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©Talend20101公司和解决方案概况Talend,开源数据管理的全球领袖©Talend20102展示内容公司概况/业务成就市场定位数据质量数据集成主数据管理专业服务与支持定价模型客户与伙伴社区©Talend20103公司概况开源数据管理软件的领袖供应商风投支持全球范围的运营与用户分布巴黎(Suresnes)法人业务业务TechSupport©Talend20103伦敦(Maidenhead)业务技术支持纽伦堡业务技术支持东京业务技术支持北京研发技术支持米兰(Curno)业务技术支持旧金山(LosAltos)法人橙县(Irvine)业务研发技术支持纽约(Tarrytown)业务技术支持乌得勒支业务©Talend20104业务成就高企的普及率一千万次下载45,0000位用户1500位客户每分钟TalendOpenStudio都会被下载一次每月100次下载©Talend20105广泛的行业认可度数据集成魔力四象限2009年12月技术与业务标准直接进入Visionary象限唯一的开源销售商同时在Gartner的数据质量与主数据研究报告中，在其它分析公司如Forrester,IDC,BloorResearch的报告中也都得到了认可。©Talend20106第四轮投资结束©Talend2010公司历程OperationsDataQuality第二轮投资结束200620072008TalendOpenStudioBeta1第一轮投资:AGFPrivateEquity与GalileoPartners开始在美国运营公司运行产品2009第三轮投资:原来的投资方与BaldertonCapitalMDM收购2010研发20022005公司创立OpenStudiov1.0IntegrationSuiteOpenProfilerMDMCommunityEditionMDMEnterpriseEditionIntegrationSuiteRTxIntegrationSuiteMPx©Talend20107开源发展历程创建开源代码免费访问创建免费软件(RichardStallman)创立GPL和GNU开源解决方案出现Apache…开源公司出现MySQL,JBoss,SugarCRM…越来越多成熟的行业领军脱颖而出JBoss,SugarCRM,Jaspersoft,Talend…经济危机推动了能满足企业需求的开源行业的发展19701984199820002003200620092002开放源代码促进会（OSI）创立实施符合经济与技术现实的政策©Talend20108市场定位数据质量数据性能分析（Dataprofiling）与数据清洗分析(ETL)针对业务的操作型集成数据复制与同步，数据迁移与捕捉，应用升级等为决策支持系统提供萃取，转置，加载数据集成主数据管理MDM©Talend20109TalendUnifiedPlatform共享，一体化环境-前台:UI(Eclipse,Web)-后台:repositoryTalendOpenProfiler数据质量问题鉴定-免费下载，GPL许可，自由使用-自定义指数解决方案定位TalendOpenStudio数据流创建免费下载，GPL许可，自由使用无数据流限制-450+组件TalendMDM社区版主数据管理免费下载，GPL许可，自由使用Activedatamodel-轻量级业务用户UITalendDataQuality清洗与追踪-专用组件-报告数据质量门户TalendIntegrationSuite数据集成部署团队合作自动部署与均衡加载-调度监测TalendMDM企业版大规模部署的MDM-完整的管理权限-验证规则-复杂流程TalendLCp最佳实践管理TestingPlatformRepositoryManagerProjectAudit©Talend201010IT系统中的Talend外部的客户与供应商等遗留账目生产编制预算CRM销售业务数据集市市场业务数据集市分析数据清洗数据信息系统中交换数据与合作伙伴交换数据萃取，转置，加载数据DWH管理唯一真实版本（singleversionoftruth）MDM中枢迁移遗留应用新账目©Talend201011市场定位数据质量数据性能分析与数据清洗分析(ETL)针对业务的操作型集成数据复制与同步，数据迁移与捕捉，应用升级等为决策支持系统提供萃取，转置，加载数据集成主数据管理MDM©Talend201012Talend提供的数据质量方案TalendOpenProfiler数据质量问题鉴定-免费下载，GPL许可，自由使用-自定义指数TalendDataQuality清洗与追踪-专用组件-报告数据质量门户©Talend201013数据质量的市场状况现状在不同的业务单元之间和单元内部，因为缺乏统一的数据标准，数据的便携性因而不足。数据没有达到足够的粒度来满足应用的需要。项目团队并不真正理解数据所面临的挑战。限制邮政标准(CASS,SERP,RoyalMail,DPV,NCOA)。请勿打电话，请勿发邮件，未注册。结果解决方案无法为消费者提供360度的关照，也无法反应准确的库存状况，等等。数据密集型项目会...