#2 SNOWFLAKE
Společnost se topí v datech a hladina jezera stále roste.
Co se dozvíš
Co znamená pro Snowflake změna CEO?
Jak je Snowflake připraven na dobu AI?
Jaké nebezpečí znamená Databricks?
Jaká je současná valuace a jak bude společnost vypadat v roce 2030?
Intro
Sledování videí, odesílání zpráv nebo online platby. Každá naše činnost produkuje nová data. Náš den je však časově omezený, a tím i naše schopnost generovat více dat.
Co se ale stane s tvorbou dat ve světě umělé inteligence a strojového učení?
Exponenciální růst…
V posledních letech moderní organizace prošly vlnou digitalizace a automatizace. Společnost vyvinula tisíce aplikací, které automatizují procesy pro marketing, obchod, finance či výzkum a vývoj. Výstupy těchto procesů je však nezbytné hromadně sledovat a vyhodnocovat.
Tyto analýzy jsou tradičně ukládány do izolovaných úložišť, ke kterým mají přístup různé týmy napříč organizací.
Co tedy systémoví architekti dělají, když toto izolované ukládání dat znemožňuje sledovat data napříč celou organizací?
Vytváří centralizované uložiště dat, které je dostupné pro každého kdo data potřebuje. A tak jak kadeřník má pro vytvoření účesu svůj holící strojek, tak i datoví architekti mají pro vytvoření centralizovaného uložiště svůj nástroj…
Platformu Snowflake.
Ta byla dříve považována čistě za "Data Warehouse-as-a-Service" (DWaaS). V současnosti však platforma výrazně zvýšila svou užitečnost a stal se z ní Data Cloud.
Terminologie na úvod
DWaaS - Zkratka znamenající Data Warehouse jako službu. Jedná se o službu, která poskytuje organizacím datový sklad bez nutnosti investic do fyzické infrastruktury. Umožňuje efektivní správu, analýzu a sdílení velkých objemů dat.
IaaS - Zkratka pro Infrastructure as a Service (Infrastruktura jako služba), je forma cloud computingu, která poskytuje virtuální výpočetní zdroje přes internet.
AWS - Akronym pro Amazon Web Services, což je dceřiná společnost společnosti Amazon poskytující cloudovou výpočetní platformu.
GCP - Akronym pro Google Cloud Platform, což je soubor cloudových výpočetních služeb, které nabízí společnost Google.
Azure - oficiálně známý jako Microsoft Azure, je cloudová výpočetní platforma a soubor služeb vytvořený společností Microsoft.
AI/ML - AI (umělá inteligence) a ML (strojové učení) jsou dva úzce spojené pojmy používané v oblasti počítačových věd, které se zabývají vytvářením inteligentních systémů vykonávající úkoly.
ACID - Zkratka ACID ve světě databází označuje čtyři základní vlastnosti transakcí:
Atomicita (Atomicity): Zajišťuje, že transakce je provedena celá nebo není provedena vůbec ne.
Konzistence (Consistency): Zajišťuje, že data v databázi jsou vždy v konzistentním stavu před a po provedení transakce.
Izolace (Isolation): Zajišťuje, že transakce probíhající současně v systému jsou oddělené a neovlivňují se vzájemně.
Trvanlivost (Durability): Zajišťuje, že po úspěšném dokončení transakce jsou její změny trvalé.
SBC - zkratka pro Stock-based-compensation. Společnosti využívají svých opčních plánů pro umožnění nákupu svých akcií svými zaměstnanci. Lze se též setkat s termínem ESOP.
Mise společnosti Snowflake
To mobilize the world’s data by building the greatest data and applications platform. Not just of the cloud era, but in the history of computing.
Vedení
Doba Datového skladu
Snowflake byl založen v roce 2012 bývalými architekty a data warehouse experty ze společnosti Oracle Benoît Dagevillem a Thierrym Cruanem. Původní spoluzakladatelé po čase oslovili specialistu na databáze Marcina Żukowskiho.
V roce 2014 Snowlake přibral na pozici CEO odborníka na databázové servery z Microsoftu Boba Mugliu a následně se Snowflake otevřel veřejnosti jako "Data Warehouse-as-a-Service" platforma.
Platforma původně běžela pouze na AWS. Během poloviny roku 2018 poté i na Azure a v roce 2019 i na GCP.
Doba Data Cloud
V průběhu expanze si představenstvo společnosti uvědomilo, že pro vstup na burzu a další etapu růstu potřebuje silného CEO a najalo na tuto pozici Franka Slootmana.
Slootman měl za sebou transformovaci firmy ServiceNow, kdy ji během let 2011 až 2017 přeměnil NOW 0.00%↑ z helpdesk poskytovatele na poskytovatale širších cloudových služeb zaměřených na automatizaci pracovních procesů. Během těchto 6-ti let ServiceNow zvýšila tržby z $75 milionů na $1.5 miliardy a akcie ServiceNow za působení Slootmana zhodnotila o 500%.
V roce 2019 nastoupil do nejvyšší role ve společnosti Snowflake a do roku 2024 zvýšil tržby společnosti z $97 milionů na $2.806 miliardy. Mezitím firmu úspěšně dovedl firmu k IPO a vybudoval kulturu maximální efektivity a neuvěřitelného tahu na branku. Dle Glassdoor téměř 91 % zaměstnanců schvalovalo jeho kroky a ve věku 65 let si odnáší téměř 6% akciový podíl a předává žezlo do doby umělé inteligence.
Doba AI
Ke společnosti Snowflake se nový CEO s indickými kořeny přidal, když Snowflake akvíroval jeho AI-startup Neeva v létě 2023 a v únoru 2024 byl představen jako nový CEO.
57 letý Ramaswamy získal doktorát z Computer Science na Brown University. Ramaswamy má za sebou úspěšné působení v Googlu, kde dokázal škálovat tržby Google AdWords z $1.5 miliardy → $100 miliard, aby poté založil první AI-search engine Neeva.
Kroky představenstva dosadit nového CEO si vysvětluji následovně:
Bob Muglia → vybudování elitního data warehouse poskytovatele
F. Slootman → IPO a škálování tržeb z cloudových služeb
S. Ramaswamy → vybudování elitního hráče na poli vývoje AI aplikací
O Slootmanovi můžeme říci, že zanechává Snowflake v dobré kondici. Snowflake je v podobné pozici jako byl v roce 2017 NOW 0.00%↑, který měl po jeho působení nastaven fantastický model a v následujících letech se jednalo o vítěze digitální revoluce. Tím, že Slootman měl opravdu “štědrou“ ESOP kompenzaci, tak se domnívám, že jeho odchod, může naopak pomoci k vyšším ziskovým maržím.
Ramaswamy je z předchozích CEO rozhodně ten s nejvyšším technickým vzděláním a dle mého má schopnosti dotáhnout Snowflake k dominanci ve světě AI. Od léta vedl spuštění služby pro snadné využití AI při analýze dat, Snowflake Cortex.
Již v roce 1995, tedy dva roky před spuštěním produktu s názvem "BackRub" později známým jako "Google Search", dokončil svou doktorskou práci s tématem “Indexace objektů v databázích”. Ve své práci prokazoval, že obětováním vyšší potřeby na úložnou kapacitu (3x) pro indexaci dat se dokáže radikálně zvýšit výkonnost vyhledávání (8x).
Produkty a jejich využití
Hlavním produktem společnosti je platforma, na které si mohou datoví inženýři elasticky měnit výkonnost databázového serveru podle aktuálních výpočetních potřeb. Tato elasticita je především důležitá v největším produktu společnosti.
Škálovatelný datový sklad
Data jsou pro mnoho organizací v centru jejich zájmu. Společnosti nechtějí, aby data ve skladu jen ležela, ale chtějí s nimi aktivně pracovat. Ať už se jedná o transformaci dat, tvorbu aplikací nebo zpřístupnění dat modelům umělé inteligence, data jsou aktivem pouze tehdy, když generují další přidanou hodnotu.
Historicky byli datoví inženýři nuceni pro spuštění svých náročných datových analýz čekat na dobu (obvykle v noci), kdy je server méně zatížený. S elastickým datovým skladem však mohou výkonnost databáze měnit podle současných výpočetních potřeb a po doběhnutí svých analýz opět škálovat výkonnost směrem dolů. Díky platformě Snowflake uživatelé nemusí vynakládat vysoké jednorázové náklady na hardware, který pak stejně plně nevyužijí (historický obchodní model firem jako je IBM).
Snowpark
Pro týmy, které potřebují řídit své procesy na stejných datech, ale v různých programovacích jazycích Snowflake postavil technologii Snowpark. Díky ní mohou analytici pracovat v jazycích jako Java, Python, SQL nebo JavaScript na totožných datech. Data mohou být streamovaná nebo nahrávaná v dávkách (batches) a Snowflake vždy zaručí, že každý uživatel platformy má přístup ke stejné verzi dat, takže výstupy nikdy nejsou zkreslené.
Snowpark po svém spuštění zatím tvoří přibližně 3% tržeb společnosti.
Streamlit
S využitím technologie Streamlit mohou datoví inženýři efektivněji a plynuleji spolupracovat s obchodními týmy. Open-source knihovna Streamlit, umožňuje okamžitou vizualizaci datových analýz, a tím se zásadně zkracuje čas potřebný k prezentaci výsledků. Streamlit usnadňuje sdílení interaktivních dashboardů, což přináší v organizacích rychlejší rozhodovací procesy.
Ukázka predikce aplikace:
Snowflake Marketplace
Kromě zjednodušení kolaborace týmů s daty, platforma uživatelům umožňuje přeprodej a monetizaci dat. Čím více zákazníků Data Cloud využívá, tím se Snowflake Marketplace stává hodnotnějším. Jedná se tedy o tzv. network effect.
Mezi populární prodejce dat patří například společnost ZoomInfo ZI 0.00%↑, která přes Snowflake prodává kontaktní údaje o firmách (telefonní čísla, adresy, emaily) nebo The Weather Channel, který prodává aktuální informace o teplotě, vlhkosti vzduchu.
Mezi známé nakupující na tržišti patří společnost The Trade Desk TTD 0.00%↑, která naopak nakupuje data pro lepší cílování svých marketingových kampaní.
Typickým příkladem je například nákup dat od společnosti The Weather Channel, platformou firmy The Trade Desk.
Snowflake Cortex
Služba, která organizacím umožňuje rychle analyzovat data a vytvářet AI aplikace. Tyto funkce založené na strojovém učení uživatelům poskytují automatizované predikce z velkých datasetů nebo analýzy dokumentů.
Cortex obsahuje v současné době 3 hlavní moduly:
Snowflake Copilot - pomáhá připravit jejich dotazy na SQL databáze pomocí přirozeného jazyka.
Snowflake Search - pomocí, kterého byznysové týmy mohou vyhledávat informace v databázi bez znalosti SQL (Např. “Vyhledej mi všechny pacienty, kteří mají Diabetes a zároveň jim je pod 25 let a jsou narozeni v Hradci Králové”)
Document AI - pomáhá týmům rozpoznat obsah dokumentů jako je například fotografie nebo PDF dokument.
Ukázka Document AI
Tržní prostředí
Největšími konkurenty v oblasti data warehousingu jsou společnosti:
Amazon Redshift AMZN 0.00%↑
Azure Synapse (dříve Azure SQL Data Warehouse) MSFT 0.00%↑
Google BigQuery GOOG 0.00%↑
SAP Business Warehouse SAP 0.00%↑
V oblasti poskytování databází a nástrojů pro vývojáře jsou konkurenty především:
MongoDB MDB 0.00%↑
Oracle Database ORCL 0.00%↑
Microsoft SQL Server
V oblasti řízení, analýzy dat a tvorby AI/ML modelů jsou konkurencí především platformy firem:
Databricks
Jak je na první pohled vidět, tak ve většině vertikál se vyskytují jako konkurenti tzv. Hyperscalers (Amazon, Google a Microsoft). Na jednu stranu nechcete soupeřit s firmami z neomezenými zdroji, na druhou stranu se však pozice Snowflaku stává jeho největší konkurenční výhodou.
Tím, že Hyperscalers de facto tvoří monopol pro poskytování IaaS a výpočetních služeb v cloudu, tak si dokáži představit budoucnost, kdy techničtí ředitelé firem raději zvolí pro datový cloud Snowflake. Především díky tomu, že se jedná o řešení, které je možné migrovat mezi infrastrukturami AWS/Azure/GCP podle nejlepších tržních podmínek. CTO se tak vyhne situaci, kdy by jeho projekt byl v tzv. “Vendor locku” a stal by se z něj Price Taker (musel by platit tolik kolik po něm vendor chce). Tímto zamykáním firem je dlouhodobě známý především Microsoft.
Nástroje pro vývojáře
Prozatím jsem uváděl většinu případů využití platformy Snowflake pro velké společnosti, které chtějí svá data jednoduše sdílet napříč týmy a následně využívat tržiště dat pro monetizaci nebo obohacení svých analýz. Snowflake je však i v solidní pozici konkurovat zaběhlým produktům nabízející SQL databáze.
Snowflake platforma podporuje ACID transakční konvence databáze. Nelze však říci že platforma bude vhodná k využití v aplikacích, které musí často nahlížet nebo aktualizovat databáze. V tomto případě produkty společností $MDB nebo $MSFT zcela jistě zvítězí. V čem Snowflake exceluje je schopnost analyzovat velké množství dat, především díky možnosti elasticky škálovat výkonnost nahoru a dolů.
Datová analýza
Databricks je v současné době jediným “pure-play” konkurentem v oblasti BI a AI/ML analýz. Jedním z velkých rizik vidím to, že Databricks není veřejně obchodovatelnou společností, takže nejsme schopni pevně říci, která platforma nyní vítězí.
Hlavními rozdíly jsou především vidět v přístupu cílování koncových uživatelů. Snowflake cílí primárně na datové analytiky, zatímco Databricks i na datové inženýry a vědce. Databricks se též jeví být lepší ve zpracování větších datasetů (50GB a více) a zároveň lépe podporuje nestrukturovaná data (textové dokumenty, sociální média, videa).
Snowflake na druhou stranu disponuje výhodou, že je pevně zakořeněn v organizacích přes své DWaaS produkty, a díky vysokým switching costs bude pro konkurenci složité zákazníky přetáhnout. Od nového CEO si především slibuji vylepšení produktové nabídky pro AI/ML a dosáhnutí “téměř” parity s Databricks. Slovo téměř využívám záměrně jelikož obě platformy mají rozdílnou architekturu a Databricks je pro AI mírně lepší.
Dle odhadů, co se tržeb týče, je nyní Databricks přibližně o 28,3 % menším hráčem než Snowflake.
V současné době pokud bychom porovnali obě platformy tak Snowflake je rozhodně více “user friendly” než Databricks, který je postaven vědci pro vědce.
Zákazníci
Mezi zákazníky patří především korporace generující a spravující velké množství dat ze sektoru financí, zdravotnictví a spotřebního zboží.
Ke konci roku Snowflake vykazoval 461 zákazníků s tržbami na platformě vyššími než $1M. Celkově platformu využívá 9 437 unikátních zákazníků.
Příklady: Capital One, Pfizer, Canva, AT&T, Square, Lime, S&P Global, Sony, Adobe, Instacart, Sainsbury's, Micron nebo Hubspot.
Tržby & Katalyzátory růstu
V současné době management očekává, že tržby letos porostou ze současných $2.8 miliard tempem 22 % na přibližných $3.4 miliardy. Na finální tržby má největší dopad míra konverze tzv. Billings neboli Remaining-Performance-Obligations (RPO). Pod RPO si můžete představit předplacené kredity, které následně zákazníci čerpají, když si na platformě spustí své procesy (tzv. Workloads).
Až po zpotřebování těchto RPO’s tedy Snowflake uznává tržby. Tento monetizační model se nazývá “Consumption model”. Dosud předplacené RPO pro rok 2024 se pohybuje na úrovni $5.1 miliard, což je meziročně o více než 37 % více než v roce 2023.
“Zákazníci toto milují, ale Wall Street nesnáší…”
Problém však nastává při konverzi RPO na tržby. Zákazníci sice mají vyšší Bookings, ale spotřebovávají je pomaleji. Snowflake minulý rok mohutně vylepšoval svou platfomu, čímž způsobil, že workloady spotřebovávají menší výpočetní kapacitu a jsou tedy pro zákazníky levnější. Pro ilustraci, počet Workloadů na platformě v roce 2023 vzrostl o 62 %, avšak tržby stoupli pouze o 29 %.
Tento trend dle managementu bude pokračovat, a tím se konverze RPO na tržby nadále bude držet na úrovni 50% místo 57%, tak jak tomu bylo v letech před 2023.
Jaké tedy vidím důvody k budoucímu růstu?
Objem dat exponenciálně roste
AI/ML je ohromný sekulární trend, ve kterém uchování dat hraje centrální roli
Data Warehousing je obecně nudný byznys, společnosti ale chtějí z dat vytěžit maximální hodnotu, a to zvyšuje potřebu “utrácet” na platformě Snowflake
Tyto faktory dle mého názoru způsobí, že Snowflake v roce 2030 může dosahovat tržeb na úrovni mezi $9-13 miliardy.
Bear CAGR (2030) 19,9% x Bull CAGR (2030) 27,2%
Ziskovost
Snowflake má úžasnou konverzi tržeb na volný tok hotovosti, což je způsobeno vyššími úsporami z rozsahu a schopností uzavírat velké kontrakty s korporacemi.
V případě, že se současná hrubá marže výrazně nezhorší, a dále porostou tržby na mou očekávanou úroveň, tak se free cash flow marže může v roce 2030 může pohybovat na úrovni 38% až 42%. Tj. z každého dolaru spotřebovaného na platformě si Snowflake nechá až $0,42.
Valuace
Pokud bychom se zaměřili na mé očekávané hodnoty v roce 2030, tak při tržbách $13 miliard a FCF marži 42% je Snowflake naceněn trhem téměř přesně (“Priced for Perfection”). Trh Vám však v současné době nedává žádný bezpečnostní polštář a pokud se vývoj tržeb dostane po úroveň 24,5 %, tak akcie budou dále klesat, jako po oznámení výsledků za 4Q’24. Pokud bychom očekávali vyšší míru růstu tržeb po roce 2030 než 7%, tak lze uvažovat nad tím, že je Snowflake obchodován dokonce s diskontem.
Při srovnání Snowflake s konkurenty Google a Microsoft, lze říci, že se Snowflake obchoduje levněji než MSFT 0.00%↑ o přibližně 7,24%, pokud bychom přihlédli k budoucímu vyššímu růstu tržeb i FCF marži. U Snowflake navíc počítám, že FCF marže vzroste nad 26,73 %, což by tento diskont ještě zvýšilo.
Společnost GOOGL 0.00%↑ se obchoduje s diskontem na všech úrovních vůči Snowflake. U Google však nelze očekávat s vylepšeným FCF marže jako u Snowflaku a proto si myslím, že jsme v budoucích letech v rámci valuace blízko paritě.
Důvody výprodeje pozice
Co by muselo nastat abych vyprodával/zmenšoval pozici?
Nový CEO nezvládne produktově dohnat Databricks v AI/ML
Poměr SBC/Revenue nebude dále klesat
2021: 0,53%, 2022: 0,43%, 2023: 0,43%
Meziroční růst tržeb zpomalí pod 10%
Net Revenue Retention Rate klesne pod 100% (současní uživatelé přestanou utrácet více na platformě)
Databricks vstoupí na burzu a jejich prospekt ukáže mnohem lepší marže
Prvního bodu se příliš neobávám, jelikož za posledních 12 měsíců se Snowflake v nabídce pro vývojáře již prakticky vyrovnal Databricks. Druhý bod je zřejmě největším strašákem. I když Snowflake začne odkupovat zpět své akcie, tak současná kompenzace ve formě ESOP (opční programy pro zaměstnance) je neudržitelná. Sám budu v dalších kvartálech zvědavý, co s poměrem SBC/Revenue provede změna na pozici CEO.
Třetí bod: V následujících letech neočekávám, že by tempa růstu tržeb mohli spadnout pod 10%, i přes vylepšenou performance enginu. Ve čtvrtém bodě: NRR podle slov managementu jednou opravdu spadne pod 100%, ale ze současných úrovní okolo 130% bych byl překvapen, kdyby stávající uživatelé takto rychle přestali utrácet na platformě. V případě IPO Databricks je možné, že pozici rozdělím a alokuji část i do konkurenta. “Data is new Oil” a budoucí vítěz bude mít po roce 2030 astronomickou valuaci.
Alokace březen 2024
Výnos portfolia za únor 2024 byl 10,19% a od začátku roku portfolio generuje výnos 12,25 %.
ETF SPY (kopírující index S&P500) od začátku roku generuje zhodnocení 7,50%. Od založení portfolia (září 2015) strategie “PTF building” poráží ETF SPY o 27,22 %.
V měsíci únoru jsem provedl jedinou transakci, a to výprodej pozice ve společnosti GXO 0.00%↑ (cca 2% pozice), která konsoliduje svůj sektor automatizovaných skladů a další akvizice už jsou pro mě málo průhledné. U GXO není žádná změna příběhu, ale růst tržeb spadl pod 10% a čisté marže se nezlepšují. Pozici jsem poprvé otevřel v září 2022, a po částečném odprodeji v květnu 2023, jsem nyní kompletně uzavřel s přibližně 30% ziskem.
Tyto prostředky jsem alokoval do navýšení pozice ve společnosti
Keep reading with a 7-day free trial
Subscribe to Tiger Picks to keep reading this post and get 7 days of free access to the full post archives.