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Snowflake上市預示大數據分析時代到來?

hl5C_deeptechch ? 來源:DeepTech深科技 ? 作者:DeepTech深科技 ? 2020-10-30 09:50 ? 次閱讀

1956 年,福特公司上市,成為有史以來最大的 IPO。由于融資規模巨大,這次公開募股,幾乎囊括了華爾街的每一家公司,其中就包括巴菲特的伯克希爾哈撒韋。 64 年后的 2020 年 9 月,SNOWFLAKE 上市,成為有史以來軟件行業最大的 IPO 案例。

同時,巴菲特繼參與福特 IPO 之后再次出手,投資 SNOWFLAKE,這對于常年回避科技股的巴菲特來說,極為罕見。 雖然相隔 64 年,但由于巴菲特僅參與過這兩次 IPO,于是,兩件事被聯系起來。某種意義上說,SNOWFLAKE 和當年的福特汽車頗有相似之處。

因流水線生產獲得巨大成功,福特汽車真正地將汽車變成了工人階級也能夠買得起的快消品,這是對當時 “美國制造業翻天覆地的改革與創新”。 而 SNOWFLAKE,在數據分析領域做到了這一點。基于公有云和彈性計算,SNOWFLAKE 將數據分析工具變成了快消品。對下游企業用戶來說,存儲、處理和分析海量數據,成為了 “綁定一張企業信用卡,就能馬上開始” 的快捷消費。 圖|SNOWFLAKE 公司 (來源:企業) 國內新型分布式數據庫公司 PingCAP 在海外與 SNOWFLAKE 有相似業務。

在與 DeepTech 談到 SNOWFLAKE 模式成功的意義時,PingCAP 的 CTO 黃東旭打了一個比方,“SNOWFLAKE 出現之前,我出差只能在當地買房才能住,現在可以住酒店了,按時間算錢”。 通俗的講,SNOWFLAKE 是一家提供數據分析工具的公司,這在投資領域,被稱為 “賣鏟子的人”。賣鏟子是最好的商業模式之一,因為無論下游競爭如何激烈,總是要來買鏟子挖礦的。這里的 “礦”,就是數據。 如今,數據已經成為 21 世紀最有價值的資產之一。根據世界經濟論壇披露的資料顯示,到 2020 年,全世界總的數據量達到 44 個澤字節(ZB),這意味著其數據量是可觀測宇宙中星星數量的 40 倍。

而每天,互聯網上產生 50 億次搜索、發送 2940 億封郵件、5 億條推特被發出。 海量數據中,蘊藏著大量的商業機會。 圖|人類已經進入大數據時代 (來源:pixabay) 根據麥肯錫全球研究院(MGI)的研究,幾乎所有的行業都可以從充分利用大數據中獲益。大數據的正確使用能夠讓零售商的營業利潤率提升 60%;在美國,醫療保健行業創造性地使用大數據提升效率和質量,每年能多創造出 3000 億美元的產值;美國的醫療支出也能因此降低 8%。 通過對海量數據的挖掘,從中獲得有效洞察,對企業業務進行反饋調節,目前已經成為傳統行業、互聯網行業、新興行業的剛需。

最強有力的證明來自于數據人才短缺的現狀,在美國,對深度分析師需求的缺口達到 14 萬 - 19 萬人。麥肯錫預測,針對當前的數據量,需要 150 萬名經理和數據分析師,才能有效地利用大數據。 這種 “從數據中獲取洞察” 的商業邏輯,從本世紀第二個十年開始,在中美兩個巨大的市場幾乎同時取得了共識。2011 年,麥肯錫發布了《大數據:創新、競爭和生產力的下一個前沿》,給出定論:大數據的應用將會影響諸多行業,某些行業會得到更多的增益。在中國,分別于 2012 和 2014 年,涂子沛的《大數據:正在到來的數據革命,以及它如何改變政府、商業與我們的生活》與《數據之巔:大數據革命、歷史、現實和未來》兩部書引發了中國社會對大數據的廣泛討論,作者提出,“除了上帝,每個人都要用數據說話”。

圖|傳統行業正在被大數據賦能 (來源:麥肯錫)

從此,數據驅動業務的模式逐漸形成并得到廣泛認可。深諳此道的阿里巴巴在公開討論中直接表示,使用數據決策的公司排名比較靠前,大多數基于直覺或經驗(70%)的企業是落后者 大數據浪潮之下,隱藏在數據中的金礦足夠誘人,挖礦的人足夠多,賣鏟子幾乎是絕好的生意。2012 年,三位數據倉庫專家秘密成立 SNOWFLAKE,2014 年,公司走出 “秘密模式”,今年,SNOWFLAKE 上市,以當日收盤價計,市值 704 億美元。從零走到現在,SNOWFLAKE 只用了 8 年。 SNOWFLAKE 勝在何處?

SNOWFLAKE 的成功,源于一系列工程技術問題的解決和創新性的商業模式。用更準確的話講,它解決了數據倉庫的遺留痛點,利用云原生的技術性優勢,采取計算、存儲分離架構,為客戶提供了靈活、按需付費的方案。

要充分理解 SNOWFLAKE 產品的革命性之處,就要知道在此前通用的數據處理工具是怎樣的。對于一家有數據處理需求的企業,如果使用 Hadoop 技術自行搭建數據處理平臺,首先要有若干臺能存儲這些海量信息的計算機。

黃東旭說,有時候需要采購幾十臺,甚至上百臺電腦,存儲公司上百 T 字節的數據,然后再購買數據分析軟件,下載到電腦上,交給數據分析師使用。 這種模式非常 “笨重”—— 企業要一次性支出大量資金,購買設備(計算機、服務器)和軟件,但是每天至少一半時間(夜間)是不使用它們的。這就好比買了一輛私家車,每天只有上下班使用,大部分時間躺在車庫里,但是維護、保養費用一點也不會少。 對于那些資金實力有限、但是一樣想涉足數據分析的小公司來說,這種模式更加不友好。小公司成長迅速,產生的數據也會迅速增長,一年前搭建起來的系統,可能一年后就無法承載海量數據運行,只能再次添加設備。久而久之,整個系統會越來越臃腫。而對于初創公司而言,它們可能連支付這些設備的錢也拿不出來。

SNOWFLAKE 采用了一種新模式。 SNOWFLAKE 是一個提供數據分析倉儲服務的 SaaS 軟件,SaaS 是 Software-as-a-Service 的縮寫,意思是軟件即服務。使用 SaaS 軟件可以克服使用 Hadoop 自建系統的弊端,但 SNOWFLAKE 沒有止步于此,而是超越了 SaaS 軟件的舊有模式。 從 SNOWFLAKE 官方文檔來看,這種 “超越” 至少體現在 3 個方面:一是使用 SNOWFLAKE 的用戶不需要安裝、配置任何硬件;二是軟件也無需安裝,系統在云端運行;三是整個系統的維護、管理和優化都由 SNOWFLAKE 負責,用戶不需要親力親為。 為了能實現這種便捷、高效、簡潔的設計,SNOWFLAKE 在產品架構上進行了優化。

首先是通過與微軟、谷歌、亞馬遜等主流云存儲企業合作,SNOWFLAKE 實現了提供 “跨云” 服務,這意味著,不論用戶的數據是存儲在哪一家公司的云端,都能接入 SNOWFLAKE 進行數據分析。這在從前,用戶需要從云端下載到本地再分析,如今一切都發生在云端。 再者,SNOWFLAKE 采用了解耦結構,允許各個組件彼此保留完全自治且無意識的復雜工作框架,這種架構使得數據存續和計算能夠在任何一個云平臺分開、獨立運行。在這種架構下,SNOWFLAKE 實現了一種和傳統 SaaS 與 Hadoop 自建系統完全不同的收費模式—— 真正的 Pay as you go(量入為出)。

這種收費模式的意義在于,用戶在云端使用 SNOWFLAKE 的數據分析工具,存儲、算力都可以由其提供,用戶需要支付的費用,是根據分析的數據量和運算時間給出的。這意味著下游用戶完全拋棄了自建服務器、購買計算機、訂閱數據分析軟件的模式。量入為出,現收現付,“吃多少就掏多少錢”,并且是先看到效果,再付費,付費后置,效果前置。 傳統 SaaS 按照訂閱模式,提前支付月費或年費,先付錢,再使用,付費前置而效果后置,導致成本無法量化。 二者對比,高下立判。SNOWFLAKE 用戶不再需要提前支付一筆固定年費,平臺會根據實際使用中的計算和存儲用量結算 —— 成本可測。

圖|SNOWFLAKE 產品架構圖 (來源:公司網站)

用一個更恰當的比喻,就是買車和打車。在 SNOWFLAKE 模式出現之前,用戶想要出行(海量數據分析),要么買車(自建系統),要么一次性租一年車(SaaS 年費訂閱)。現在,可以打車(SNOWFLAKE 模式),收費是根據里程數(數據量)和乘車時間(計算時間)共同算出的。

打車,幾乎能涵蓋所有的高、中、低端客戶。這便是 “Pay as you go” 的精髓所在,也是 SNOWFLAKE 短短幾年,瘋狂收獲客戶的根本原因 —— 它把降本增效做到了極致。 中金資本也曾經表示:“Snowflake 背后的價值體現絕不僅僅來自于云原生技術。SNOWFLAKE 的創始團隊來自于 IBM、Oracle 等傳統數據庫的創始團隊,天生具備企業級軟件基因。同時,其營收大量來自于包括全球 500 強在內的大型企業,并呈現平穩的、持續的增長,契合企業級服務能力的商業價值。

從技術上看,Snowflake 通過跨云的分布式能力,協助客戶擺脫單一云平臺的鎖定。 2015 年,公司發布第一款產品,到 2018 年,公司經過一個為期 3 年的冷啟動期。時任首席執行官 Bob Muglia 將公司從最初的 80 個客戶發展到 1000 個客戶。而在過去的 12 個月里,SNOWFLAKE 迎來了爆發式增長,公司客戶從 1547 個增加到 3117 個,其中就包括財富 10 強中的 7 家和財富 500 強中的 146 家。 與此對應的,是公司高端客戶的增長。為 SNOWFLAKE 營收貢獻超過 100 萬美元的客戶,占比從 2019 財年的 14% 增長到本財年的 41%。

根據黃東旭的說法,SNOWFLAKE 的優勢體現在技術架構層面上。整合各家云存儲廠商,將其封裝后,SNOWFLAKE 成為最上端面向客戶的一層,聽起來很容易,但是在實際操作過程中會有很多問題,比如如何保證運行穩定性、提高運行效率、保障數據安全性等等。 原理易懂,做起來還是要費些周折,中國公司想學 SNOWFLAKE,并非不能做。但為何在國內,沒有看到一家像 SNOWFLAKE 一樣,估值上百億、爆發式增長的公司呢? 黎明前的寧靜 SNOWFLAKE 這個互聯網創新的好榜樣,之所以沒有被復制到中國,是由中美兩個市場商業發展進程和從業人員觀念不同導致的。

黃東旭告訴 DeepTech,在國內一些大企業,采購制度成為企業無法使用 “Pay as you go” 服務的障礙。這些企業需要在前一年制定好下一年的預算,每一塊錢怎么花是確定的,僵硬的規定下,企業很難接受 “先使用,后付費” 的模式。 此外,“重硬輕軟” 的落后思想作祟,讓一些中國企業不認為軟件是資產。傳統的海量數據分析模式,即采購一批計算機、服務器,這些看得見摸得著的東西讓企業心里更踏實。 即便有上述障礙,未來 “中國版 SNOWFLAKE” 的誕生也具有必然性。

黃東旭對此有信心,“采購模式與重硬輕軟” 會隨著商業的發展而改變,最終企業會接受性價比更高、驅動業務創新更快的方式。他說,“當前很多互聯網企業已經擺脫了老舊采購模式的桎梏,他們是未來潛在的 SNOWFLAKE 類似服務的用戶”。 現在,更大的瓶頸是企業數據上云。DeepTech 提出這樣一個問題:“到什么時候,中國初創公司可以開始做 SNOWFLAKE 這樣的業務?”黃東旭認為,當中國的企業,它們的數據開始大規模上云的時候,時機就到了。 在美國,企業數據上云已經成為普遍選擇。而反觀國內,還處在初級階段,企業由于對安全性的擔心、政策法規的要求等諸多原因,不愿或不能上云。

而 SNOWFLAKE 的服務,就是建立在云原生基礎上的。 黃東旭認為,未來一定會有一家創業公司,把國內各大云存儲企業整合起來,提供類似的服務,“這只是時間問題”。2020 年 8 月,財富 500 強中,中國企業數量(124 家)首次超過美國(121 家),考慮中美兩個市場體量的對比,SNOWFLAKE 上市市值 704 億美元,那未來中國的 “SNOWFLAKE” 價值幾何呢?

原文標題:巴菲特罕見出手科技股,Snowflake上市預示大數據分析“快消品“時代到來?

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責任編輯:haq

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