Snowflake Aktie Analyse
Daten sind Macht im 21. Jahrhundert
Analyse vom 26.12.2021
von Adrian Rogl und Jan Fuhrmann
Kurzvorstellung
Das Informationszeitalter ist geprägt von, wie der Name schon sagt: Informationen. Doch mit der heutigen Fülle an Informationen und Daten ist es für die menschlichen Entscheider auch immer schwieriger geworden, sowohl Daten zu ordnen als auch gleichzeitig Qualität zu prüfen. Big Data Analyseprogramme, Software Engineers und andere Lösungen bieten Hilfe. Snowflake vereint cloudbasiert die wichtigsten Lösungen für das Verarbeiten bedeutender Daten und das bei unendlicher Skalierbarkeit. Die Gründer haben das Unternehmen aus dem Nichts aufgebaut und die Welt ein kleines Stück verändert. Wir haben uns den Konzern genauer angeschaut.
1. Das Unternehmen
Geschäftsmodell
Überblick
Bereits im Vorwort haben wir erklärt, dass das effektive und korrekte Verarbeiten von Daten, z. B. Marketingdaten, Transaktionsdaten oder Sicherheitsdaten, eine immer weiter wachsende Rolle in der Informationsgesellschaft des 21. Jahrhunderts spielt. Snowflake ist ein Unternehmen, das cloudbasierte Lösungen für die Verarbeitung von großen Datenmengen anbietet. Der Grundsatz, Daten über dezentralisierte Clouds zu verarbeiten, macht die Skalierung nach oben so gut wie unendlich, was die Menge angeht.
Die Plattform, die Snowflake bereitstellt, ermöglicht es, Daten zu konsolidieren, um aussagekräftige Geschäftseinblicke aus allen Segmenten zu erzielen. Anhand dieser qualitativen Daten werden dann idealerweise erfolgreiche Entscheidungen für das Kerngeschäft eines Konzerns getroffen. Außerdem können datenbasierte Anwendungen programmiert werden und Daten ausgetauscht werden.
Snowflake hat in ihrem Netzwerk ein Ökosystem erschaffen, in dem Snowflake-Kunden, Partner, Datenanbieter und Datenkonsumenten große Datenmengen „aufbrechen“ und dann sicher, kontrolliert und konform aufarbeiten können.
Kernplattform
Auf der einen Seite haben wir den Input. Die Daten müssen ja irgendwo herkommen. Die Daten kommen aus der OLTP (Online Transaction Processing) Database, klassischer Unternehmenssoftware, Drittparty-Anbietern, Web-Log-Datensätzen und Anwendungen aus dem Internet of Things.
Auf der anderen Seite stehen die Datennutzer oder besser gesagt die Anwendungsbereiche von in Snowflake integrierten Datensets. Daten können monetarisiert bzw. verkauft werden. Außerdem kann direkt an das operative Kerngeschäft des Unternehmens berichtet werden. Ad- Hoc-Analysen finden auf Live-Ereignissen statt.
Zwischen den beiden Seiten steht die Snowflake Plattform, die zuerst nur über Amazon Webservices (AWS) lief, später dann auch über Google Cloud und seit neuestem zusätzlich noch über Microsoft Azure. Die Plattform vereint sechs essenzielle Funktionen für das Analysieren von Daten. Vor Snowflakes Siegeszug war es deutlich komplexer Daten zu skalieren und Unternehmen mussten oft für jeden einzelnen Anwendungsfall extra Programme und Leute ins Boot holen. Hier wird alles vereint.
Die Systemarchitektur erklärt u. a. das Logo, auch wenn der Ursprung laut Aussage der Gründer vor allem auch aus dem Interesse für den Wintersport kommt. Eine Schneeflocke hat einen Kern, der sich immer weiter nach außen verzweigt. Genauso ist es auch bei Snowflake. Der zentrale Speicherort gibt weiter an Multicluster-Rechner, die wiederum in Cloud-Services weitergeben. All das unter einem cloudbasierten Overlay.
Abrechnung
Die unendlichen Skalierungsmöglichkeiten machen Snowflake attraktiv für alle Größen von Unternehmen. Die Abrechnungsmodelle basieren ebenfalls auf der Skalierung. Ein Unternehmen wird also je nach Größe und Verarbeitung von verarbeiteten Datenmengen abgerechnet. So wurden 93% des Umsatzes in Q3/21 über Consumption-based Revenue erzielt. Die Kunden bekommen nur die von ihnen genutzten Ressourcen in Rechnung gestellt.
Exkurs: Was genau bedeuten diese ganzen Begriffe mit „Data“ eigentlich?
Data Engineering/Daten Ingenieurwesen
Der Data Engineer befasst sich kurz gefasst mit dem Handling von Daten. Es geht darum, Datenbanken zu modellieren und skalieren, um so den Datenfluss sicherzustellen. Das ist die Grundlage für jedes Analyseprojekt. Wenn Snowflake also über integriertes Data Engineering spricht, dann ist das ein Begriff, der auch andere Anwendungsbereiche überschneidet. Im Endeffekt bedeutet das, dass Kunden die Konzeption der Systemarchitektur verändern, spezifische Anwendungen programmieren und Datenbanken designen können.
Data Science
Data Science weist in gewissen Bereichen Schnittstellen zum Data Engineering auf. Im Endeffekt ist es eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich mit dem Herausziehen von Wissen aus Datensätzen beschäftigt. Als Data Scientist muss man programmieren können, Wissen über Mathematik sowie Statistik haben und Expertenwissen für den jeweiligen Anwendungsbereich der Daten mitbringen.
Sprich der Data Scientist muss zumindest in gewissen Grundzügen verstehen, inwiefern die Daten, die er jetzt gerade aufbearbeitet, für den Bereich Marketing von Wichtigkeit sind. Nur so kann er die wichtigsten Teilmengen erkennen.
Data Lake/Datensee
Ein Data Lake ist nichts anderes als ein sich bildlich vorzustellendes „Auffangbecken“ für Daten. Im Falle von Snowflake (z. B. cloudbasiert) handelt es sich dabei um einen sehr großen Datenspeicher, der Daten aus unterschiedlichen Quellen in ihrem Rohformat aufnehmen kann. Die Daten können dabei strukturiert, aber auch komplett zufällig angeordnet sein. Das ist wichtig für Big-Data-Analysen, also Analysen von massiven Datensätzen.
Data Warehouse/Daten Warenhaus
Das Data Warehouse ähnelt im Prinzip dem Data Lake. Der Unterschied besteht darin, dass beim Warehouse ein festes vordefiniertes Schema für die Daten besteht, sprich das Format der Daten. Auch hier können Daten aus den unterschiedlichsten Quellen gesammelt werden. Beispiel einer Anwendung wäre z. B. für einen Payment-Provider, Transaktionen von allen Kunden auszulesen und nach Betrugsszenarien zu untersuchen. So können bestimmte Schemata für „High Risk“-Kunden festgelegt werden.
Datenanwendungen
Bei Datenanwendungen handelt es sich um Programme, die darauf programmiert sind, bestimmte Daten direkt aufzuarbeiten und zu analysieren. Bei Snowflake können diese Anwendungen direkt im System, cloudbasiert integriert werden.
Datenaustausch
Das mag einfach klingen, ist es aber in der Praxis nicht. Wenn es um sehr große Datenmengen geht, kann man diese oft nicht so einfach verschicken. Egal ob an Unternehmensinterne oder Unternehmensexterne. Eine E-Mail funktioniert nicht mehr bei großen Datensätzen. Auch die Veränderung von Formatierungen spielt dabei eine wichtige Rolle. Diese könnte die richtige Interpretation verhindern. Deswegen bietet Snowflake den einfachen Datentransfer im eigenen Netzwerk an. Durch die cloudbasierte Systemstruktur ist dies deutlich einfacher als bei analogen Transfers oder externen Maßnahmen.
Historie
Gründung
Snowflake wurde im Jahr 2012 von Benoit Dageville, Thierry Cruanes und Marcin Zukowski in San Mateo (Kalifornien) gegründet. Während die ersten beiden Mitbegründer zuvor bei dem Software-Konzern Oracle beschäftigt waren, hatte Zukowski bereits Erfahrung als Gründer gesammelt, denn er war Mitbegründer von Vectorwise. Dieses Start-up aus den Niederlanden kümmert sich um das Management von Datenbanken bzw. deren Analysen. In diesem Feld ist auch Snowflake tätig, aber mehr dazu später im Geschäftsmodell.
Kapitalgeber und Bekanntheit
Mike Speiser war der erste CEO von Snowflake, welcher auch als Risikokapitalgeber von Sutter Hill Ventures bekannt ist. Die Gesellschaft hat sich auf Investitionen in Technologie-Start-ups spezialisiert und gilt als einer der ältesten Firmen aus der Branche. Speiser hat Snowflake somit von Beginn an mit aufgebaut und wird (auch wenn er nicht zum Kern-Gründerteam gehört) als Gründer-CEO bezeichnet.
Im Oktober 2014 sorgte ein CEO-Wechsel für große Aufmerksamkeit, denn Bob Muglia als ehemaliger Microsoft-Manager übernahm die Unternehmensführung. Im Folgejahr wurde das Cloud Data Warehouse allgemein verfügbar und 80 Organisationen verwendeten dieses Angebot von dem noch jungen Technologie-Unternehmen.
Im Laufe der Zeit durchlief Snowflake auch mehrere Finanzierungsrunden, welche zugleich die Bekanntheit steigerten. 2015 erhielt das Unternehmen 45 Mio. USD von Investoren und Anfang 2018 sammelte man weitere 263 Mio. USD ein. Zu diesem Zeitpunkt erreichte man erstmals eine Bewertung von über 1 Mrd. USD — der sogenannte Unicorn-Status war somit erreicht. Ende desselben Jahres stieg bei einer weiteren Finanzierungsrunde (450 Mio. USD) die Bewertung bereits auf 3,50 Mrd. USD.
Börsengang
Nach einem weiteren CEO-Wechsel in 2019 wurde relativ schnell auch der Börsengang von Snowflake angekündigt. Man erhielt im Februar 2020 zwar noch einmal fast 480 Mio. USD von Investoren (rund 12 Mrd. USD Unternehmensbewertung), aber rund ein halbes Jahr später lag der Unternehmenswert beim Börsengang schon bei 33 Mrd. USD. Snowflake selbst sammelte dabei über 3 Mrd. USD ein.
Der Unternehmenswert stieg im Laufe der Finanzierungsrunden somit immens schnell und in 2021 erreichte man in der Spitze bereits eine Marktkapitalisierung von über 120 Mrd. USD.
Geschäftsführung
Frank Slootman
Der CEO und Chairman von Snowflake ist Frank Slootman, welcher bereits seit über 25 Jahren in der Branche tätig ist und somit über ein gewisses Erfahrungsspektrum verfügt.
Zuvor war Slootman (von 2011 bis 2017) bei ServiceNow als CEO und President tätig, welche er von rund 100 Mio. USD Umsatz auf 1,4 Mrd. USD skalierte. Dieser Posten war allerdings nicht sein erster in einer leitenden Position: Bei EMC war er als President für die Abteilung der Backup-Recovery-Systeme angestellt. An diesen Beruf kam er durch seine vorherige Tätigkeit als CEO und President bei einem Unternehmen, welches von EMC für 2,40 Mrd. USD übernommen wurde.
Seinen Bachelor und Master hat Frank Slootman im Bereich Wirtschaft an der Netherlands School of Economics in Rotterdam gemacht.
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