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近日，DataPipeline宣布完成B轮数千万人民币融资，本轮融资由知名风险投资机构金沙江创投领投，百度风投和清流资本跟投。DataPipeline作为赛道中规模最大、覆盖优质客户最广的领军者，将一如既往，持续发力实时数据管理领域，坚持技术驱动、深耕企业服务，加速构建中国的世界级数据中间件产品。

四年四轮融资 屡赢资本青睐

作为实时数据管理领域最早批布局者，DataPipeline凭借稳健的产品表现、引领性的技术实力、体系化的用户服务以及百余家付费用户的实战经验，获得了资本方的高度认可。截至目前，DataPipeline共获得来自金沙江创投、经纬中国、百度风投、峰瑞资本、清流资本共计四轮的投资，金额过亿人民币。

金沙江创投主管合伙人张予彤表示：

企业数据的实时高效融合、随需服务及准确分析是企业提高效率和竞争力的关键。以CEO陈诚为核心的DataPipeline团队，具有一流的技术背景，以及一流的用户口碑，产品和服务备受市场好评，为全球各行业企业信息化转型提供了必要的基础设施及构建竞争壁垒的价值。在未来的To B 市场中，DataPipeline将无疑是这个领域的佼佼者。

进入后移动互联网时代，产业生态、商业模式正在被大数据、云计算、物联网、人工智能、区块链等新技术从底层开始颠覆，市场竞争和用户需求也在急速变化。实时、精确地感知和洞察业务变化，快速响应业务的数字化创新需求、提升核心竞争力是关键。实时数据管理已经成为加速企业发展的新引擎。

DataPipeline坚持自主研发，实时数据融合产品在对于安全、稳定、性能都有着极高标准的金融行业扎根，并在各行业不断开花结果。公司现已覆盖金融、零售、能源、制造、地产、交通、医疗、互联网等重点领域，服务了中国人寿、民生银行、山东城商行联盟、财通证券、中国石油、吉利集团、星巴克、顺丰等在各自行业信息化水平领先的客户。产品在系统性能指标、架构设计的专业性与技术先进性方面均得到了客户的认可。为了给客户提供更加优质全面的服务，DataPipeline已与数十家产业上下游合作伙伴建立了战略合作关系。

DataPipeline部分用户展示

坚持技术驱动 深耕企业服务

DataPipeline 通过多种实时数据技术协助用户构建以业务目标为导向的数据链路，产品支持广泛的数据节点类型，按需快速定制、部署、执行数据任务，可实现从传统数据处理到实时数据应用的各类场景，帮助用户实现超越期待的企业级全域实时数据的价值释放。

支持主流关系型数据库、大数据平台及国产数据库。DataPipeline实时数据融合产品支持数十种主流数据库作为数据节点，打破企业域内各类异构数据技术构成的樊篱，让数据随需可得。产品采用基于日志的增量数据获取技术，为主数据管理、数据仓库、大数据平台提供实时、准确的数据变化，从而使得客户可以根据最新数据进行运营管理与决策制定。

使用分层管理、按需服务的配置型平台来提升 IT 敏捷开发效率，轻松实现零代码交付。DataPipeline实时数据融合产品采用B/S架构，全页面化配置，数据融合任务的研发交付时间低至5分钟。一方面保证数据节点的安全性、稳定性、业务连续性，一方面为数据应用提供更多的自主性，使用户可以将数据获取的范围、数据任务的生命周期、系统资源投入的多寡等权限更多地交给实际使用数据的业务部门及应用开发人，从而在业务需求变化时从容应对，加速达成数字化转型目标。

使用专业化商业套件来降低基础平台研发成本。DataPipeline实时数据融合产品作为专业化商业套件，通过多年在各个行业的数据融合领域经验积累，将各类专业数据融合技术以专业化产品的方式按照数据节点、数据链路、融合任务、系统资源四个逻辑概念，基本配置、限制配置、策略配置三个层次提供给用户进行配置式构建，大大降低了企业搭建基础平台的研发成本与运维成本，让客户能够将时间精力与优质资源投入到数据价值释放与商业价值实现上去。

通过高容错的分布式系统和卓越的性能来降低风险。DataPipeline实时数据融合产品所有组件均支持高可用，融合引擎基于容器化分布式集群部署，支持动态扩缩容；在节点管理、链路管理、任务管理中均有各个层次稳定性相关策略配置；针对数据采集、消息队列及数据加载的各个组件都进行了一系列专门的性能优化，完全满足客户从数据迁移、数据交换到实时数据服务、实时数据分析的各类时间窗口要求和时效性要求。

构建中国的世界级数据领域软件产品矩阵

DataPipeline基于自身在实时数据管理领域的深厚积累，产品矩阵已扩展至实时数据服务与实时数据质量管理。DataPipeline实时数据服务产品通过对实时数据进行标准化封装、资产化管理及自动化运维为企业实时数据应用提供全域的实时数据服务支撑，帮助企业客户以数据驱动创新，把握市场先机。DataPipeline实时数据质量管理产品通过实时数据与人工智能的结合，解决了传统数据质量监测领域的人工定义阈值、大规模数据实时监测困难等问题，无监督自主学习、相关性分析算法可以更高效、及时全面地监控实时数据质量的各项指标，并给出准确率更高、更有帮助性的预警和业务洞见，从而帮助企业客户有效控制风险，保障业务有序运行。

DataPipeline打通了“实时数据融合-服务-质量”全流程能力，构建起业内最完善的实时数据管理产品矩阵，形成了全链路实时数据资产管理业务体系。

未来，DataPipeline将在产品技术方面进一步升级、加深市场的纵深及横向拓展、扎实推进组织建设，为全球行业用户提供稳定高效、安全可靠、开放兼容的数字化创新基础设施，加速企业业务创新和转型升级。

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