“数据集成”的概念或许可以追述到上世纪90年代。受限于处理器、存储、带宽等技术条件限制，在过去很长一段时间里，IBM、Oracle、Informatica等厂商在数据集成方面，通常的作法是将大数据转化为“小数据”，可以简单理解为数据提炼与管理。这种做法需要专门的团队开发和维护数据集成平台，耗时费力，易用性不高。

而如今随着基础设施与技术的飞速发展，大数据从概念逐渐落地，企业也纷纷意识到大数据在商业上的价值，这也使数据驱动产品设计，客户运营和商业决策变得可能。不过在进行最终的数据分析之前，必须先进行数据聚合、集成与清洗，而且这往往要占整个数据分析流程中80%的工作量。

尴尬的是，很多企业虽然有数据决策的意识，却没有能力完成这第一步。因为以往处理分布在各个系统内的异构数据，需要聘用专业的数据工程师通过编写代码才能完成；另外若采购厂商的数据集成方案，价格高昂不说，在数据集成的实时性、可扩展性和处理实时变化数据等方面都有一定程度的不足。

为了解决这些问题，陈诚在2016年3月创立Data Pipeline，致力于帮助企业提供实时自动化的数据聚合集成平台。陈诚向猎云网（微信：ilieyun）独家透露，Data Pipeline已于2016年6月完成了数百万元天使轮融资，投资方为峰瑞资本。

创始人陈诚毕业于密歇根大学计算机专业，曾是前Yelp的大数据工程师。在Yelp期间从零参与设计并实现Yelp新一代实时数据平台；销售合伙人 毛海英曾在用友任职大客户总监，并曾是SAP华中地区销售负责人。团队其他成员多来自于亚马逊、Yahoo等公司。

据了解，Data Pipeline是一家一站式企业实时自动化数据聚合的服务提供商，致力于为企业提供快捷、安全的数据资产管理工具、平台和服务，解放企业创新力，帮助企业将资源集中在自身业务和对业务的分析上，让数据更好更快的支持企业战略决策。

　　Data Pipeline网站首页演示的产品架构示意图

以电商企业发展为例：最初该电商只需使用其交易后台进行数据统计。随着交易量、品类、业务、收入的逐步增多，开始引入ERP、CRM、财务等等系统。不同系统产生的大量数据，无法统一进行管理。此时，Data Pipeline的数据聚合作用就体现出来了。

“一站式解决企业数据孤岛问题，将使数据聚合效率提高5倍，整体成本降低90%，正是Data Pipeline的优势。”陈诚说。

据他介绍，Data Pipeline能够处理企业的存量与增量数据，并采用可视化视图，操作简洁。工程师在配置好数据源（可连接包括Oracle、MySQL、SQL Server等任意数据库）后，系统即可按照设定的规则进行数据清洗，之后便会自动同步到相应的数据目的地（包括Hive、Greenplum、Redshift等数据仓库），并让使用者实时监控数据同步情况，实现可视化数据管理。

另外，Data Pipeline还提供API与SDK供企业对接自身业务系统，使生成的数据可直接同步到Data Pipeline并完成数据整合工作。

值得一提的是，考虑到部分企业对数据安全的需求，除了公有云SaaS版以外，Data Pipeline还提供私有化部署。另外其公有云版支持国内主流公有云厂商的部署。

乍一看，该项目与此前猎云网报道的Datablau比较相似，都是进行企业数据处理。不过Data Pipeline更重视数据聚合层面。

猎云网了解到，该产品在收费方面与常见的SaaS类项目略有不同，并非按照账号年限付费，而是按照其占用的服务器进行年费收取。猎云网认为，由于Data Pipeline需要进行大量数据处理工作，所以从资源占用上收费无疑要比销售账号使用权限更加合理。

　　Data Pipeline演示后台截图

目前该产品尚在内测阶段，已有多家客户正在试用，客户群集中在电商、社交以及线下零售企业方面，并且已有客户达成了付费意向。

2017年，陈诚计划在打磨产品的同时，着重发力软件销售以及市场推广，打造细分领域标杆案例。

对于该产品，峰瑞资本早期项目负责人朱祎舟表示，数据聚合是企业大数据分析的基础模块，随着企业分析需求的深入，数据环境的复杂，传统的数据集成方案价格高昂，可扩展性和处理实时性差，没有办法满足现代企业需求。

而Data Pipeline提供的更灵活、更实时的数据聚合服务，可以帮企业数倍地提高效率、按需付费。峰瑞资本持续看好数据服务领域潜力巨大的市场和机会，也看好Data Pipeline及其团队能够为企业主提供价值对等交换和解决方案。