模式正在被大數據、云計算、物聯網、人工智能、區塊鏈等新技術從底層開始顛覆,市場競爭和用戶需求也在急速變化。實時、精確地感知和洞察業務變化,快速響應業務的數字化創新需求、提升核心競爭力是關鍵。實時數據管理已經成為加速企業發展的新引擎。

DataPipeline堅持自主研發,實時數據融合產品在對于安全、穩定、性能都有著極高標準的金融行業扎根,并在各行業不斷開花結果。公司現已覆蓋金融、零售、能源、制造、地產、交通、醫療、互聯網等重點領域,服務了中國人壽、民生銀行、山東城商行聯盟、財通證券、中國石油、吉利集團、星巴克、順豐等在各自行業信息化水平領先的客戶。產品在系統性能指標、架構設計的專業性與技術先進性方面均得到了客戶的認可。為了給客戶提供更加優質全面的服務,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 通過多種實時數據技術協助用戶構建以業務目標為導向的數據鏈路,產品支持廣泛的數據節點類型,按需快速定制、部署、執行數據任務,可實現從傳統數據處理到實時數據應用的各類場景,幫助用戶實現超越期待的企業級全域實時數據的價值釋放。

支持主流關系型數據庫、大數據平臺及國產數據庫。DataPipeline實時數據融合產品支持數十種主流數據庫作為數據節點,打破企業域內各類異構數據技術構成的樊籬,讓數據隨需可得。產品采用基于日志的增量數據獲取技術,為主數據管理、數據倉庫、大數據平臺提供實時、準確的數據變化,從而使得客戶可以根據最新數據進行運營管理與決策制定。

使用分層管理、按需服務的配置型平臺來提升 IT 敏捷開發效率,輕松實現零代碼交付。DataPipeline實時數據融合產品采用B/S架構,全頁面化配置,數據融合任務的研發交付時間低至5分鐘。一方面保證數據節點的安全性、穩定性、業務連續性,一方面為數據應用提供更多的自主性,使用戶可以將數據獲取的范圍、數據任務的生命周期、系統資源投入的多寡等權限更多地交給實際使用數據的業務部門及應用開發人,從而在業務需求變化時從容應對,加速達成數字化轉型目標。

使用專業化商業套件來降低基礎平臺研發成本。DataPipeline實時數據融合產品作為專業化商業套件,通過多年在各個行業的數據融合領域經驗積累,將各類專業數據融合技術以專業化產品的方式按照數據節點、數據鏈路、融合任務、系統資源四個邏輯概念,基本配置、限制配置、策略配置三個層次提供給用戶進行配置式構建,大大降低了企業搭建基礎平臺的研發成本與運維成本,讓客戶能夠將時間精力與優質資源投入到數據價值釋放與商業價值實現上去。

通過高容錯的分布式系統和卓越的性能來降低風險。DataPipeline實時數據融合產品所有組件均支持高可用,融合引擎基于容器化分布式集群部署,支持動態擴縮容;在節點管理、鏈路管理、任務管理中均有各個層次穩定性相關策略配置。針對數據采集、消息隊列及數據加載的各個組件都進行了一系列專門的性能優化,完全滿足客戶從數據遷移、數據交換到實時數據服務、實時數據分析的各類時間窗口要求和時效性要求。

DataPipeline基于自身在實時數據管理領域的深厚積累,產品矩陣已擴展至實時數據服務與實時數據質量管理。DataPipeline實時數據服務產品通過對實時數據進行標準化封裝、資產化管理及自動化運維為企業實時數據應用提供全域的實時數據服務支撐,幫助企業客戶以數據驅動創新,把握市場先機。DataPipeline實時數據質量管理產品通過實時數據與人工智能的結合,解決了傳統數據質量監測領域的人工定義閾值、大規模數據實時監測困難等問題,無監督自主學習、相關性分析算法可以更高效、及時全面地監控實時數據質量的各項指標,并給出準確率更高、更有幫助性的預警和業務洞見,從而幫助企業客戶有效控制風險,保障業務有序運行。

DataPipeline打通了“實時數據融合-服務-質量”全流程能力,構建起業內最完善的實時數據管理產品矩陣,形成了全鏈路實時數據資產管理業務體系。

未來,DataPipeline將在產品技術方面進一步升級、加深市場的縱深及橫向拓展、扎實推進組織建設,為全球行業用戶提供穩定高效、安全可靠、開放兼容的數字化創新基礎設施,加速企業業務創新和轉型升級。

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