公司是好公司,技术是好技术,但是股价还是太贵,完全可以等大盘调整再买
这也使得OLAP客户,可以很快地将存储打满到60-70%水平,但在计算的迁移上总是很缓慢。而在迁移完成后,因为解放了数据算力,BI分析师扩招后还会提供长期的增长。所以当Snowflake的CFO Scarpelli在业绩会上提到“未来几个季度的NDR都会非常稳定”时候也就不难理解了,独特的老客户增长特点使得这家公司的收入增速降得更慢,也能保持更长期的收入快速增长。这也让Snowflake更有机会完成10年20倍甚至30倍这样的高速收入增长。当我们拉长到25年维度看PS和PE的时候,估值就不一样了。
4.抽象去看OLAP行业,天花板仍然在不断提高在很长的一段时间内,我们都认为交易型数据库OLTP比起分析型数据库/数据仓库OLAP,是个更好的生意。因为OLTP与开发环境/生产环境相关,有更高的迁移壁垒,比OLAP多快一倍的预算,以及与业务发展直接的调用次数关系。但现在随着数据利用效率的直线上升,这个变化正在改变。调研了解到的很多美国的集成商,都一致反映他们手上的OLAP订单增速比OLTP快得多。数据的使用可能正在经历,或者还需要经历两次飞跃性的变化:
第一次:OnPrem迁移到云olap。因为在OnPrem的环境里,受制于运算能力,企业只能雇佣这么多BI,到了云Olap后展开算力后,反过来也需要更多的BI。第二次:云Olap后,降低了SQL的使用门槛和易用性,不再有环境部署、安装、教学的难题。更多的岗位可以跑SQL。公司的组织架构也可能调整,让数据更加流通。当我们去审视现在的互联网企业的时候,字节跳动、拼多多这样数据驱动上升到价值观的企业已经站在了第二次跳跃的中后期,不少产品经理甚至运营都可以自主写SQL进行一线的数据分析。衡量腾讯这样的古典产品经理主导的公司,还停留在第一次和第二次跳跃的中间。产品经理需要向BI提出需求,需求要在类似JIRA的系统中排期,而到了BI在分析的时候,还会严重受制于数据仓库的性能、不同部门数据仓库的割裂,以及数据治理上的严重问题。从而使得大部分的数据研究只能供给决策层汇报时使用。而到了更多数量的传统企业,他们远远没有达到腾讯的使用效率,还停留在第一次跳跃前的阶段。而在5到10年后,我们甚至有可能经历第三次数据使用效率的飞跃:SQL像Excel一样成为员工的基础技能。而这也需要更可视化的界面,和更高度集成的语言。而随着Python在青少年和大学生中的进一步普及,这很可能不是一件难事。回顾到20年之前,做报表要用Excel、做估值要用Excel搭模型,也是难以想象的。
5.Snowflake的业务不止在OLAP领域好的SaaS企业能够依托迁移壁垒最高的阵地,进行横向或者纵向拓展,典型的案例就是并购王Salesforce和扎根医疗的Veeva。
Snowflake也有一个很好的阵地,数据仓库是最接近基础设施的SaaS阵营,在SaaS上可以展开更多的应用产品:
最典型的就是向BI和Machine Learning拓展。Snowflake的BI产品正在测试,而ML也有很好的技术基础,在底层数据自动化上已经超过了同行。也可以纵向向生产链的上游拓展,例如与OLTP连接的Data Integration,Snowpark或者未来的其他产品可以给客户一个云原生的选择。也可以横向向非结构化数据拓展,统一的查询平台在未来也会与Databricks有更多的交集。最有想象力的还是Snowflake希望做成的Data Cloud设想,搭建一个可以自由数据交易的Marketplace,或者按我们通俗的理解”数据的应用商店“。比起三大云的Marketplace,Snowflake肯定有优势。多云属性使得客户存在任何一个IaaS厂商数据,都可以进入Snowflake的市场。与传统的数据使用方式相比,可以直接在OLAP内与自身的数据做关联,不需要二次导入到Python里。
从现在进度来看:
好的方面是,Data Marketplace的使用率已经从一年多的不到5%,提高到现在的23%。大多数的客户都是在最近三年加入Snowflake的,经历了两年的爬坡周期,他们刚刚安顿下来,有了使用外部数据或者变现数据的需求。难的方面是,数据变现对于大多数客户不是很有必要,而且还面临隐私和数据安全的问题。需要期待客户的数据部门从成本中心,思考是否要成为利润中心时,能不能找到可以变现的脱敏数据源。现在还主要停留在地理、风控、市场等信息,卖家也主要是第三方数据生产商。而长远来看,共同的数据格式和使用习惯也是逐年提高的产品壁垒。数据好不好外,也需要数据方不方便用。举一个不恰当的例子,很多互联网的业内人士都了解过之前的路由器数据市场,有很多我们耳熟能详的数据买家。如果有更安全、更合规的数据售卖,使用的场景也可以非常广泛。
6.大公司在抵御Snowflake时的困局对于Snowflake大部分的攻击都在于”OLAP的技术壁垒不高,三大云发力很容易追上“对于在大公司内积累了丰富失败经验的我,有很深刻的体会。在回答要不要破釜沉舟的时候,总得回答几个问题:
这项业务对我有多重要?是占到云收入2%的自有OLAP重要,还是锁定一个IaaS客户,为他提供更开放的应用层环境重要?对人才有多大的吸引力?我能给得起创业公司更高的待遇和职业路径吗,会打破我现有的薪酬体系吗,我的股票值钱还是创业公司的股票值钱?毕竟这样一个业务放在Snowflake就是千亿美金市值,但放在AWS体内隐含的市值可能也就100亿美金水平。有多重的历史技术包袱?开发OLAP时候,有的是收购来的框架(Redshift),有的是基于自己公司使用发展的路径(BigQuery),有的适用现有IaaS中小客户的需求(Synapse),值得我进行技术路线的重写吗?能够与竞对合作到什么层面?Redshift和Synapse都发布了和对方的打通合作策略,以对抗Snowflake的多云中立性,但比起可能流失一个IaaS客户,OLAP的意义有多重要?又怎么保证双方产品在技术上同时迭代,有相同的吸引力?如果不同时迭代,那迭代慢的那方,岂不是吃亏了……中台和KPI层面能提供多大的重视?对于IaaS厂商来说,销售、架构师通常都会负责所有的产品,二线优先级的产品应该提高到多大的重要程度?KPI又怎么能保证这样收入低、毛利高的产品受到销售重视?这不是产品的问题,这是组织架构和管理导向的问题。还有内部各部门之间的协调。不过计算业务估计不会介意OLAP部门改用存算分离后,由于减少冗余造成的计算使用量减少,毕竟给了IaaS客户更好的产品体验。但如果退一步想,一个发展迅速的第三方OLAP,刺激了客户在云厂商更大的存储需求,并且没有影响到三大云互相之间的IaaS竞争格局,还证明了SaaS/PaaS的Marketplace是正确的平台发展策略。又怎么权衡呢?
7.中国有Snowflake式产品的土壤吗?中国是与美国是不同的土壤。中国最大的特点是:
传统企业,尤其是国企和金融企业,有去IOE的需求,更信赖私有云。互联网企业的CTO和CIO都非常自信,认为自己搭一个开源的OLAP更好,而且只用适配自己,不看长期的更新和功能需求的话,短期来看效果说不定更好。这也使得国内能够给类似Snowflake这样公司提供的客户群比美国要少。云厂商,是现在就拥抱云原生,困难但坚持引导客户全都上公有云。还是满足客户的现有需求,帮他们配置OnPrem或者私有云,还是争论的焦点。而到了创业公司,因为客户群小的原因,在技术投入上也很难直接采用ROLAP的路线。
好消息是Snowflake引入国内的脚步越来越近了,我们终究应该拥抱更好的产品。
转发自知乎,作者波太金$Snowflake(SNOW)$ $游戏驿站(GME)$ $特斯拉(TSLA)$
公司是好公司,技术是好技术,但是股价还是太贵,完全可以等大盘调整再买
被安利到了,开始逐步建立Snowflake长期仓位
请问文章出处是哪里啊?
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