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SaaS Aktie Analyse 

Das beste Unternehmen aus der Software-Branche?

Von Jan Fuhrmann und Christian Lämmle

Cloud (Hauptverwendungszweck für SaaS) – Renditen bis zu den Wolken

Die Cloud ist eine der innovativsten Technologien des 21. Jahrhunderts. Wir haben bereits diverse Unternehmen aus dem Bereich analysiert. Nicht ohne Grund – die Gewinnmargen und Wachstumschancen sind groß. Bereits im Jahr 2020 betrug der Umsatz mit Cloud-Computing weltweit 270 Mrd. USD. Im Cloud Bereich gibt es diverse Unternehmen, deren Dienste sich überschneiden, aber auch stark unterscheiden. Es ist also wichtig zu verstehen, welchen Bereich der Cloud ein Konzern abdeckt. Diese Analyse ist einem Tech-Konzern aus den USA gewidmet, das eine Analyse-/Überwachungsplattform für Entwickler und IT-Betriebsteams bereitstellt.

Der Podcast zu unserer Aktienanalyse

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KapitelTimestamp
Einleitung00:00:00
Geschäftsmodell00:17:29
Fundamentale Kennzahlen00:43:53
Branche & Konkurrenz00:57:33
Chancen, Risiken, Bewertung, Technische Analyse01:07:59

Inhaltsverzeichnis

Kurzportrait

Der Software-as-a-Service-Markt wächst seit Jahren mit rund 27 % im Jahr und wir haben uns eine ganz besondere Perle aus dem Bereich herausgepickt. Für 2023 wird ein Umsatz erwartet, der dem 40-fachen (!!!) gegenüber 2016 entspricht. Es ist deshalb ganz berechtigt zu fragen, ob wir es hier wohl mit dem besten SaaS-Unternehmen zu tun haben.

Charttechnisch hat die Aktie gerade eine langfristige Korrektur hinter sich, welche sich in die Marktsymmetrie der Vergangenheit perfekt einfügt. Kurzfristig konnte bereits ein Boden ausgebildet werden und eine Stabilisierung ist erfolgt.

Sowohl von der technischen als auch von der fundamentalen Perspektive ist die Aktie also auf den ersten Blick sehr interessant — wir haben das Ganze mal genauer unter die Lupe genommen.

Die Analyse bezieht sich auf den Kenntnisstand unserer Recherche vom 05.02.2022.

WKN/ ISINWüsstest du wohl gerne... 😀
BrancheInformationstechnologie
Peter Lynch EinordnungFast Grower
Fundamentales WLA-Rating?/10
Technisches WLA-Rating?/10
Porters Burggraben-Rating?/25
Marktkapitalisierungmittelgroß
Dividendenrendite0,00 %
KGVzugegeben, günstig sind sie nicht
Firmensitzaus den USA, was auch sonst?
Gründungsjahrgar nicht so lange her
Mitarbeiterrelativ wenig
WKN/ ISINA2PSFR/US23804L1035
BrancheInformationstechnologie
Peter Lynch EinordnungFast Grower
Fundamentales WLA-Rating5/10
Technisches WLA-Rating5/10
Porters Burggraben-Rating16/25
Marktkapitalisierung46,88 Mrd. USD
Dividendenrendite0,00 %
KGV-
FirmensitzNew York City (USA)
Gründungsjahr2010
Mitarbeiter1.085

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Monatsabo
Jahresabo

1. Das Unternehmen

Historie

Die Gründung

Datadog wurde im Jahr 2010 von zwei ehemaligen Mitarbeitern von Wireless Generation gegründet. Olivier Pomel und Alexis Lê-Quôc stammen beide aus Frankreich und lernten sich bei der Arbeit in dem SaaS-Unternehmen (SaaS = Software-as-a-Service) kennen und hatten dort auch ziemlich hohe Positionen. Als Director of Operations und Leiter des Entwicklungsteams verstanden sie sich zwar gut, aber ihre Abteilungen eher weniger. Dies ist ein übliches Dilemma in Technologie-Unternehmen, denn die Entwickler haben als „Macher” oft eine andere Perspektive als diejenigen, die rein auf das operative Geschäft, die Performance und Zahlen schauen.

Die Differenzen zwischen ihren Abteilungen führten dazu, dass die zwei vermehrt enger zusammenarbeiteten, denn sie wollten diesen Missstand lösen. Pomel und Lê-Quôc sahen den immensen Vorteil darin, wenn alle im Team kooperierten.

Im Jahr 2010 wurde das Unternehmen Wireless Generation von NewsCorp gekauft und die beiden Franzosen gründeten ihr eigenes Unternehmen in der Software-Branche: Datadog. Das Ziel war zunächst die Entwicklung eines Produkts, welches das Problem anging, das sie bei ihrem alten Arbeitgeber bemerkt hatten. Zwischen den Entwicklern in Unternehmen und den Systemadministratoren sollte es zu weniger Konflikten kommen — letztendlich wird dadurch der allgemeine Unternehmensfortschritt gefördert.

Zur richtigen Zeit am richtigen Ort

Vor über zehn Jahren waren Themen wie Cloud und DevOps noch in der Kinderschuhen. DevOps ist genau das angesprochene Thema, mit dem sich die Gründer von Datadog so stark auseinandersetzten, denn es handelt sich grob gesagt um die Zusammenarbeit der Bereiche der Softwareentwicklung (Dev) und Systemadministration (Ops). Wie Pomel auch selbst in einem Interview bei TechCrunch zugibt, war man zur richtigen Zeit am richtigen Ort, denn mit dem allgemeinen Launch des ersten Produkts wurde auch der allgemeine Trend in dem Segment immer größer und das Interesse von allen Seiten stieg deutlich an. Der nächste Schritt war deshalb vor allem die Investition in Marketing, um das Potenzial bestmöglich auszuschöpfen und so viele potenzielle Kunden wie möglich zu erreichen.

Datadog setzte u. a. auf Blogs und Artikel, allerdings stieß man ziemlich schnell auf ein naheliegendes Problem: Die Ingenieure, die sich mit der Materie bestens auskennen, sind nicht zwangsläufig auch gute Autoren. Deshalb suchte man gezielt nach Ingenieuren mit einem Interesse für den Bereich Journalismus — so etwas hört man auch nicht alle Tage, aber die Strategie hatte Erfolg.

Wesentlich effektiver war aber noch die Platzierung auf Konferenzen und Messen, wo man die größten Stände mietete, die man finden konnte. Datadog präsentierte das eigene Geschäft mit Demos so simpel wie möglich und kam so an viele kleine und mittelständische Unternehmen heran, welche zu neuen Kunden wurden. Große Unternehmen hatten zu diesem Zeitpunkt den Schritt in die Cloud-Welt in der Regel noch nicht gewagt.

Kundenbasis

Allzu lange dauerte die Zeit allerdings nicht an, in der man nur die eher kleineren Unternehmen bediente. Bereits drei Jahre nach dem allgemeinen Launch des ersten Angebots gehörten internationale Größen wie Netflix, Spotify und Electronic Arts zum Kundenstamm. 2017 erreichte man eine Anzahl von insgesamt 4.000 Kunden auf der ganzen Welt. Im selben Jahr beschäftigte man um die 300 Mitarbeiter, wovon die meisten in den USA ansässig waren. Allerdings gab es auch in Frankreich schon einen Standort für den Bereich R&D – also Forschung & Entwicklung. Man sieht hier den großen Vorteil vieler Software-Unternehmen: Zu Beginn nur wenige Mitarbeiter im Verhältnis zur Kundenanzahl. Ein solches Geschäft lässt sich in einem ganz anderen Ausmaß skalieren.

Das starke Wachstum wurde vor allem auch durch die schnell wachsende Cloud-Branche gefördert. Da man das eigene Angebot auf Dienstanbieter wie Amazon Web Services oder Microsoft Azure ausweitete, wuchs die Attraktivität von Datadog für Kunden natürlich zusätzlich. Heute nutzen viele weitere große Konzerne die Dienstleistungen des Unternehmens:

Akquisitionen

Um das eigene Wachstum zu beschleunigen, führte Datadog ebenfalls Akquisitionen durch. 2015 erfolgte die Übernahme von Mortar Data, um die Funktionen im Bereich der Datenanalyse zum eigenen Angebot hinzuzufügen. 2017 kaufte das Unternehmen Logmatic.io aus Paris, welches eine Protokollverwaltung anbietet, mit der Benutzer Fehler schneller beheben und Anwendungen überwachen können. 2019 kaufte man Madumbo, eine KI-basierte (KI = künstliche Intelligenz) Plattform, auf der Anwendungen getestet werden können. Im selben Jahr eröffnete man auch eine Niederlassung in Japan.

Produktentwicklung

Mithilfe der Akquisitionen, aber auch eigener Weiterentwicklungen, verbesserte Datadog das eigene Angebot ständig:

Investoren und Börsengang

Zu Beginn hatte Datadog große Probleme, Investoren zu überzeugen Geld anzulegen, denn die meisten hörten von dem Geschäftsmodell bzw. dem Segment zum ersten Mal und verstanden es nicht wirklich. Aus diesem Grund sahen sie auch nicht die Notwendigkeit des Produkts, welches die Gründer entwickelt hatten. 

In einem Interview erzählte Pomel einst, dass New York zwar gründerfreundlich sei, aber die Unternehmensinfrastruktur gefehlt hätte. Zunächst blieb Datadog deshalb nichts anderes übrig, als von Kreditkarten zu überleben. Die Phase dauerte insgesamt ein Jahr an, in dem sich das Unternehmen im totalen Survival-Modus befand.

Im Nachhinein hat diese Anfangsphase aber auch ihre guten Seiten: Datadog war gezwungen sehr effizient zu arbeiten und früh auf Kunden zuzugehen – davon profitierte man vermutlich später. Darüber hinaus zeigt es den Unternehmer-„Spirit” der Gründer, welche von Beginn an vollends hinter ihrem Produkt standen und bereit waren das Risiko einzugehen.

Nachdem es in 2010 eine sogenannte Seed Round mit den ersten Investoren gab, erfolgte 2012 die Serie-A-Finanzierungsrunde. Hier sammelte Datadog 6,20 Mio. USD an Kapital ein, gefolgt von weiteren 15 Mio. USD bei der Serie-B-Runde in 2014 und 31 Mio. USD in der Serie-C-Runde (2015). Die Serie-D-Runde mit fast 100 Mio. USD war in 2016 eine der größten Finanzierungsrunden in der Stadt New York. An der Entwicklung der investierten Geldmengen kann man das Wachstum des Unternehmens gut erkennen. Zugleich lässt sich daraus ableiten, dass die gesamte Branche immer mehr in den Fokus rückte und an Bedeutung gewann.

Seit September 2019 notiert die Aktie von Datadog an der Nasdaq-Börse in den USA. Der Erlös beim Börsengang betrug rund 650 Mio. USD.

Mission, Strategie und Werte

Mission

Auch wenn auf der Investor Relations-Website kein klares Statement zu einer Mission aufzufinden ist, so ist diese anhand der Historie bereits relativ klar ersichtlich. Man wollte ursprünglich eine bessere Zusammenarbeit der Entwickler und Systemadministratoren herbeiführen und erweiterte das Angebot im weiteren Verlauf. Unternehmen soll der Alltag damit bestmöglich erleichtert werden, da das gesamte Angebot auf einer Plattform zu finden ist und von jedem von überall genutzt werden kann. Was genau erleichtert wird, erfährst du gleich im Geschäftsmodell, wobei du in der Abbildung 3 bereits einen groben Einblick bekommen hast.

Strategie

Die „Go-To-Market”-Strategie von Datadog besteht aus drei Ebenen, welche nach der Größe der Kunden sortiert sind. Je größer ein Kunde ist, desto länger ist der Zahlungszyklus — der Kunde bleibt auch tendenziell länger bzw. soll für eine längere Dauer an die Plattform gebunden werden. Ein kleinerer Kunde bezahlt hingegen monatlich und wird nicht von einem separaten Team betreut — hier arbeitet Datadog mit dem Prinzip der Selbstbedienung.

Werte

Datadog stellt bei jeglichen Entscheidungen den Kunden in den Fokus, da dieser letztendlich das Angebot des Unternehmens nutzt und zufrieden sein soll. Intern legt Datadog Wert auf Pragmatismus und die Eigenschaft, sich stets weiterzuentwickeln. Mit Pragmatismus wird darauf angespielt, dass sinnvolle und effiziente Entscheidungen getroffen werden, ob bspw. etwas selbst neu entwickelt oder akquiriert wird. Der Anspruch der stetigen Weiterentwicklung ist typisch in der Branche und fehlt hingegen bei vielen Unternehmen aus der sogenannten „Old Economy”. Daraus resultiert eine Innovationsfähigkeit und man möchte sich nicht auf bereits Erschaffenem ausruhen und in eine „Erhaltungsmentalität” verfallen.

Geschäftsmodell 

Einleitung

Laut einer Umfrage des IDC (Institute für Data Communication) sehen 60 Prozent der Befragten die Cloud als wichtigstes Segment bei der weltweiten Digitalisierung an. Damit liegt sie von der Wichtigkeit noch vor „Big Data“. Bereits 26% der Unternehmen beschäftigen sich intensiv mit dem Thema. 

Was ist die Cloud?

Auch wenn es dir vielleicht schon klar ist, wollen wir nochmal genau erklären, was eine Cloud bzw. was Cloud-Computing genau ist.

Im Prinzip handelt es sich bei einer „Cloud“ (dt.: Wolke) um eine „digitale Wolke“, die die Ablage von Dateien, sowie digitalen Prozessen und Zugriffsverwaltung online im Internet ermöglicht. Im Endeffekt ist es die internetbasierte Bereitstellung von Speicherplatz, Rechenleistung und Anwendungssoftware als Dienstleistung. Noch vor 20 Jahren musste man, um bspw. eine Homepage zu betreiben, Serverkapazitäten in einem IT-Rechenzentrum mieten. Das hatte viele Nachteile: Die fehlende Skalierung, sowie diverse Ausfälle bei Wartungsarbeiten.

Der US-Techkonzern Amazon war bereits im Jahr 2006, aufgrund der riesigen nötigen Rechenzentren für die eigenen E-Commerce Geschäfte, sehr weit ausgebaut, was die Rechenleistung angeht. Da Amazon jedoch nur zu bestimmten Stoßzeiten ausgelastet war und zu anderen Zeiten riesige Mengen an Rechenleistung ungenutzt blieben, entschied man sich dazu die eigenen Rechenleistungen an andere Unternehmen zu „vermieten“. Damit war mit Amazon Web Services (AWS) die erste Cloud geboren. In unserer Amazon Aktienanalyse sind wir auf diese Entwicklung eingegangen. Das Cloud Segment von Amazon ist bis heute das wichtigste. Auch wenn inzwischen Konkurrenten wie Alphabet und Microsoft große Marktanteile besitzen, bleibt fast ein Drittel bei Amazon.

Heute können Unternehmen Ausfallsicherheit und Datenanbindungen an Drittanbieter in der Cloud outsourcen. Daten werden zwar weiterhin auf einer Serverarchitektur gespeichert, liegen jedoch redundant, dezentralisiert vor – werden also an mehreren Standorten zwischengespeichert.

Welche Rolle spielt Datadog in der Cloud?

Der Name bei Datadog (dt. „Datenhund“) lässt vielleicht einige Rückschlüsse auf die Idee hinter dem Geschäftsmodell ziehen. Im realen Leben hat man vielleicht einen Wachhund, der den Garten überwacht. Und der Hund, den Datadog anbietet – der überwacht die Daten in der eigenen Cloud. Ein Datenwachhund verpackt in einer Software also.

Die Software von Datadog ermöglicht über eine Datenanalyseplattform die Echtzeitüberwachung von Servern, Datenbanken, Tools und Diensten. Das Ganze funktioniert als SaaS (Software-as-a-Service) Prinzip. Kunden von Datadog sind demnach Unternehmen, die cloudbasierte Analyse- und Überwachungsdienstleistungen benötigen.

Der Trend nach Cloud Management und Security Services steigt seit Jahren weltweit an. Dieser Trend sieht bisher noch keine Ende.

Was bringt die Software von Datadog für einen Value?

Die Überwachung von Infrastruktur, Anwendungsleistungen, Protokollen und Sicherheit werden durch Datadog automatisiert möglich. Die Software findet in Unternehmen jeder Größe und aus jeder Branche Anwendung. Sie ermöglicht die digitale Transformation und Migration in die Cloud. Außerdem vereinfacht sie die Zusammenarbeit mehrerer Geschäftsbereiche eines Unternehmens: Entwicklungs-, Betriebs- und Geschäftsteams haben die für sie wichtigen Informationen aus anderen Abteilungen direkt parat.

Die Software beschleunigt die Markteinführung von Anwendungen, verkürzt die Zeit von Problemlösungen und lässt die jeweiligen Angestellten in allen Bereichen eines Unternehmens essenzielle Informationen über das Benutzerverhalten verstehen und hilft ihnen dementsprechend zu handeln.

Alle Daten, die ein Unternehmen in Clouds aufbewahrt, lassen sich mit Datadog zusammenführen.

Das Geschäftsmodell von Datadog ist vergleichbar mit dem von Splunk. Zu Splunk haben wir bereits vor einiger Zeit eine Analyse gemacht. An dieser Stelle passt deswegen auch der Kommentar eines Wir Lieben Aktien-Kunden, der selbst in der IT-Branche tätig ist und deswegen die Nützlichkeit von Splunk (& auch indirekt Datadog) so beschreibt:

Kommentar eines Brancheninsiders, exklusiv für Wir Lieben Aktien

Splunk bietet mit seinen Services ein sehr mächtiges Produkt. Mit diesem lassen sich relativ einfach von den unterschiedlichsten Geräten und Anwendungen, wie z. B. Webserver, IOT Geräte usw., Logs und andere anfallende Daten sammeln. Durch die automatische Indexierung ist es möglich nach Events in der gesamten IT-Infrastruktur zu suchen. Mit automatisierten Modellen, u. a. auf Basis von künstlicher Intelligenz, bietet Splunk die Möglichkeit, nach Auffälligkeiten und Veränderungen in den Daten zu suchen. Anhand dessen lassen sich anschließend leichter Entscheidungen treffen oder es wird ein frühzeitiges Eingreifen bei Erkennung von Fehlern ermöglicht. Es gibt viele Konkurrenzprodukte, die aber meistens nur einen Teil anbieten. Zum Beispiel nur das Sammeln oder eben nur das Auswerten. In meinen Augen hat Splunk eine super Lösung geschaffen, von den Daten bis zur Entscheidung. Es ist dadurch für jede Firma, egal wie groß, möglich die Sammlung und Auswertung seiner anfallenden Daten „abzugeben“.

– Luca, Wir Lieben Aktien-Abonnent und beruflich in der IT-Branche tätig, zum Geschäftsmodell von Splunk.

Und auch wenn der Cloud Trend, sowie die Digitalisierung, anhält, sind vor allem in Europa noch viele Unternehmen nicht digitalisiert.

Abrechnungsmodalitäten

Zunächst kommt es darauf an, welche Dienstleistungen der Kunde in Anspruch nehmen möchte. Klar ist, je mehr Leistungen dieser in Anspruch nehmen möchte, desto teurer ist auch die entsprechende Rechnung. Ferner bestimmt sich die Preissetzung der einzelnen Dienstleistungen jedoch noch durch weitere produktspezifische Parameter. Beispielhaft werden gewisse Dienste durch die Anzahl der Nutzer abgerechnet. Das Nutzungsentgelt wird damit teurer je mehr Mitarbeiter die Software von Datadog beim entsprechenden Kunden nutzen. Andere Dienstleistungen zielen bei der Höhe der Abrechnungen auf die sog. „hosts“, bzw. die Anzahl an integrierten Geräten, oder auf die entsprechende Datenmenge ab.

Für das Verständnis ist noch wichtig, dass die Kunden regelmäßig in Vorleistung gehen. Das bedeutet beispielsweise, dass sie im Vorhinein festlegen, wie viel GB Daten sie durch das Paket von Datadog abdecken möchten und diesen Preis dann auch (teilweise) direkt bezahlen. Durch diesen Effekt fließen Datadog direkt liquide Mittel zu, weswegen sich der operative Cashflow stark vom Nettogewinn unterscheidet.

Burggraben

Einleitung

Datadog arbeitet stets an einer Ausweitung der angebotenen Lösungen, wie Abbildung 3 zu entnehmen ist. Dadurch eröffnen sich fortlaufend zusätzliche Anwendungsmöglichkeiten und die Plattform von Datadog wird zunehmend attraktiver.

Zu den Kunden des Unternehmens zählen namhafte Konzerne aus den verschiedensten Branchen und Ländern wie Starbucks, MercadoLibre, Coinbase, HSBC oder Samsung Electronics. Insgesamt wachsen die Nutzerzahlen von Datadog stetig an. Zwischen 2016 und dem dritten Quartal des letzten Geschäftsjahrs hat sich die Kundenzahl von 3.785 auf 17.500 mehr als vervierfacht.

Außerdem kann nach Angaben des Managements bei Monitoring-Lösungen ein gewisser Lock-in-Effekt der Kunden beobachtet werden. Sobald die Software in Betrieb genommen wurde, soll sie ein integraler Bestandteil des Unternehmens werden und tief in die Arbeitsabläufe eingebettet sein. Dieser Umstand spielt ebenfalls eine wichtige Rolle für den Burggraben von Datadog.

Porters Five Forces

Nachstehend die Branchenstrukturanalyse nach Michael E. Porter. Diese dient einer Einordnung von externen Kräften, welche auf die Unternehmen einer Branche einwirken. Unsere Skala reicht hierbei von 0 bis 5. Je besser Datadog aufgestellt ist, desto höher ist die Punktzahl, welche wir vergeben.

Externe Kraft Stärke Begründung
Rivalität unter bestehenden Wettbewerbern 2/5 Innerhalb der einzelnen Produktkategorien konkurriert Datadog mit anderen großen Unternehmen, welche zum Teil sehr finanzstark sind. Wie später näher beleuchtet wird, kann Datadog im Vergleich mit diesen Mitbewerbern jedoch gut abschneiden, weshalb wir für diese externe Kraft insgesamt 2 von 5 Punkten vergeben.
Bedrohung durch neue Wettbewerber 3/5 Datadog ist in einer Wachstumsbranche tätig. Die dynamische Entwicklung von Monitoring und Analytics, bzw. Software-as-a-Service allgemein macht den Markt attraktiv für potenzielle Wettbewerber. Im Vergleich zu der bestehenden Konkurrenz sehen wir diese externe Kraft jedoch als eher gering an, denn Datadog & Co. konnten bereits eine gute Marktposition einnehmen.
Verhandlungsmacht der Lieferanten 4/5 Die wichtigsten Lieferanten von Datadog sind die großen Cloud-Dienstleister Amazon, Microsoft und Google, welche die Software des Unternehmens hosten. Obwohl diese Konzerne mit Datadog konkurrieren, bestehen die geschäftlichen Beziehungen seit geraumer Zeit und werden und vom Management positiv hervorgehoben. Außerdem profitieren beide Seiten von der Zusammenarbeit.
Verhandlungsmacht der Kunden 3/5 Im Laufe der Geschäftsbeziehung mit Datadog tendieren die Kunden dazu, die Nutzung der Plattform auf mehrere Produktkategorien auszuweiten. Neben einer hohen Net Revenue Retention Rate, welche im weiteren Verlauf dieser Analyse thematisiert wird, deutet dies auf eine hohe Kundenzufriedenheit hin. Dennoch bestehen neben den Lösungen von Datadog mehrere Auswahlmöglichkeiten von nicht weniger etablierten Mitbewerbern. Somit vergeben wir für die Verhandlungsmacht der Kunden insgesamt 3 von 5 Punkten.
Bedrohung durch Ersatzprodukte 4/5 Zum aktuellen Zeitpunkt ist ein Ersatz für die Überwachung und Analyse von unternehmensinternen Technologiediensten schwer vorstellbar. Außerdem ist die Historie von Datadog, wie bereits beschrieben, durch zahlreiche Innovationen geprägt, welche sich durch die Einführung neuer Lösungen äußern. Daher stufen wir die Bedrohung durch Ersatzprodukte mit 4 von 5 Punkten als gering ein.

Geschäftsführung

Olivier Pomel

Olivier Pomel ist Mitbegründer und heutiger CEO von Datadog. Zuvor leitete er, wie in der Historie beschrieben, bei Wireless Generation das Entwicklerteam, welches rund 100 der besten Ingenieure aus der Region um New York City umfasste. Davor war er bei IBM als Software-Ingenieur und bei diversen Start-ups aktiv. Besonders nennenswert ist allerdings der VLC Media Player, welchen du vielleicht von deinem Computer kennst (das Symbol mit dem orange-weißen Hütchen). Hier ist er der originale Autor gewesen.

Vor seiner Karriere schloss er sein Studium mit einem Master in Computer Science in Paris ab.

Alexis Lê-Quôc

Alexis Lê-Quôc ist der zweite Mitbegründer von Datadog und heute als Chief Technology Officer bei dem Unternehmen tätig. Auch sein vorheriger Arbeitgeber ist Wireless Generation, wo er als Director of Operations arbeitete. Dort baute er ein Team und die Infrastruktur auf, welche von mehr als vier Mio. Schülern/Studenten in 49 Staaten verwendet wurde. Seine sonstige Laufbahn ist ebenfalls mit der von Pomel vergleichbar, denn er arbeitete auch bei IBM Research als Software-Ingenieur, aber auch bei weiteren Konzernen.

In Paris schloss er wie Pomel sein Studium mit einem Master in Computer Science ab.

2. Fundamentale Ansicht

Kennzahlen

Aktienfinder
Aktienfinder

Die Prognosen aus diesem Abschnitt werden vom Aktienfinder zur Verfügung gestellt.

Umsatz

Entwicklung

Die Umsätze von Datadog entwickelten sich in den letzten Jahren sehr dynamisch. Während das Unternehmen in 2016 nur 48 Mio. USD erlöste, waren es im vergangenen Geschäftsjahr bereits 603,47 Mio. USD. Dies entspricht einer durchschnittlichen jährlichen Steigerung von 88,30 %. 

Dieses Wachstum beruht vor allem auf zwei Faktoren:

Zum einen ist Datadog in der Lage, kontinuierlich neue Nutzer für die Plattform zu akquirieren. Wie im Kapitel zum Burggraben besprochen, konnte das Unternehmen in den letzten fünf Jahren ein durchschnittliches Wachstum der Kundenzahlen i. H. v. 39,17 % realisieren. 

Zum anderen steigen die Erlöse der bestehenden Kunden von Periode zu Periode an. Nach Angaben des Managements lag die Net Revenue Retention Rate in den letzten 16 Quartalen konstant über 130 %. Das bedeutet, dass Datadog in der Vergangenheit auch ohne Neukunden um über 30 % im Vergleich zum Vorjahreszeitraum wachsen konnte.

Das historische Umsatzwachstum wird Datadog in den kommenden Jahren zwar nicht halten können, die prognostizierte Steigerung von 46,15 % pro Jahr kann sich dennoch sehen lassen. Die erwarteten Erlöse in 2023 belaufen sich demnach auf 1.884,13 Mio. USD.

Umsatzverteilung nach Segmenten

Inwiefern sich die Umsätze von Datadog auf einzelne Segmente verteilen, lässt sich einfach beantworten: 100 % der Erlöse sind auf die sogenannte Monitoring and Analytics Platform des Unternehmens zurückzuführen.

Datadog realisiert die Umsätze dabei wie jedes andere SaaS-Unternehmen. Mit den Kunden werden individuelle Verträge abgeschlossen, welche auf dem gewünschten Nutzungsumfang basieren und monatlich oder jährlich abgerechnet werden.

Die daraus resultierenden Einnahmen werden in der Gewinn- und Verlustrechnung nicht unmittelbar, sondern linear über die Vertragslaufzeit erfasst. Dies führt zu abgegrenzten Umsätzen in der Bilanz.

Umsatzverteilung nach Regionen

Seit der Gründung im Jahr 2010 hat Datadog die internationale Expansion kräftig vorangetrieben. Neben dem Firmensitz in New York besitzt das Unternehmen u. a. Büros in Dublin und Paris. Insgesamt werden die Dienstleistungen in über 100 Ländern angeboten.

Obwohl die internationale Präsenz im vergangenen Jahr deutlich ausgebaut werden konnte, sind die USA nach wie vor das wichtigste Land für Datadog, denn in 2020 belief sich der entsprechende Umsatzanteil auf 74,55 %. Derweil war kein anderes Land für mehr als 10 % der Erlöse verantwortlich.

Zukünftig plant das Unternehmen weitere Investitionen außerhalb der Vereinigten Staaten. Der Fokus soll hierbei auf den Regionen EMEA (Europa, Naher Osten, Afrika) und APAC (Asien, Australien, Ozeanien) liegen.

EBIT und Konzerngewinn

Bei den Schätzungen für das EBIT konnten nur um Sondereffekte bereinigte Zahlen recherchiert werden. Daher legen wir im Folgenden insbesondere Wert auf die erwartete Entwicklung der Konzerngewinne.

Sowohl die operativen als auch die Nettoverluste von Datadog sind in den letzten Jahren angestiegen. Während in 2017 noch ein operativer Verlust von -2,96 Mio. USD ausgewiesen wurde, betrug die Kennzahl in 2020 bereits -13,77 Mio. USD. Den Analysten zufolge soll sich die Ertragslage von Datadog in den kommenden Jahren verbessern und in 2023 erstmals ein Gewinn zu Buche stehen.

In diesem Kontext ist auch erwähnenswert, dass Datadog schon einen positiven Cashflow erwirtschaftet. Berichtigt man den Nettogewinn des Unternehmens um nicht zahlungswirksame Aufwendungen wie Abschreibungen, aktienbasierte Vergütungen und abgegrenzte Umsätze, so ergibt sich für das Jahr 2020 ein operativer Cashflow i. H. v. 109,09 Mio. USD.

Den Analystenschätzungen zufolge kann bis 2023 ein Anstieg auf 352,23 Mio. USD erwartet werden.

Margen

Die Umsatzkosten von Datadog bestehen in erster Linie aus Zahlungen an die genannten Cloud-Dienstleister Amazon, Microsoft und Google für das Hosten der Software sowie Vergütungen der Mitarbeiter, welche in der Kundenbetreuung arbeiten. Der entsprechende Bruttogewinn belief sich in den letzten vier Quartalen auf 672,16 Mio. USD, was 76,37 % der Erlöse entspricht. Demnach liegt die Bruttomarge von Datadog auf Augenhöhe mit anderen SaaS-Unternehmen.

Obwohl die Verluste von Datadog absolut betrachtet angestiegen sind, schwankten die Margen des Unternehmens lediglich um wenige Prozentpunkte, denn die Erlöse sind ebenfalls stark angewachsen.

In Folge der positiven Prognosen bezüglich der zukünftigen Ergebnisse von Datadog sollen auch die Gewinnspannen steigen. Die erwartete Nettomarge für 2023 beträgt 0,99 %.

Dividendenpolitik 

Wie es bei jungen, sehr wachstumsstarken Unternehmen üblich ist, schüttet Datadog keine Dividenden an seine Aktionäre aus. Denn um das zukünftige Wachstum anzutreiben, bestehen zahlreiche Verwendungsmöglichkeiten für die Cashflows. Dementsprechend würde ein unnötiger Abfluss von finanziellen Mitteln der weiteren Unternehmensentwicklung schaden.

Historische Kennzahlen

Die Aktien von Datadog sind erst seit dem IPO im September 2019 börsennotiert. Demnach kann die historische Bewertung des Unternehmens nur eingeschränkt betrachtet werden, weshalb auch die dargestellten Durchschnitte wenig Aussagekraft besitzen.

KUV

Das Kurs-Umsatz-Verhältnis von Datadog ist trotz des immensen Wachstums seit dem Börsengang in 2019 von 30,94 auf 50,00 in 2020 angestiegen. In Bezug auf die Prognosen für das abgelaufene Geschäftsjahr liegt das aktuelle KUV bei 47,15. Bis 2023 soll das Multiple auf einen Wert i. H. v. 24,88 absinken.

KGV

Da Datadog bisher kein positives Nettoergebnis ausweisen konnte, liegen die bisherigen Kurs-Gewinn-Verhältnisse stets im negativen Bereich. Erst ab 2023 prognostizieren die Analysten, dass Datadog erstmals seit dem IPO einen Gewinn ausweisen wird. Da dieser mit 18,65 Mio. USD noch sehr gering ausfallen soll, liegt das erwartete KGV bei 2.513,86.

KCV

Wie zuvor beschrieben, erzielt Datadog trotz der Fehlbeträge, welche seit dem Börsengang in jedem Geschäftsjahr ausgewiesen wurden, bereits einen positiven operativen Cashflow. Das KCV belief sich in 2019 auf 463,13. Seitdem ist der Aktienkurs von Datadog stark angestiegen, doch das Unternehmen konnte die Cashflows in einem höheren Tempo steigern. Somit war das Multiple bis zum heutigen Tag rückläufig und beträgt derzeit 230,56. In Bezug auf die Prognosen für 2023 beträgt das erwartete Kurs-Cashflow-Verhältnis 133,11.

Einordnung nach Peter Lynch

Datadog ist zweifelsohne als Fast Grower einzuordnen. Das Unternehmen kann sowohl beim Umsatz als auch bei den Kundenzahlen mit einem sehr hohen Wachstum glänzen. Darüber hinaus werden erhebliche Summen in Forschung und Entwicklung sowie in Vertrieb und Marketing investiert.

Fundamentales Wir Lieben Aktien-Rating

Zum aktuellen Zeitpunkt erfüllt Datadog fünf von zehn Kriterien unseres Wir Lieben Aktien-Ratings für Fast Grower. Die restlichen Punkte gehen hauptsächlich wegen der noch nicht vorhandenen Profitabilität verloren.

3. Konkurrenzvergleich und Branchenanalyse

Allgemeine Infos über die Branche

Entwicklung

Zunächst wollen wir einen Blick auf die historische und erwartete Entwicklung der Erlöse des allgemeinen Cloud-Marktes werfen. Dieser beinhaltet neben Software-as-a-Service auch andere Dienstleistungen wie z. B. Speicherplatz, welcher auf Abruf zur Verfügung gestellt wird.

Zwischen 2012 und 2021 konnte hier ein unglaubliches Wachstum von 33,85 % pro Jahr erzielt werden. Somit wurden die Erlöse von 26,40 Mrd. USD auf 313 Mrd. USD fast um den Faktor 12 vervielfacht. Die Cloud-Branche gehörte dementsprechend, zumindest in den letzten Jahren, zu den wachstumsstärksten Märkten auf der Welt.

In den kommenden Jahren soll die relative Steigerung jedoch abnehmen, da sich die Prognosen für 2027 lediglich auf ein Marktvolumen von 552 Mrd. USD belaufen. Das daraus resultierende durchschnittliche Wachstum würde sich auf 7,19 % pro Jahr belaufen.

Die weltweiten Ausgaben für Software-as-a-Service entwickelten sich als Teil des allgemeinen Cloud-Marktes ebenfalls sehr positiv. Bezogen auf die Erwartungen für 2022 liegt das Wachstum seit 2015 bei 27,49 % pro Jahr. Im Vergleich zu 2021 wird ein Zuwachs von 26,40 Mrd. USD bzw. 18,41 % erwartet.

Im Rahmen der Chancen und Risiken werden wir auch die Entwicklung des Marktes für Enterprise Infrastructure Software sowie dessen Wachstumstreiber beleuchten, da dieser für Datadog eine besondere Relevanz besitzt.

Net Revenue Retention Rate

Zwar kann Datadog nicht mit dem Wert von Snowflake (173 %) mithalten, im Vergleich zu anderen Software-Unternehmen wie Zscaler, Cloudflare oder Docusign ist eine NRRR i. H. v. 130 % dennoch als zufriedenstellend anzusehen.

Der nachfolgenden Tabelle zum Konkurrenzvergleich kannst Du auch die Net Revenue Retention Rates von Datadogs direkten Konkurrenten entnehmen.

Überblick über die Konkurrenz

Kennzahlen

Unternehmen Datadog Dynatrace Splunk New Relic
WKN / ISIN A2PSFR / US23804L1035 A2PPPE / US2681501092 A1JV4H / US8486371045 A12FNA / US64829B1008
Mitarbeiter 2.185 2.779 6.500 2.168
Hauptsitz New York, USA Waltham, USA San Francisco, USA San Francisco, USA
Marktkapitalisierung 46,88 Mrd. USD 13,47 Mrd. USD 18,71 Mrd. USD 6,74 Mrd. USD
Umsatz 880,12 Mio. USD 815,51 Mio. USD 2,52 Mrd. USD 715,19 Mio. USD
Umsatzwachstum (letzten 5 Jahre) 88,30 % p. a. 14,71 % p. a. 23,77 % p. a. 26,17 % p. a.
Umsatzwachstum (nächsten 3 Jahre) 46,15 % p. a. 26,58 % p. a. 18,07 % p. a. 16,32 % p. a.
Bruttomarge 76,37 % 81,73 % 72,45 % 68,31 %
EBIT -33,30 Mio. USD 87,42 Mio. USD -1,15 Mrd. USD -223,26 Mio. USD
EBIT Marge -3,78 % 10,72 % -45,87 % -31,22 %
KUV 47,15 16,51 7,43 9,42
KGV -1.208,96 163,62 -13,98 -27,23
KGV 2023e 2.513,86 42,94 -222,88 170,38
KCV 230,56 51,53 -658,59 -1.265,96
Eigenkapitalquote 43,63 % 54,44 % 3,49 % 26,55 %
Nettoverschuldung -703,48 Mio. USD -37,41 Mio. USD 1,49 Mrd. USD -287,03 Mio. USD
Kundenanzahl 17.500 3.200 - 14.500
NRRR 130 % 120 % 130 % 119 %

Die Bewertung von Datadog liegt mit einem aktuellen Kurs-Umsatz-Verhältnis von 47,15 deutlich oberhalb der Konkurrenz. Dies ist auf mehrere Faktoren zurückzuführen:

Zunächst kann Datadog durch das höchste historische und erwartete Umsatzwachstum überzeugen und eine stabile Bruttomarge vorweisen. Weiterhin erwirtschaftet das Unternehmen bereits eine hohe operative Cashflow Marge, besitzt keine Nettoschulden sowie eine hohe Net Revenue Retention Rate.

Magic Quadrant von Gartner

Auch in dieser Analyse wollen wir auf den Magic Quadrant von Gartner eingehen. Die Bedeutung der einzelnen Quadranten kannst Du ebenfalls in unserer Analyse zu Snowflake nachlesen. Gartner stuft Datadog hierbei als Leader ein und sieht die Stärken des Unternehmens insbesondere in der kontinuierlichen Einführung neuer Produkte, wodurch sich die Plattform in den letzten Jahren sehr positiv entwickelt hat. Darüber hinaus werden auch Dynatrace und New Relic als Leader eingeordnet, während das Marktforschungsunternehmen Splunk als Visionär sieht.

Performance seit dem Börsengang

Datadog konnte die Konkurrenz seit dem Börsengang deutlich outperformen. Dennoch lässt sich eine gewisse Korrelation aller Aktien feststellen und auch die aktuelle Korrektur ist bei jedem Wert zu beobachten.

4. Chancen und Risiken

Chancen

Zunehmende Komplexität von Software-Infrastrukturen (1)

Die Software-Infrastrukturen in Unternehmen werden im Laufe der Zeit zunehmend komplexer. Dies macht die Anwendung von Monitoring-Lösungen zur Überwachung der Prozesse unverzichtbar. Im vergangenen Jahr belief sich das Marktvolumen für Enterprise Infrastructure Software Schätzungen zufolge auf ca. 38 Mrd. USD. Bis 2025 wird eine durchschnittliche jährliche Steigerung um 8,67 % auf 53 Mrd. USD erwartet. Abgesehen von dieser Entwicklung besteht für Datadog das Potenzial, die bestehenden Markanteile auszubauen und somit weiteres Wachstum zu realisieren.

Niedrige Marktdurchdringung und Erweiterung der Dienstleistungen (2)

Trotz der beachtlichen Kundenanzahl von Datadog ist das Management der Ansicht, dass die aktuelle Marktdurchdringung des Unternehmens gering ist und weiteres Potenzial besteht. Dass daher großen Wert auf die fortlaufende Einführung neuer Produktkategorien gelegt wird, um die unternehmenseigene Plattform für eine größere Gruppe attraktiv zu machen, haben wir schon mehrfach erläutert.

Außerdem werden die Produkteinführungen von der Kundschaft in einem zufriedenstellenden Ausmaß angenommen. Wie in Abbildung 31 zu erkennen ist, steigt der Anteil an Nutzern, die mehrere Produkte des Unternehmens verwenden, stetig an. Während im dritten Quartal von 2018 nur 15 % der Kunden von zwei oder mehr Produkten auf der Plattform von Datadog Gebrauch machten, waren es im zweiten Quartal von 2019 bereits 40 %. Drei Monate später existierten schon die ersten Nutzer, welche vier oder mehr Produkte einsetzten. Auch in den letzten Perioden stieg deren Anteil deutlich an.

Dieser Umstand äußert sich ebenfalls in dem Anteil der Kunden, welche einen Annual Recurring Revenue, also einen jährlich wiederkehrenden Umsatz, von mehr als 100.000 USD verursachen. Zum Ende des dritten Quartals von 2021 betrug dieser bereits 10,29 %.

Risiken

Fehlen von On-Premises-Lösungen wird zum Problem (1)

Eintrittswahrscheinlichkeit: niedrig
Auswirkungen: niedrig

Im Rahmen des Berichts von Gartner zu den verschiedenen Playern im Bereich des Application Performance Monitorings erwähnt das Marktforschungsunternehmen ebenfalls eine Schwäche von Datadog. Diese bestehe darin, dass die Lösungen des Unternehmens lediglich in Form von Software-as-a-Service und nicht On-Premises verfügbar seien.

On-Premises stellt ein Nutzungsmodell von Software dar, bei dem im Gegensatz zu SaaS das gewünschte Computerprogramm nicht über die Cloud abgerufen, sondern lokal auf der Hardware des Kunden installiert wird. Seit 2010 verliert dieses Modell jedoch zunehmend an Bedeutung.

Gartner zufolge kann Datadog dadurch eine bestimmte Kundengruppe nicht bedienen. Da sich On-Premises-Lösungen jedoch auf dem Niedergang befinden, stufen wir sowohl die Eintrittswahrscheinlichkeit als auch die fundamentalen Auswirkungen dieses Risikos als gering ein.

Unklarheit über den Nutzungsumfang erschwert die Akquisition von Neukunden (2)

Eintrittswahrscheinlichkeit: niedrig
Auswirkungen: mittel bis hoch

Die Verträge, welche Datadog mit seinen Kunden abschließt, basieren auf einer zuvor vereinbarten Nutzungsmenge, die wiederum mithilfe der gewünschten Datenmenge ermittelt wird. Dieses Preismodell führt unter Umständen zu einem Problem: Hohe, im Voraus gebundene Ausgaben. Für Unternehmen, die sich ihrer eigenen Wachstums- und Auslastungsraten unsicher sind, kann die erforderliche Datenmenge schwierig zu bestimmen sein, weshalb es zu einer Über- bzw. Unterversorgung kommen kann.

Dass das langfristige Kundenwachstum von Datadog dadurch beeinträchtigt wird, halten wir für unwahrscheinlich, zumal die historische Entwicklung der Nutzerzahlen beeindruckend ist. Die fundamentale Auswirkung eines solchen Szenarios ist derweil als mittel bis hoch einzustufen.

5. Unsere Bewertung

Der fiktive Eigenkapitalzins

Beim Abzinsungssatz von Datadog gehen wir von einem Grundzinssatz von 7 % aus. Dies begründen wir mit der grundsätzlich soliden Kundenbasis, die sich Datadog erarbeitet hat. Allerdings gibt es produktübergreifend verhältnismäßig viel Konkurrenz. Daher und auf Grundlage der hohen Wachstumsannahmen, in Verbindung mit einem noch unprofitablen Geschäftsmodell, kalkulieren wir noch mit einem Sicherheitszuschlag von 1,50 %.

Zusätzlich erhöhen wir den bisherigen Zinssatz von 8,50 % um 1 %, da die Eigenkapitalquote gering erscheint. Positiv ist allerdings, dass die Nettoliquidität bei rund 665 Mio. USD.

Der fiktive Eigenkapitalzins beträgt daher 9,50 %.

Optimistisches Szenario

Wie immer ziehen wir im optimistischen Szenario die Schätzungen der gängigen Analysten bis 2023 heran. Demnach kommt Datadog 2023 auf einen Umsatz von rund 1,80 Mrd. USD. Danach soll das Wachstum noch bei 30 % liegen. Dies wäre somit in Einklang mit der Net Retention Rate von 130 %. Allerdings geht in unserer Kalkulation selbst dieses Wachstum relativ schnell auf 25 % zurück und soll dann weiter abflachen.

Bei der Marge gehen wir davon aus, dass 2024 eine unbereinigte EBIT Marge von 18 % verbucht werden kann. Ebenso gehen wir ab diesem Zeitpunkt von deutlich höheren Nettogewinnen aus. Diese Marge soll dann weiter auf bis zu 30 % wachsen. Für ein SaaS-Unternehmen eine durchaus plausible Marge.

Der faire Wert je Aktie wäre dann 197,77 USD und die Unterbewertung wäre -24 %.

Die Renditeerwartung haben wir dieses Mal am Umsatzmultiple und nicht wie sonst am Gewinnmultiple festgemacht. 2031 gehen wir von einem Umsatzmultiple von 15 aus. Dies ist durchaus hoch kalkuliert. Im Gegenzug zum derzeitigen Kurs scheint es jedoch sehr niedrig. Das fiktive KGV wäre dann bei 62,50.

Die Renditeerwartung wäre bei ca. 12 % pro Jahr.

Um diese Bewertung zu validieren, haben wir ebenfalls das fiktive Kurs-Free-Cashflow-Verhältnis ermittelt. Bei unseren Annahmen (bezüglich der zukünftigen Marktkapitalisierung) wäre dieses im Jahr 2031 bei rund 84. Um diese Zahl genauer einordnen zu können: Derzeit ist dieses Verhältnis bei ca. 275.  

Man merkt also bereits, dass Datadog ein Unternehmen mit einer sehr ambitionierten Bewertung ist.

Pessimistisches Szenario

In dieser Bewertung ist es selbsterklärend, dass wir wachstumsmäßig deutlich schwächere Annahmen treffen. 2024 soll der Umsatz bspw. nur 2,18 Mrd. schwer sein (im optimistischen waren es hier 2,45 Mrd.). Von diesem Niveau soll das Wachstum auch nur deutlich abgeschwächt weiter verlaufen. 2031 kommen wir so auf einen Umsatz von 6,18 Mrd. gegenüber 9,07 Mrd. im optimistischen.

Bei der EBIT Marge gehen wir von einer späteren Profitabilität aus. Ebenfalls soll diese im Hoch bei maximal 27 % liegen.  

Damit kommen wir auf einen fairen Wert von 56,30 USD und eine dementsprechende Überbewertung von 167 %.

Legen wir an diese Annahmen in 2031 ein Umsatzmultiple von 13 an, so kommen wir auf eine Renditeerwartung von 6,10 % pro Jahr.

Man kann bis hierhin also festhalten, dass Datadog auf alle Fälle mit zwei verschiedenen Sichtweisen bewertet werden kann, die jeweils zu komplett unterschiedlichen Ergebnissen führen.  

DCF-Modell

Aufgrund dieser Tatsache habe ich zum ersten Mal auch ein DCF-Verfahren angewendet, um eine dritte Bewertungsalternative miteinfließen zu lassen. Die Annahmen sind aus der Excel abzuleiten. Eine fiktive Annahme bei der Berechnung des WACC war, dass die Kosten zur Eigenkapitalbeschaffung bei 6,50 % liegen. Die Höhe der Fremdkapitalkosten (Darlehenszinskosten) habe ich mithilfe des Q3-Berichts von Datadog validiert. Ebenso auch die effektive Steuerrate.

Dieses Modell, welches wir erstmals in dieser Analyse aufzeigen, findest du hier. Demnach beträgt der derzeitige Wert von Datadog rund 35 Mrd. USD. Diese Bewertung liegt somit genau zwischen den beiden Bewertungsmodellen. Damit wir gemäß des DCF-Modells (mit meinen Annahmen) die Aktie zu einem fairen Preis kaufen, müsste Datadog also noch ca. 25 % fallen.

Unsere Einschätzung

Rein fundamental und damit auch bewertungstechnisch tue ich (Christian) mir sehr schwer, eine klare Einordnung zu treffen. Man muss hier abwägen, ob man im derzeitigen Marktumfeld Wachstumsaktien besonders spannend findet oder ob man diese lieber vorerst von der Seitenlinie begutachten möchte.

Ich gehe wie in den vorangegangenen Wochen eher davon aus, dass wir Ende 2022 keine höhere Zinsrate als 2 % Leitzins sehen werden. Tendenziell bin ich daher eher auf der Seite, dass Wachstumswerte derzeit spannend zu sehen sind.

Bei Datadog bin ich von den Schätzungen auch mehr beim optimistischen als beim pessimistischen Szenario. Die Frage ist nur, wie man diese zukünftigen Umsätze, Gewinne und Cashflows bewertet. Meiner Meinung nach sind unsere Bewertungsmultiples im optimistischen Szenario doch verhältnismäßig hoch. Daher würde ich Stand heute eher zu rund 10 % Rendite pro Jahr tendieren.

Die Investmentampel steht somit zwischen grün und gelb. Aufgrund einer grundsätzlich vorsichtigen Bewertung würde ich sie eher auf gelb setzen. Dies bestätigen auch meine Annahmen im DCF-Modell.

Für risikoscheue Anleger ist die Aktie daher gegebenenfalls weniger geeignet.

Persönlicher Disclaimer

Ich bin seit einigen Tagen in Datadog investiert, dies habe ich auf dem Discordserver für die Mitglieder bereits vorab mitgeteilt. Man kann sich nun die Frage stellen, warum denn das, wenn du doch oben eine so konservative Renditechance errechnet hast? Es lässt sich relativ einfach erklären. Ich persönlich glaube, dass Datadog sogar noch stärker wächst als ich es in den obigen Annahmen geschätzt habe. In den oberen Bewertungsmodellen bin ich aber bewusst sehr konservativ vorgegangen, da ich niemanden zu einem irrationalen Kauf verleiten möchte. Gerade in einer so volatilen Börsenzeit möchte ich lieber zu “rational” sein als zu “euphorisch”. Meine Annahmen waren in Verbindung mit der nun unten folgenden technischen Marktsymmetrie der Kaufgrund für die Aktie.

Die genaue Berechnung kann der Exceltabelle (DNP-Modell) durch einen Klick entnommen werden.

6. Technische Ansicht

Charttechnische Trendeinordnung

Übersicht

Langfristig

Die Betrachtung des Monats-Charts macht bei Datadog wenig Sinn, denn die Historie reicht nur bis Ende des Jahres 2019 zurück. Dennoch ist schon eine klare Aufwärtsstruktur erkennbar, weshalb der langfristige Trend aufwärtsgerichtet ist.

Mittelfristig

Mittelfristig korrigierte Datadog den übergeordneten Aufwärtstrend für einige Wochen und konnte nun eine erste impulsive Gegenbewegung starten. Da die letzte Aufwärtstrendbewegung von Mai bis November 2021 keine nennenswerte Korrektur enthält, wurde der Aufwärtstrend innerhalb der Korrektur allerdings nie gebrochen und ist weiterhin aktiv.

Kurzfristig

Kurzfristig konnte die Datadog-Aktie einen Boden ausbilden und die erste Aufwärtsbewegung einleiten. In der vergangenen Handelswoche wurde auch die Struktur des zuvor aktiven Abwärtstrends gebrochen und die aktuelle Aufwärtsstruktur etabliert sich als neuer Trend.

Aussicht

Die Korrektur, die die Aktie über den Jahreswechsel von 2021 auf 2022 durchlief, war langfristig betrachtet auf jeden Fall gesund und daher unbedenklich. Bereits im Crash Report am 22. Januar 2022 haben wir Datadog als einen unserer Favoriten vorgestellt und am 31. Januar 2022 haben wir ein Kauf-Signal gepostet. Die grün markierte Unterstützungszone ist äußerst relevant und es ist unwahrscheinlich, dass diese nachhaltig unterboten wird. Inzwischen kam es bereits zu einer äußerst bullischen Reaktion, weshalb wir auch das Signal gepostet haben.

Technisches Wir Lieben Aktien-Rating

Im technischen Wir Lieben Aktien-Rating kann Datadog aufgrund der kurzen Charthistorie nur maximal fünf Punkte erreichen, da die nötigen Kennzahlen für die Trendstabilität nicht errechnet und der sehr langfristige Trend nicht bestimmt werden kann. Von den fünf möglichen Punkten kann höchstens ein Punkt für ein Volumen-Cluster über dem aktuellen Kurs abgezogen werden, aber dieses ist nicht derart relevant.

Das Rating wurde extra für die sehr langfristige technische Situation einer Aktie konzipiert, weshalb man es hier nicht überbewerten sollte.

Marktsymmetrie

Bei einem Blick auf die (noch junge) Charthistorie von Datadog fällt vor allem die Länge der Korrekturen auf, welche immer ungefähr ein gleiches Ausmaß hatten. Die aktuelle Korrektur könnte theoretisch zwar noch ausgeweitet werden, aber die Wahrscheinlichkeit dafür ist Stand jetzt eher gering. Die gesamte Analyse der Marktsymmetrie ergibt ein trendbasiertes Chance-Risiko-Verhältnis von rund 4,62:1.

7. Fazit

Ist Datadog nun das beste Unternehmen aus der Software-Branche? Diese Frage lässt sich natürlich nicht einfach beantworten. Den Kennzahlen zufolge spielt Datadog jedenfalls in der oberen Liga. Man kann sehr hohe Wachstumsraten ausweisen und trotz der vergleichsweise kurzen Historie erwirtschaftet das Unternehmen bereits einen deutlich positiven Cashflow. Beeindruckend finden wir ebenfalls die konstant hohe Net Revenue Retention Rate sowie die dauerhafte Einführung neuer Produkte. Dabei sollte nicht vernachlässigt werden, dass die Aktie auch mit entsprechend hohen Multiples bewertet wird.

Wie beschrieben steht die Investmentampel auf gelb, mit einer Renditeerwartung von rund 8 – 10 % pro Jahr.  

Datadog befindet sich in einem sehr schönen Aufwärtstrend, welcher trotz einer relativ kurzen Historie schon eine gute Stabilität aufweist. Die aktuelle Korrektur hat von der Länge her einen typischen Umfang und scheint bereits beendet zu sein.

Autoren dieser Analyse: 

Christian Lämmle
Christian Lämmle

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