Рынок анализа данных: инвестиции в бурно развивающуюся отрасль

Согласно Oracle, большие данные — это данные, «содержащие большее разнообразие, поступающие в возрастающих объемах и с увеличивающейся скоростью». Анализ данных — это процесс сбора, очистки, изменения и обработки необработанных данных, а также их моделирование и интерпретация. Извлечение полезной информации помогает бизнесу и правительственным учреждениям принимать обоснованные решения.

Рост рынка данных

На заре 2020 года количество байтов в мире было в 40 раз больше, чем количество звезд в наблюдаемой Вселенной, и оценивалось в 44 зеттабайт (ZB). Это 1000 байт в седьмой степени или один миллион миллионов гигабайт. Другими словами, в одном зеттабайте 21 ноль.

Ожидается, что к 2025 году этот показатель вырастет в пять раз. Объем ежедневно генерируемых данных во всем мире достигнет 463 эксабайт (EB), или 0,463 зеттабайт. Это 1000 байт в шестой степени. Для сравнения: все слова, когда-либо произнесенные людьми, умещаются всего в 5 эксабайт. К тому же в 2025 году в мире будет 75 миллиардов устройств интернета вещей (IoT), а уже к 2030 году 90% населения старше шести лет будут в Сети.

Зачем нужен анализ данных

Эта процедура помогает снизить риски, связанные с принятием решений. Анализ данных предоставляет полезную информацию и статистику, часто в виде диаграмм, изображений, таблиц и графиков. Аналитика данных играет ключевую роль во всех бизнес-ориентированных и даже государственных операциях — от лучшего понимания аудитории и клиентов до прогнозирования природных и социальных катаклизмов и развития искусственного интеллекта. К примеру, анализ данных может помочь банку персонализировать взаимодействие с клиентами, системе здравоохранения — предсказать будущие потребности в области здравоохранения, а развлекательной компании — создать новый хит потокового вещания.

Более 90% компаний во всем мире сегодня так или иначе инвестируют в цифровую трансформацию своих бизнес-процессов. Возможность анализа больших данных играет в этой тенденции огромную роль. Большинство компаний осознают потенциал современных инструментов анализа больших данных, поскольку они позволяют добиться сокращения затрат и увеличение доходов, а также повышения эффективности и лучшей ориентации на клиентов. Инструменты анализа данных — это программное обеспечение и платформенные облачные решения, которые выполняют полный спектр действий по анализу данных в непрерывном и автоматическом режиме.

Этот сектор экономики будет расти большими темпами. Бенефициарами могут стать компании, среди которых уже сейчас можно выделить пять потенциальных лидеров.

Splunk: комплекс экосистемных решений

Splunk — это популярная облачная платформа и экосистема решений для сбора и аналитики больших данных, генерируемых цифровыми системами по всему миру. Платформа в режиме реального времени индексирует и сопоставляет информацию, позволяет создавать оповещения, отчеты и визуализации, распознает шаблоны данных и помогает диагностировать проблемы в сфере управления IT, безопасности и соответствия требованиям. Встроенные функции машинного обучения включают прогнозирование и кластеризацию событий, а также инструменты прогнозной аналитики.

Основное преимущество Splunk заключается в том, что платформа использует индексы для хранения данных и поэтому не требует отдельной базы данных для своей информации. Платформа динамически анализирует терабайты данных из множества систем буквально «на лету», что позволяет пользователям запрашивать данные без предварительного понимания их структуры. Можно просто подключить передачу данных и сразу приступить к анализу.

Со временем Splunk расширил свой операционный горизонт: его инновационное решение для передачи данных также было представлено в других областях. Среди них — бизнес-аналитика, кибербезопасность, а также DevOps — набор методов, сочетающих разработку программного обеспечения и IT-эксплуатацию, которые направлены на сокращение цикла разработки. Большим преимуществом Splunk, благодаря которому его выбрали тысячи компаний по всему миру, является возможность мониторинга и обработки данных в режиме реального времени.

Решения компании в области кибербезопасности позволяют обнаруживать вредоносную сетевую активность и реагировать на угрозы в разных средах быстрее и точнее. Программное обеспечение сопоставляет события с правилами и механизмами аналитики и индексирует их за доли секунды, позволяя обнаруживать потенциальные угрозы и реагировать на них до того, как сети будет нанесен какой-либо значительный ущерб.

Используя алгоритмы машинного обучения, Splunk проактивно определяет поведение сети, а также сопоставляет поведение пользователей в различных источниках данных и средах, что позволяет выявлять трудно обнаруживаемые угрозы безопасности. Отклонения от обычной сетевой активности автоматически оповещают назначенные группы безопасности для криминалистической экспертизы инцидентов. Этот же метод часто используется в здравоохранении — например, для предупреждения врачей и пациентов об аномальных значениях, собираемых датчиками. Кроме этого, Splunk предлагает множество различных экосистемных решений, включая инструменты для создания и обслуживания инфраструктуры и приложений.

Splunk имеет множество применений, и ее можно развернуть как в масштабной распределенной архитектуре в корпоративном центре обработки данных, так и на одном ноутбуке. Платформу также можно использовать в качестве облачного приложения, которое отличается высокой масштабируемостью и надежностью. Единая платформа позволяет анализировать данные с разных точек зрения, позволяя организациям извлекать выгоду из них во всех областях применения — от кибербезопасности и разработки приложений до мониторинга состояния IT и оптимизации бизнес-процессов. Это позволяет компаниям преодолеть изолированный подход, который замедляет рабочие процессы и сотрудничество внутри команд и между различными отделами.

Splunk также анализирует привычки потребителей, что позволяет ритейлерам оперативно настраивать свои маркетинговые стратегии или интерфейс мобильных приложений, чтобы лучше соответствовать ожиданиям конечных пользователей. Сектора экономики, в которых можно использовать решения Splunk для увеличения эффективности, универсальны: энергетика и коммунальные услуги, IT и финансовые услуги, здравоохранение, образование, производство, розничная торговля и государственный сектор.

Splunk генерирует различные отчеты в виде графиков, диаграмм, гистограмм и т. д. — от статистики до частот и корреляций. Каждый отчет имеет информационную панель и предоставляет множество возможностей для настройки и вывода необходимых данных с изменяющимися временными рамками и источниками. Анализ в режиме реального времени всегда предлагает актуальный и динамично развивающийся сценарий, а встроенные механизмы оповещения помогают в мониторинге и управлении.

В настоящее время компания переживает важный переход бизнес-модели на модель ценообразования, основанную на рабочей нагрузке. Стоимость различных уровней подписки зависит от емкости сбора данных, как и у многих других облачных сервисов, например AWS. Это будет шагом вперед по сравнению с предыдущей единой «премиальной ценой», которой компания была известна в отрасли. Решения Splunk высоко ценятся в отрасли, в настоящее время их используют три ветви правительства и все четыре ветви вооруженных сил США, а также более 90% компаний из списка Fortune 100, включая Intel, Comcast и Coca-Cola.

Уникальной частью предложения Splunk является более 2400 «приложений Splunkbase», созданных сообществом пользователей. Эти приложения варьируются от дополнительных инструментов визуализации и безопасности до соединителей баз данных и тех, которые помогают с соблюдением требований безопасности к транзакционным приложениям (PCI), что жизненно важно для финтеха и индустрии карточных платежей.

С 2020 года Splunk является лидером Gartner Magic Quadrant в сфере безопасности информации и управления событиями. Размер целевого адресного рынка компании расширился до $100 млрд, на котором в данный момент Splunk занимает всего 3%. Средний темп роста годового регулярного дохода (ARR) за последние три года составляет 40% в год, и его размер за последние 12 месяцев достиг $3,21 млрд, а объем выручки составил $2,845 млрд. В первом квартале компания отчиталась о росте выручки на 34% до $674 млн, а также об удвоении денежного потока от операционной деятельности.

Splunk фокусируется на росте и привлечении клиентов, что отражается высокими инвестициями в исследования и разработки (~30% от выручки), огромными административными, продажными и маркетинговыми затратами, доходящими до 72% от выручки. У компании пока нет выручки. Вместе с тем Splunk имеет лучший в отрасли показатель удержания клиентов в 132%, что указывает на высокую заинтересованность клиентов в решениях Splunk и постоянное увеличение их расходов на продукты компании. По итогу текущего года компания ожидает рост годового регулярного дохода (ARR) до $3,3 млрд, что предполагает его увеличение на 21,5%.

Snowflake: простой в развертывании и быстрый в масштабировании

Snowflake — компания по хранению и аналитике данных на основе облачных вычислений. Компания предлагает инновационное облачное хранилище данных, которое обеспечивает мгновенную эластичность и безопасный обмен данными между несколькими облаками. Snowflake сочетает в себе хранилища данных, гибкость платформ больших данных, эластичность облака и службу аналитики при стоимости ниже, чем у традиционных решений. Платформа компании позволяет предприятиям иметь структурированное многомерное хранилище данных и при этом выполнять их аналитику.

Snowflake разделяет хранение, вычисления и управление данными, поэтому легко интегрируется с любыми службами облачных вычислений, включая AWS, Microsoft Azure и Google Cloud. Такое разделение сервисов данных помогает Snowflake создать простой в развертывании и гипермасштабируемый бизнес по сравнению с ограничениями других хранилищ данных, таких как Amazon Redshift, построенных только на базе AWS. Другими словами, платформа Snowflake не зависит от облака и ее можно развернуть где угодно. Разделение хранилища и вычислений упрощает управление емкостью и обеспечивает быстрое время отклика для всех рабочих нагрузок.

Snowflake поддерживает почти неограниченные объемы хранилища данных, количество источников данных и одновременно работающих пользователей. С момента первичного размещения акций в 2020 году Snowflake постепенно превратилась из платформы для хранения данных в компанию, занимающуюся облачными данными. Это критическая разница позволила Snowflake увеличить целевой адресный рынок в 14 раз, до более чем $200 млрд. Сегодня архитектура Snowflake состоит из трех компонентов: централизованное хранение данных в облачном хранилище, вычисления и облачные сервисы, позволяющие управлять метаданными, оптимизацией, безопасностью и т. д.

Расширяющаяся экосистема интеграции и возможность для клиентов использовать решения компании с любым облачным провайдером — важнейший аспект успеха Snowflake. Кроме того, за последние четыре года компания достигла идеального рейтинга удовлетворенности — согласно исследованию Dresner Advisory Services, 100% клиентов рекомендуют Snowflake. Показатель удержания чистого дохода достиг 174%. Это означает, что за вычетом оттока клиентов за последние 12 месяцев клиенты потратили на сервисы Snowflake на 74% больше, чем за предыдущие 12 месяцев.

Аналогично Splunk и другим представителям отрасли, Snowflake выставляет счета клиентам только за используемые рабочие нагрузки. Средний темп роста выручки за последние три года составляет 133% в год, а доход компании за последние 12 месяцев увеличился до $1,41 млрд. В первом квартале 2022 года компания отчиталась о росте выручки на 85%, а денежного потока от операционной деятельности — на 745%. Как и другие компании из этой индустрии, инвестиции в рост являются приоритетной задачей Snowflake, поэтому компания пока что не генерирует прибыль.

По итогам первого квартала количество клиентов компании увеличилось на 40% в годовом исчислении и достигло 6322. При этом число крупных клиентов с годовым доходом более $1 млн выросло вдвое — до 206. Сегодня только 3% клиентов тратят на Snowflake более миллиона долларов в год. Вероятно, со временем эта часть значительно увеличится и станет главным фактором роста, поскольку решения Snowflake считаются лучшими в индустрии.

По итогу 2022 года компания ожидает увеличение будущей выручки на основе заключенных контрактов, по которым еще не оказаны услуги и не выставлен счет, до $2,6 млрд. Это предполагает его рост на 82% в годовом исчислении. По словам финансового директора Майкла Скарпелли, Snowflake находится на пути к тому, чтобы быстрее всех в индустрии достичь отметки в $10 млрд.

Важно отметить, что превращение непризнанной выручки по контракту в реализованную выручку у Snowflake занимает много времени. Клиентам требуется в среднем более 200 дней, чтобы выйти на контрактную норму потребления. Управление базой данных требует времени для настройки, обучения и т. д. Но как только клиенты начинают работать, со временем они начинают увеличивать свои бюджеты на решения Snowflake. Об этом говорит высокое значение показателя удержания чистого дохода в размере 174%.

Palantir: лучшие решения от спецслужб

Palantir — ведущая компания-разработчик программного обеспечения, специализирующаяся на анализе больших данных на основе искусственного интеллекта. Также компания предоставляет решения в области безопасности и разведывательные платформы, позволяющие государственным спецслужбам осуществлять слежку за любыми цифровыми следами любого субъекта. Компания была основана при инвестициях ЦРУ, а ее технология изначально использовалась для помощи в «охоте на террористов» по ​​всему миру. Компания разработала и предоставляет три основные платформы: Gotem, Foundry и Apollo.

Первый и ключевой продукт Palantir — SaaS-платформа Gotem с интерактивным визуальным анализом — помогает в расследованиях и операциях по борьбе с терроризмом. Она позволяет анализировать большие объемы данных и выявлять закономерности, скрытые глубоко в наборах различных данных — начиная от источников сигналов разведки и заканчивая отчетами конфиденциальных информаторов. Фактически Gotem представляет собой «операционную систему для глобального принятия решений». Она позволяет моделировать сложные ситуации с большими источниками данных в реальном времени, что ускоряет принятие решений. Их слоган «тысячи пользователей, миллионы датчиков, один экран» характеризует платформу как единую панель инструментов для мониторинга операций.

Ярким примером является применение платформы Gotem в принятии решений армией США. Платформа собирает данные в режиме реального времени как о союзных силах, так и о силах противника. В процессе их анализа с помощью ИИ Gotem выдает различные сценарии действий для предотвращения конфликтов, а также повышает эффективность в случае их возникновения. К примеру, используя спутниковые изображения в режиме реального времени, программное обеспечение Palantir может отслеживать пути военных кораблей вокруг Тайваня и стратегических портов Южно-Китайского моря с целью поиска аномалий, отличающихся от обычных операций. Кроме этого, платформа может использовать инструменты автоматизации для отправки предупреждений и управлять дронами наблюдения.

Диверсифицируя бизнес, Palantir вывела на рынок платформу анализа данных Foundry, предназначенную для корпоративных клиентов. Foundry используется корпорациями для создания центральной операционной системы и поддержки IT-безопасности. Но главная задача — это анализ массивов данных из разных источников с целью расшифровки и систематизации закономерностей, необходимых для принятия рациональных и наиболее эффективных решений. Платформа позволяет компаниям объединять обширные наборы данных из бизнес-аналитики, производственные данные в реальном времени и данные CRM. Возможности платформы включают в себя разработку «цифровых двойников», которые являются отличным способом для производственных компаний визуализировать свои операции и моделировать влияние изменений.

Apollo — это платформа для управления производственным программным обеспечением крупных компаний, включая Airbus, Hyundai, Rio Tinto и, конечно же, армию США. При этом решения компании позволяют решать самые разноплановые задачи — от наиболее эффективной схемы распределения помощи пострадавшим в результате стихийного бедствия и сложной гражданской логистики до определения последовательности уничтожения военных целей противника для максимальной эффективности и выработки военно-боевой тактики. Решения и технологии Palantir могут улучшить цепочки поставок, искать пропавших людей, оптимизировать производство и даже процесс исследований и разработок практически в любой области. Кроме этого, решения компании позволяют выявлять потенциальные угрозы — от финансового мошенничества и кибератак до выявления террористических угроз.

В своей сфере Palantir — уникальная компания с точки зрения клиентской базы и программного обеспечения. Компания разработала лучшее в своем классе программное обеспечение для правительственной и корпоративной клиентской базы. В числе ее клиентов — почти все спецслужбы и армия США, финансовые конгломераты JPMorgan Chase, Bank of America, Morgan Stanley, промышленные и другие компании, а средний чек достигает $20 млн в год. Общий целевой рынок Palantir огромен. По самой консервативной оценке, в данный момент он составляет $120 млрд в год и примерно поровну распределен между государственным и коммерческим секторами. По оценкам компании, к 2025 году эта сумма вырастет до $230 млрд.

Средний темп роста выручки за последние три года составляет 37% в год, а доход компании за последние 12 месяцев достиг $1,65 млрд. В первом квартале 2022 года выручка Palantir выросла на 31%, однако денежный поток от операционной деятельности снизился на 70%. Развитие бизнеса и рост являются приоритетной задачей, поэтому Palantir пока что не генерирует прибыль. Недавно компания объявила о выпуске новых продуктов, включая периферийный ИИ для растущего рынка IoT (интернета вещей), ежегодное расширение которого прогнозируется на уровне в 22% (CAGR). В настоящее время Palantir прогнозирует ежегодный рост выручки на 30% и более на период до 2025 года.

Alteryx: простая подготовка и сложная аналитика

Alteryx является поставщиком инфраструктурного программного обеспечения, специализирующимся на интеграции и анализе данных. В современном мире, ориентированном на данные, бизнес-аналитики тратят часы на электронные таблицы, пытаясь объединить данные из разных источников в рабочий формат, прежде чем фактически начать использовать данные для анализа.

Исследование Alteryx показало, что более 60 миллиардов часов времени тратится на повторяющуюся ручную работу с электронными таблицами. Это напрямую отражается ростом расходов и низкой эффективностью. Alteryx берет на себя этот трудоемкий процесс и помогает компаниям подготавливать и объединять потоки данных более эффективным и быстрым способом, позволяя клиентам сосредоточились на анализе, а не на ручном объединении данных.

Что делает Alteryx интересным, так это его способность обеспечивать простую подготовку и анализ данных, а также доступность более сложной аналитики, такой как машинное обучение. Все это предлагается на простой в использовании платформе. Однако компания недооценила скорость экспансии бизнеса в облако и только сравнительно недавно начала предоставлять решения на основе облачных вычислений. Компания перешла от продажи лицензий к модели подписки (SaaS), что привело к потере темпов роста.

Бессрочная лицензия одного рабочего места стоила тысячи долларов, что было сдерживающим фактором для экспансии компании, особенно в сфере малого бизнеса. Одно из главных преимуществ подписной облачной модели заключается в снижении барьеров входа для новых клиентов, что позволит Alteryx сделать цену менее пугающим фактором, привлечь больше новых клиентов и ускорить темпы роста.

Alteryx оценивает свой целевой адресный рынок в $65 млрд с потенциалом роста до $113 млрд к 2025 году. Решения Alteryx широко применимо для клиентов практически в любой отрасли, что наглядно демонстрирует срез клиентской базы, в которую входят Netflix, Walgreens, Abbott Laboratories, Chevron, Wells Fargo, Visa, Marriott Hotels и тд.

Средний темп роста выручки за последние три года составляет 27% в год, а доход компании за последние 12 месяцев достиг $575 млн. В первом квартале 2022 года выручка Palantir выросла на 33%, однако денежный поток от операционной деятельности снизился на 66%. В текущем финансовом году Alteryx прогнозирует доход в размере $730–740 млн, что соответствует росту на 36–38% в годовом исчислении.

Teradata: открытая платформа управления на основе ИИ

Teradata — это гибридная облачная платформа, которая позволяет сочетать общедоступные облака с локальными решениями. Решения компании охватывают как локальные данные, так и облачные, что позволяет клиентам выполнять аналитику вне зависимости от количества источников хранения данных. Как и многие компании, Teradata также предоставляет консультационные группы корпоративным клиентам, чтобы максимально использовать преимущества их решений.

Основным продуктом компании является платформа Vantage, которую менеджмент позиционирует как открытую платформу управления на основе искусственного интеллекта. Gartner и Forrester признали компанию лидером в области облачных вычислений. В настоящее время Teradata присутствует более чем в 75 странах и имеет более 100 технологических партнеров. Teradata обслуживает 17 ведущих телекоммуникационных компаний по всему миру, средства массовой информации и развлечения, финансовые конгломераты, компании из сферы здравоохранения, туризма, розничной торговли, энергетики и производства.

Как и новичок Snowflake, Teradata не зависит от облака, поскольку ее продукт работает в различных общедоступных облаках, включая AWS, Microsoft Azure и Google Cloud. В последние годы Teradata претерпела огромную трансформацию, перейдя на бизнес-модель подписки и развернув платформу в облаке. Этим объясняется замедление темпов роста в последние годы. Однако теперь у компании отличные финансовые показатели: за 2021 год общий доход достиг $1,92 млрд, а свободный денежный поток увеличился вдвое и составил $435 млн. Экспансия бизнеса в облачные среды, растущий объем создаваемых данных и последующее расширение партнерских отношений с другими облачными игроками будут способствовать дальнейшему росту доходов.

Развитие индустрии больших данных обусловлено резким увеличением объема самих данных. Прогнозируется, что объем рынка больших данных вырастет с $162,6 млрд в 2021 году до $273,4 млрд в 2026 году при совокупном годовом темпе роста на уровне 11,0% в течение прогнозируемого периода. При этом ожидается, что в сфере финансов, маркетинга и продаж рынок больших данных будет расти опережающими темпами. Инвестиции в эту отрасль с диверсификацией по различным компаниям могут быть вполне интересны для долгосрочных инвесторов.