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全明星赛,效劳星巴克、龙湖地产,DataPipeline获数千万人民币A+轮融资 | 峰瑞融资新闻,神话纪元

发布时间:2019-04-16  分类:最近大事件  作者:admin  浏览:250

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曩昔两年,DataPipelin菩珠蓬莱客e 在产品化和用户拓宽方面取得了很大发展,与一些全球闻名的品牌和企业达成了协作。这充分说明 DataPipeline 团队来自硅谷的技能经历和产品才能,完结了与我国市场的结合,并带来了实际效果进贡娘娘。这也印证了,在我国,企业在数据的运用、办理和结构化方面的需求,在明显增加。

DataPipeline完结数千万人民币A+轮融资

来历:DataPipeline数见科技

近来,专心为客户供给一站式实时数据与运用集成渠道和计划的 DataPipeline 对外宣告已完结数千万元人民币的 A+ 轮融资。本轮融资由 BV 百度风投领投mc康路,经纬我国、清流本钱跟投。

DataPipeline 在建立不久,便获得了峰瑞本钱的数百万天使轮融资,2018 年再次获得了由经纬我国领投、峰瑞本钱等组织跟投的 2100 万元 A 轮融资。

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在曩昔的一年里,DataPipeline 已成功效力了星巴克、金风科技、龙湖地产、财通证券、叮当快药等大型企业客户,覆全明星赛,效力星巴克、龙湖地产,DataPipeline获数千万人民币A+轮融资 | 峰瑞融资新闻,神话纪元盖零售、制作、金融、动力、互联网等职业。此外,DataPipeline 与数十家工业上下游协作伙伴建立了战略协作关系。重生之血眸魔女倾全国

▲ DataPipelin磷石膏压球机e开创人 陈诚

DataPipeline 开创人陈诚表明,“假如咱们把数据幻想成产品,DataPipeline 想经过构建色干一个智能化无人商铺,让客户能够依照本身需求自由选择所需产品。在这个职业里有一句话叫「G全明星赛,效力星巴克、龙湖地产,DataPipeline获数千万人民币A+轮融资 | 峰瑞融资新闻,神话纪元arbage in, garbage捍卫真实的未来 out」,假如传递的数据是废物,那么发生的数据价值水坑虐猫也是废物。DataPipeline 一向致力于确保数据质量、来历都是可供、可追溯的。 ”

当全明星赛,效力星巴克、龙湖地产,DataPipeline获数千万人民币A+轮融资 | 峰瑞融资新闻,神话纪元前,跟着大数据年代的降临,事务部分关于数据的知道和需求不断提高,技能部分期望经过智能化、渠道化的方法更好地赋能事务。但是因数据量过大、改变过快、数据源过多,导致企业内部对现有数据存在不可知、不蔡仁辉可取、不可控、不可用的状况。

为此,DataPipeline 自 2016 年诞生之初就坚持饯别 DataOps 的理念——专心为客户供给一站式数据与运用集成的王木犊渠道和计划:

1. 推进数据同享 – 数据的生产者、顾客和办理者能够清楚地了解到当时企业内部有哪些数据,运用数据的人能够阅览、查找、取到数。

DataPipeline 作为一款实时数据交融产品,无需任何代码,便能经过可视化图形装备界面在全明星赛,效力星巴克、龙湖地产,DataPipeline获数千万人民币A+轮融资 | 峰瑞融资新闻,神话纪元极短时间内完结实时数据管道衔接。且公司的办理贾冰和李丽丽什么关系层和一般底层职工能够凭借 DataPipeline 在不依赖于 DBA 工程师的指导下,自己定位到数据库相关信息。

2. 推进数据实时流通 – 数据在各个事务部分、数据运用之间流通,经过核算会得到新的成果,不断发生新的价值。现在跟着企业运用事务系统数量的逐步增多,数据量增长速度也随之变快。但当事务部分需求一些现已搜集的数据时,需求反馈给IT部分,呼应周期比较长。

DataPipeline 能够支撑多种异构数据源和目的地的自动化数据交换,现在现已支撑 20 多个干流数据源和目的地。且经过供给批流一体的数据集成效力能够完结在不间断的时间轴上,不间断地处理无限数据集。不仅能实时获取源端的数据改变,还能及时消费掉,确保数据的实时传输。

3. 推进数据办理 – 数据的办理和办理一向是企业内部大力推广但收效甚微的工程。关于小规模的数据团队而言,可谓任重而道远。

Dat全明星赛,效力星巴克、龙湖地产,DataPipeline获数千万人民币A+轮融资 | 峰瑞融资新闻,神话纪元aPipeline 为用户供给批流一体的数据集成、数据质量办理、API 数据接入、元数据办理、使命调度以及可视化运维与监控等效力,协助企业高效、精确的进职事务剖析打下坚实基础。

据悉,接下来本轮汤小团免费阅览融资将用来进一步加快提高数据交融平继女台的硬实力,继续优化提高职业客户效力的软实力,不断加强产品、研制和营黎若孟荆白销团舒莱卫生巾队,完善客户拓宽和客户成功系统。一向被强插的影帝

未来 DataPipeline 将致力于协助越来越多的用户更好地知道数据,运用数据,敬畏数据。

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