会议背景 - UBS全球技术与人工智能会议参会人数同比增长45%至50% 达到1200人 其中包括300家企业代表 [1] - Datadog是参会者最希望进行一对一交流的前10大公司之一 [2] 公司表现 - Datadog CFO David Obstler表示 公司股价在高中时期并未像现在这样受欢迎 [3] - 公司认为当前支出环境相对稳定 但行业整体表现略好于预期 [4]

公司信息 * **公司名称**：Datadog, Inc. (NASDAQ:DDOG) * **会议时间**：2024年12月3日 上午10:55 ET * **参会人员**： * David Obstler - CFO * Karl Keirstead - UBS * 其他UBS全球科技和AI会议参与者 核心观点和论据 * **市场环境**： * 第三季度以来，市场环境持续改善，数字项目支出和购买活动稳定。 * 企业部门表现稳健，净保留率和购买活动处于较高水平。 * 小型企业部门表现稳定，但增长速度较慢。 * **AI原生客户**： * AI原生客户占比从一年前的2.5%增长到6%，增长迅速。 * 预计AI原生客户将在合同续签时寻求更好的定价或优化支出。 * AI原生客户的风险特征是广泛且集中的。 * AI原生客户通常使用Datadog进行工作负载和应用程序的监控。 * **AI产品**： * Datadog正在开发AI产品，例如LLM可观察性和LLM监控。 * 这些产品旨在帮助客户监控和诊断AI应用程序。 * Datadog平台本身也在逐步集成大型语言模型和聊天功能。 * **定价**： * Datadog采用承诺模式，客户购买平台信用额度。 * 公司正在采取措施帮助客户优化使用Datadog，例如提供容量规划和定价建议。 * **竞争**： * Datadog与AWS等超大规模云服务提供商建立了合作关系。 * 这种合作关系有助于Datadog在多云环境中提供可观察性服务。 * **销售和营销**： * Datadog计划增加销售和营销支出，以扩大其市场份额。 * 公司预计这些投资将带来长期回报。 其他重要内容 * **印度市场**： * Datadog在印度市场面临来自APM公司、开源工具和云原生工具的竞争。 * 公司正在扩大其在印度的销售团队。 * **美国联邦政府**： * Datadog在美国联邦政府的收入占比很低。 * 公司认为，政府IT基础设施的现代化将有助于其业务增长。 总结 Datadog在2024年12月3日的电话会议中讨论了其市场环境、AI原生客户、AI产品、定价、竞争、销售和营销以及其他重要内容。公司对市场环境持乐观态度，并正在积极投资于AI和销售和营销领域。

公司动态 - Datadog在AWS re:Invent 2024上展示了其在AWS监控产品组合上的持续投资，覆盖了客户技术栈的各个方面，包括AI/ML应用、无服务器和容器化环境 [1] - Datadog目前提供超过100种独特的AWS服务集成，包括AI/ML服务，如AWS Trainium和AWS Inferentia ML芯片监控、Amazon Q、Amazon Bedrock和Amazon SageMaker [2] - AppFolio、Cash App、andsafe等客户通过Datadog监控AWS服务，利用其100多种独特的集成 [1] 客户反馈 - AppFolio的VP of Product表示，Datadog的LLM Observability解决方案帮助团队理解、调试和评估GenAI应用的使用和性能，解决了实际问题，如监控响应质量以防止负面交互和性能下降 [3] - Cash App的Machine Learning Engineering Manager表示，SageMaker解决了他们遇到的所有问题，并通过Datadog的AI集成（包括SageMaker）进行了大量使用 [4] - andsafe的Senior Cloud Solutions Engineer表示，他们利用Datadog的容器监控工具减少了资源消耗并加快了流程 [4] 行业趋势 - 公司依赖Datadog进行企业级可观测性的速度加快，AI/ML、云迁移、无服务器和容器等趋势推动了这一增长 [2] - 公司正在寻求更好地理解其LLM使用、基础设施性能和云成本，这进一步加速了Datadog的增长 [2] 产品功能 - Datadog的SaaS平台集成了基础设施监控、应用性能监控、日志管理、用户体验监控、云安全等多种功能，为客户提供统一、实时的可观测性和安全性 [5] - Datadog帮助各种规模和行业的组织实现数字化转型和云迁移，推动开发、运营、安全和业务团队之间的协作，加速应用上市时间，减少问题解决时间，保护应用和基础设施，理解用户行为并跟踪关键业务指标 [5]

文章核心观点 Datadog宣布其现代云安全信息和事件管理（Cloud SIEM）方法，该方法利用现代架构和机器学习，无需专用人员或专业团队激活，能解决传统SIEM解决方案面临的挑战，具有敏捷性、可扩展性、成本效益和实时威胁检测等优势 [1][3] 传统SIEM解决方案面临的挑战 - 难以整合来自不同来源的数据，导致可见性碎片化、检测和响应延迟 [2] - 随着组织发展和数据量增加，遗留系统和所需的专用团队不堪重负，导致云规模效率低下和运营成本上升 [2] - 大量误报警报会导致警报疲劳，使关键威胁被忽视 [2] Datadog Cloud SIEM的优势 - 利用现代架构和机器学习，强调敏捷性、可扩展性、成本效益和实时威胁检测 [3] - 帮助组织快速引入新的威胁检测源，确定安全调查的优先级并快速解决问题 [3] - 能添加自定义数据源，帮助改进警报，无缝进行调查和响应，改善安全态势 [4] Datadog Cloud SIEM的功能 - 基于风险的洞察：将实时信号和发现关联到实体，简化安全团队确定调查优先级的方式，风险评分包括云安全管理洞察和扩展实体类型 [5] - 15个月保留期：提供15个月保留期和Flex Logs，为客户提供灵活的经济模式，在不超支的情况下提供强大的威胁检测功能 [5] - 安全运营指标：提供对安全团队绩效的深入洞察，通过预建仪表板和详细报告提供有价值的数据，帮助团队优化威胁响应策略 [5] - 内容包和开箱即用的集成：拥有预建的检测规则、仪表板和工作流自动化工具，与领先技术集成，过去六个月新增超30个集成和内容包 [5] - Datadog安全实验室：由威胁检测研究和工程团队支持，确保在威胁检测方面持续创新，帮助组织无缝迁移并领先新兴威胁 [5] 公司介绍 Datadog是云应用程序的可观测性和安全平台，其SaaS平台集成并自动化多种功能，为客户的整个技术栈提供统一、实时的可观测性和安全性，被各规模和行业的组织使用 [8]

公司动态 - Datadog宣布其数据库监控产品现已支持MongoDB数据库 这使得Datadog数据库监控能够支持五种最流行的数据库类型 包括MongoDB Postgres MySQL SQL Server和Oracle [1] - Datadog数据库监控的MongoDB支持现已全面上线 [5] 产品功能 - Datadog数据库监控为应用开发者和数据库管理员提供了跨数据库环境进行故障排除和优化低效查询的能力 帮助团队轻松了解数据库负载 精确定位长时间运行和阻塞的查询 深入分析执行细节并优化查询性能 [2] - Datadog数据库监控帮助团队确保数据库的高可用性 通过提供数据库集群的全面列表以及关键指标 如每秒查询数 每秒读写数和复制细节 团队可以一目了然地监控整体集群性能 及早发现潜在问题并采取预防措施 [3] - Datadog数据库监控优化查询和数据库性能 团队可以跟踪关键查询性能指标 如延迟 执行时间和查询数据量 以快速检测长时间运行的事务 高影响阻塞器和缺失索引 同时接收修复这些问题的主动建议 [3] - Datadog数据库监控通过集成数据库监控和应用性能监控 在一个视图中关联健康指标和分布式跟踪与查询指标和解释计划 从而加速高延迟的根因分析 实现更快的故障排除和问题解决 [3] 行业影响 - MongoDB是全球领先的现代文档数据库提供商 其文档模型简化了构建数据驱动应用的过程 具有开发者友好的查询语言和易于使用和扩展的灵活数据模型 [4] - MongoDB高级合作伙伴总监Will Winn表示 随着企业利用当今日益数据密集型的工作负载 他们必须拥有部署高性能应用所需的工具 客户信任MongoDB的卓越性能和灵活性 现在Datadog数据库监控支持MongoDB 确保MongoDB数据库集群的高可用性和无缝性能变得更加容易 [5] 公司背景 - Datadog是云应用的监控和安全平台 其SaaS平台集成并自动化了基础设施监控 应用性能监控 日志管理 用户体验监控 云安全等多种功能 为客户提供整个技术栈的统一实时监控和安全 [6] - Datadog被各种规模和行业的组织用于推动数字化转型和云迁移 促进开发 运营 安全和业务团队之间的协作 加速应用上市时间 减少问题解决时间 保护应用和基础设施 了解用户行为并跟踪关键业务指标 [7]

大数据行业概述 - 大数据是指由结构化、非结构化和半结构化数据组成的庞大且多样化的集合，这些数据每天都会涌入企业 大数据的特点包括数据量（Volume）、速度（Velocity）和多样性（Variety），近年来还增加了价值（Value）、可变性（Variability）和真实性（Veracity）三个维度 [1] - 大数据行业专注于数据处理、存储和分析，提供数据挖掘、转换、可视化和预测分析工具 该领域的主要公司包括Datadog Inc (DDOG)、PROS Holdings Inc (PRO)、Varonis Systems Inc (VRNS)、Palantir Technologies Inc (PLTR)和HubSpot Inc (HUBS) [2] - 大数据在预测建模和机器学习等高级分析应用中发挥重要作用，帮助企业解决问题并做出明智决策 物联网（IoT）和人工智能（AI）等技术的进步推动了数据的快速增长，催生了新的大数据工具 [3] - 大数据提高了企业的决策能力和风险管理水平，增强了企业的敏捷性和创新能力，使运营更加高效，改善了客户体验 [4] 大数据股票推荐 - 推荐五只具有2025年强劲收入和盈利增长潜力的大数据股票 这些股票在过去30天内获得了明年盈利预期的积极修正，每只股票目前都获得Zacks Rank 2（买入）评级 [5] 公司分析 Datadog Inc (DDOG) - 2024年第三季度收入受益于现代可观测性、云安全、软件交付和云服务管理产品的强劲客户需求 截至季度末，DDOG拥有3,490名年收入超过10万美元的客户 [8] - DDOG的美元留存率在第三季度达到110%以上，客户增加了使用量并采用了更多产品 强大的云合作伙伴基础（包括Google Cloud、Microsoft Azure和Amazon Web Services）以及不断扩展的产品组合是主要增长动力 预计2024年净销售额将比2023年增长24.9% [9] - 预计明年收入和盈利增长率分别为20.1%和10% 过去30天内，明年盈利的Zacks共识预期提高了4.3% [10] PROS Holdings Inc (PRO) - PROS Holdings是全球领先的定价和收入优化软件产品提供商，专注于价格分析、价格执行和价格优化 其软件产品帮助企业深入了解定价策略，识别基于定价的利润漏洞，优化定价决策，改善业务流程和财务绩效 [11] - PROS Holdings的软件产品采用先进的定价科学，包括运筹学、预测和统计 还提供一系列服务，包括分析公司当前的定价流程和实施软件产品以提高定价绩效 [12] - 预计明年收入和盈利增长率分别为9.2%和32.4% 过去30天内，明年盈利的Zacks共识预期提高了2.1% [12] Varonis Systems Inc (VRNS) - Varonis Systems提供创新的软件平台，帮助企业映射、分析、管理和迁移非结构化数据 产品包括DatAdvantage、DataPrivilege、IDU分类框架、数据传输引擎和DatAnywhere [13] - VRNS的产品销售对象包括中小型企业以及金融服务业、消费品和零售业、工业、医疗保健、能源和公用事业行业的大型跨国企业 [14] - 预计明年收入和盈利增长率分别为11.7%和29.3% 过去30天内，明年盈利的Zacks共识预期提高了6.3% [14] Palantir Technologies Inc (PLTR) - Palantir Technologies为情报界构建和部署软件平台，协助反恐调查和行动 最近，其商业业务在传统政府合同之外加速发展，主要得益于在AI领域的积极投资 [15][16] - 去年推出的AI平台（AIP）是一个AI驱动的系统，帮助客户快速集中和分析数据，发现如何推进业务目标 AIP提供对开源、自托管和商业大型语言模型的统一访问，将结构化和非结构化数据转换为LLM可理解的对象，并将组织的行动和流程转化为人类和LLM驱动代理的工具 [16] - 预计明年收入和盈利增长率分别为24.5%和24.9% 过去7天内，明年盈利的Zacks共识预期提高了2.1% [17] HubSpot Inc (HUBS) - 2024年第三季度业绩强劲，收入和利润均超过Zacks共识预期，得益于各细分市场的强劲用户参与度 HubSpot AI的集成（包括AI助手、AI代理、AI洞察和ChatSpot等尖端功能）为客户带来了更多价值 [18] - 高端市场的企业客户正在稳步采用多中心模式，而入站应用程序的日益普及是一个有利因素 在现有客户群中交叉销售产品具有巨大潜力 One HubSpot计划和App Marketplace是主要增长动力 [19] - 预计明年收入和盈利增长率分别为16%和15.1% 过去30天内，明年盈利的Zacks共识预期提高了4.3% [20]

文章核心观点 - 高盛将人工智能（AI）繁荣分为几个不同阶段，目前正处于从基础设施公司转向软件公司的过渡期 [1][2] - Datadog作为AI软件领域的领导者，受益于AI繁荣，其LLM Observability软件已显示出早期牵引力 [2][3][4][5][6][7][8] - Datadog的财务表现强劲，客户数量和平均支出均有所增长，AI相关收入占比提升 [6][7][8] - Datadog的净收入保留率持续在110%以上，表明现有客户支出增长加速 [9] - Datadog股票估值较高，但长期增长潜力大，投资者应考虑在回调时增持 [10][11] 高盛对AI繁荣的阶段划分 - 第一阶段围绕半导体公司Nvidia [1] - 第二阶段围绕基础设施公司如Microsoft和Amazon [1] - 第三阶段围绕软件公司 [1] 高盛分析师观点 - 对冲基金经理在第三季度开始转向AI软件股票 [2] - 现在是开始建立AI软件股票头寸的好时机 [2] Datadog公司概况 - Datadog专注于可观测性软件，提供约24种产品帮助企业监控和分析应用及基础设施性能问题 [3] - Datadog的平台基于AI引擎，自动化处理警报、洞察和根本原因分析 [3] Datadog的市场地位 - Datadog通过单一平台整合支出，简化多供应商工具集成，成为可观测性软件领导者 [4] - Forrester Research认可Datadog在IT运营AI领域的领导地位 [4] Datadog的业务驱动因素 - 随着计算环境复杂性增加，企业对可观测性软件的需求上升，云迁移和AI普及是Datadog的顺风 [5] - Datadog今年推出了LLM Observability，一套针对生成式AI应用的基础设施和大语言模型性能监控工具 [5] Datadog的财务表现 - 第三季度财务表现强劲，客户数量增加9%至29,200，现有客户平均支出增长超过10% [6][7] - 收入增长26%至6.9亿美元，调整后每股收益增长27%至0.46美元 [7] Datadog的AI相关进展 - CEO Olivier Pomel表示LLM Observability产品已显示出早期牵引力 [8] - AI公司占年度订阅收入的6%，高于上一季度的4%和去年的不到3% [8] Datadog的客户保留率 - 净收入保留率连续五个季度保持在110%以上，具体在111%至119%之间 [9] - CFO David Obstler表示收入保留率呈上升趋势，现有客户支出增长加速 [9] Datadog的股票估值 - 华尔街分析师预计Datadog调整后收益将每年增长50%至2026年 [10] - 当前估值为调整后收益的150倍，看起来较贵 [10] - 投资者应考虑在股价回调时增持 [11]

网络安全行业概述 - 网络安全行业旨在保护系统、网络和程序免受数字攻击，这些攻击通常旨在访问、更改或销毁敏感信息，或通过勒索软件勒索用户，或破坏正常业务运营的完整性 [3] - 人工智能、物联网设备的广泛采用以及公共和私营部门数字化程度的提高，增加了漏洞并扩大了攻击面，需要开发先进的安全解决方案 [4] - 网络安全公司提供集成保护，以应对不断演变的安全威胁，同时简化IT安全基础设施 [4] 推荐的三家网络安全公司 - Fortinet Inc (FTNT) 在第三季度表现出色，主要得益于大型企业客户的需求增长以及安全订阅业务的增长，尽管网络产品销售放缓 [7] - Datadog Inc (DDOG) 在2024年第三季度的收入增长主要得益于客户对现代可观测性、云安全、软件交付和云服务管理产品的需求 [11] - Palantir Technologies Inc (PLTR) 的商业业务近期加速增长，主要得益于其在人工智能领域的积极布局，特别是其人工智能平台 (AIP) 的推出 [16] 公司财务表现 - Fortinet Inc (FTNT) 预计2024年收入和盈利增长率分别为11%和33.7%，2025年分别为12%和6.1% [9] - Datadog Inc (DDOG) 预计2024年收入和盈利增长率分别为24.9%和32.6%，2025年分别为20.1%和10% [13] - Palantir Technologies Inc (PLTR) 预计2024年收入和盈利增长率分别为26.6%和52%，2025年分别为24.5%和24.6% [18] 公司业务亮点 - Fortinet Inc (FTNT) 通过产品开发和收购增强其统一威胁管理产品组合，预计将推动其增长 [8] - Datadog Inc (DDOG) 的客户保留率在第三季度保持在110%以上，主要得益于客户使用量的增加和更多产品的采用 [12] - Palantir Technologies Inc (PLTR) 的人工智能平台 (AIP) 提供了对开源、自托管和商业大型语言模型的统一访问，能够将结构化和非结构化数据转换为LLM可理解的对象 [17]

动量投资策略 - 动量投资策略的核心是跟随股票的近期趋势 无论是上涨还是下跌 在“做多”的背景下 投资者本质上是“买高 但希望卖得更高” 这种方法的关键是利用股票价格的趋势 一旦股票确立了方向 它很可能会继续朝着这个方向移动 目标是股票一旦走上固定路径 就会带来及时且有利可图的交易 [1] 动量指标的争议与解决方案 - 许多投资者喜欢寻找股票的动量 但这很难定义 围绕哪些指标最适合关注以及哪些是未来表现的劣质指标存在很多争议 Zacks动量风格评分作为Zacks风格评分的一部分 帮助解决了这个问题 [2] Datadog的动量表现 - Datadog（DDOG）目前持有B级动量风格评分 文章讨论了价格变化和盈利预测修正 这是动量风格评分的两个主要方面 [3] - Datadog的短期价格表现强劲 过去一周股价上涨22.79% 而Zacks互联网-软件行业同期上涨5.38% 从更长时间框架来看 月度价格变化为23.95% 优于行业的7.38% [7] - 过去一个季度 Datadog股价上涨34.72% 过去一年上涨39.95% 相比之下 标普500指数分别仅上涨6.59%和32.84% [8] 交易量与盈利预测 - Datadog的20天平均交易量为5,893,918股 交易量是衡量股票动量的重要指标 上涨的股票伴随着高于平均水平的交易量通常是一个看涨信号 [9] - 过去两个月 全年盈利预测有13次上调 没有下调 这帮助Datadog的共识估计从1.63美元增加到1.75美元 下一财年 有11次上调 1次下调 [11] 综合评估 - 综合考虑所有因素 Datadog被评为2（买入）股票 动量评分为B 如果投资者正在寻找一个有望在短期内上涨的新选择 Datadog值得关注 [12]

人工智能与云计算行业 - 人工智能的普及对多个行业产生积极影响 云计算是其中一个受益市场 帮助公司创造大量收入 [1] - 从硬件供应商如Nvidia到基础设施提供商如Oracle 多家科技公司因AI技术实现收入增长 [2] - 预计到2033年 可观测性领域的AI采用率将以22.5%的复合年增长率增长 产生近110亿美元的收入 [3] - 69%的可观测性解决方案基于云 得益于其灵活性和可扩展性 [4] Datadog公司概况 - Datadog在云可观测性领域崭露头角 并开始将AI集成到其产品中 有望加速其增长 [4] - 2023年可观测性市场估值为510亿美元 预计到2027年将以11%的年增长率增长 [5] - 2024年第三季度 Datadog收入同比增长26%至6.9亿美元 非GAAP每股收益同比增长28%至0.46美元 [6] - 公司2024年全年收入预期上调至接近26.6亿美元 每股收益预期上调至1.76美元 [7] - 2024年收入预计增长25% 净利润预计增长33% [8] Datadog的AI解决方案 - 2024年第三季度末 约3000名客户使用Datadog的AI解决方案 占客户总数的10%以上 [10] - AI解决方案帮助客户将LLM延迟、错误和质量调查时间从数天或数小时缩短至几分钟 [10] - 客户使用4种或以上Datadog产品的比例同比增长3个百分点至49% 使用6种以上产品的比例增长5个百分点至26% [12] - 剩余履约义务(RPO)同比增长26%至18.2亿美元 表明公司未来增长潜力强劲 [13] 市场机会与增长潜力 - Datadog的可寻址市场规模巨大 AI解决方案的采用率不断增长 有望维持强劲增长 [14] - 尽管估值较高 但公司具备持续强劲增长的潜力 得益于其服务的巨大市场和AI在可观测性领域的增长 [16] - 根据Yahoo! Finance Datadog的PEG比率为0.80 表明相对于其预期增长 股票被低估 [17]