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后台数据监控平台 Datadog IPO 概要

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公司概况



云基础设施监控领域的领导企业 Datadog 计划 1 亿美元的首次公开募股。1 亿美元是一个计划金额，几乎可以肯定的是，最终的募资金额会大幅上升。此次交易由摩根士丹利主导，公司计划在纳斯达克上市，股票代码为“DDOG”。Datadog 在一个刚刚形成的市场，是一家十分与众不同的公司 —— 他们为开发人员、IT 和业务团队提供了一个称之为“Cloud Age”的监控和分析平台。该公司呼吁进行数字化转型和数据云端迁移，应用程序和高端技术的快速普及以及协同需求是对公司极其有利的发展趋势。随着所有公司使用软件数量的不断增长，无论是公有云、私有云、企业内部部署还是多云混合的环境，能够了解产品性能并管理这种不断增长的基础设施需求，是公司成功的关键。Datadog 为整个技术堆栈提供了一个统一实时的管理面板。虽然公司一开始只专注于基础设施监控，但现在也提供包括日志管理和应用程序性能监控（APM）在内的全套产品，它们将其称之为“可观测性的三大支柱（Three Pillars of Observability）”，公司是业内第一家这样做得公司。 Datadog 在正确的时候推出了正确的产品 —— 它们在 2012 年推出了基础设施监控产品，当时主要是在 AWS 上进行云端迁移，随后公司便获得了迅速发展。Datadog 的增长成果和效率非常突出。该公司在 2018 年的收入为 1.981亿美元，同比增长 97%。截至上季度末（2019 年 6 月 30 日），公司在全球 100 多个国家拥有 8846 名客户。该公司成立于 2010 年，总部位于美国纽约。 Datadog 在 24 个国家拥有 1212 名员工，其中 31% 的全职员工在美国以外的国家，有 50% 是在法国。

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公司发展里程碑



  • 2010：在纽约成立
  • 2012：推出 Datadog 基础设施监控产品
  • 2013：客户数超过 100
  • 2014：推出监控容器的产品
  • 2015：在巴黎成立研发团队
  • 2015：客户数超过 1000
  • 2016：推出监控无服务区环境的产品
  • 2016：成立企业销售团队
  • 2017：推出 Datadog APM
  • 2017：在都柏林开设首个国际销售办事处
  • 2017：客户数超过 5000
  • 2018：推出 Datadog 日志管理和分析产品
  • 2018：在东京设立首个 APAC 办事处
  • 2018：在纽约举行首届 DASH 用户大会
  • 2019：推出 Datadog Synthetics
  • 2019：在新加坡成立 APAC 总部
  • 2019：宣布推出 Datadog 网络性能监控和真实用户监控的测试版产品

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公司发展时间轴




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产品介绍




Datadog 成立的前提背景是：“原本陈旧且封闭的开发人员和 IT 运维工程师模式被打破，以往用于监控静态内部架构的传统工具在现代云或混合云环境中已不起作用。”公司平台使开发人员、运维人员和业务团队能够协作、构建和改进应用程序，并帮助其了解业务和用户使用情况。此外，它们的产品本质上还是自助式服务，可以很容易地在几分钟内完成安装。 Datadog 也是第一家将基础设施和应用程序监控 的 功能相结合在一起的公司，并在单个解决方案中提供日志记录。 此外，它们还在今年推出了包括网络性能监控和真实用户监控在内的产品。需要注意的是，Datadog 的每一个产品都是完全独立的，客户可以选择一次部署一种或多种产品。当多个产品同时部署时，它们的功能总和大于单个产品叠加，因为它可以为客户提供整个技术堆栈的实时统一面板。在过去的 6 个月里，大约 40% 的顾客使用一种以上的产品，比一年前的 10% 有所上升。此外，在同一时期，约 60% 的新客户会使用一种或多种产品进行登陆，高于一年前的 15%，这表明 Datadog 非常擅长构建和销售新的产品。与通常只由 IT 团队使用的传统解决方案不同，Datadog 无处不在，在多数情况下会部署在客户的整个基础设施环境中（包括公有云、私有云、企业内部部署和混合云环境）。 Datadog 是首家通过单个解决方案解决单一性能瓶颈问题的公司， 它可以将所有需求合并到 Datadog 平台。以下是 Datadog 五款产品的主要信息：
  • 基础设施监控 ：Datadog 最早研发的旗舰产品。旨在提供跨公有云、私有云和混合云环境的 IT 基础设施的实时监控，确保应用程序的性能和可用性。无论环境或规模的变化如何，数据都在一个具有自动关联性的数据库中，为客户的 IT 生态系统提供一个全面的视图，帮助客户了解发生的一切。
  • 应用性能监控（APM） ： 于 2017 年推出，旨在为应用程序的健康和功能提供全方位的可视性，无需考虑部署环境。可以跨微服务、主机、容器和无服务器计算功能，进行分布式跟踪，使客户能够深入了解应用程序的性能。
  • 日志管理： 于 2018 年推出，旨在为应用程序、系统和云平台提供日志管理，提取数据，创建索引等功能，并通过可视化和警报功能实现对日志的查询。Datadog 的日志管理还具有机器学习模型，可对经常出现的日志数据进行检测，以实现预测功能。
  • 用户体验监控： 于 2019 年推出测试版，现已推出正式版，该产品可提升堆栈的可见性，并监控用户的数字化体验。Datadog 的用户体验监控包括对客户的模拟（通过 Synthetics）和对真实用户的监控（Real User Monitoring）。
  • 网络性能监控： 该产品于今年推出，目前仍处于测试阶段，能够对基于云或混合环境中的网络流量进行分析和可视化处理。它是一款非常轻量级的产品，允许客户在不牺牲性能的情况下监控网络流量的动向。
Datadog还允许客户使用全部的 SaaS 和开源产品，并拥有350 多个开箱即用的集成功能。如前所述，客户无需进行任何培训或部署，在注册后的几分钟内便可看到产品的价值。Datadog 平台具有可扩展性，目前每天监控超过 10 万亿个事件以及数百万台服务器和容器。下图是它们的集成示意图：

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主要指标和 GTM



Datadog 是IPO 公司 中增长最快、效率最高的软件企业之一。 它们凭借自助式产品和交叉销售相结合，获得了惊人的增长指标。很明显，公司对创造客户价值的不懈努力已经获得回报。Datadog 围绕“易于使用且可在短时间内体现价值”的产品，采用了“步步为赢（Land-and-Land）”的商业模式。公司在 2019 年前六个月的收入为 1.533 亿美元，同比增长 79％。Datadog 几乎所有收入都是订阅收入，其隐含 ARR（季度订阅 * 4）为 3.329 亿美元，与上一季度相比，增长了 82%。Datadog 的效率很高，在 2019 年前六个月基本已实现自由现金流为正。在过去的一年里， 它们在非 GAAP 计算上实现了盈亏平衡。以下是 Datadog S-1 的一些相关数据：
  • Datadog 在上一季度末拥有 8846 个客户，其中 594 个客户的 ARR 超过 10 万美元，42 个客户的 ARR 超过 100 万美元。 前 10 名客户占公司总 ARR的 14%，没有一个客户占公司总 ARR 的 5% 以上。
  • 上个季度，平均单个客户的隐含 ACV 为 37631 美元（隐含 ARR / 客户总数）。ARR 超过 10 万美元的客户数达 594 个，占上一季度总 ARR 的 72%。
  • 2019 年前 6 个月，有超过 35% 的新 ARR 来自 Datadog 平台的新产品、APM 和日志管理产品，高于去年同期的 10%。
  • 在 2019 年和 2018 年的前 6 个月，Datadog 的净收入留存率为 146%，这一数字在 2018 年为 151%。公司的总收入留存率一直徘徊在 90% 左右。
  • 2018 年，24% 的 ARR 来自北美以外的地方。
  • 财富 100 强中有 35% 是 Datadog 的客户，约 20% 的客户其 ARR 超过 10 万美元。
  • 公司的订阅服务主要按月或按年签署，也有一些按季度、半年或多年签署。 Datadog 的产品销售具体季节性，通过在每年的第四季度会获得更多的新客户和续约率。
  • 在 2019 年的前六个月里，Datadog 收入增长的 60% 来自公司现有客户的增长。
  • Datadog 的客户中有许多使用其产品的终端用户，例如：某家领先的通信软件服务商中有近 800 个 员工是Datadog 的终端用户，约占该公司员工总人数的一半，大于该公司的工程师总数。另一家公司是财富 500 强的金融服务公司，有 3000 多名是 Datado的终端 用户。
  • Datadog 与 AWS 在 2019 年签署了一项协议，该协议规定 Datadog 需要在 2022 年 4 月之前，从 AWS 购买至少 2.25 亿美元的云服务。
Datadog 在报告中还引用了一些有趣的行业数据：
  • 根据 IDC 的数据显示，全球公有云服务（包括 IaaS 和 SaaS）的支出预计将从 2018 年的 600 亿美元增加到 2022 年的 1730 亿美元，复合增长率达 30%。
  • Gartner 指出，企业需要减少使用监控工具的数量，一些大型企业监控工具的数量超过 30 个，一些较小的组织则拥有 3 到 10 个监控工具。
  • 据 Gartner 称，从 2018 年到 2021 年，由于业务流程的日益数字化，企业对 APM 的使用量将增加 4 倍，占到所有业务应用的 20%。
  • 据 Gartner 称，截至 2018 年，只有 5% 的应用程序受到监控。
Datadog 的 GTM 非常有效。 虽然大多数客户是在自助服务的基础上注册并开始使用或进行付费的，但 Datadog 仍将 GTM 团队分为 4 个领域：1. 专注于大型企业的销售团队；2. 专注于新客户的高效内部销售团队；3. 专注于客户入职和扩展现有客户的客户成功团队；4. 与经销商、分销商和托管服务提供商合作的合作伙伴团队。 Datadog 提到其商业模式的核心是提供易于 使用 且能 直接感受到 价值的产品 ，而这反过来又可以使其优先考虑产品的创新。鉴于 2019 年和 2018 年前 6 个月的净收入留存率为 146%，Datadog 理论上可以在停止对新客户销售的情况下，收入仍能同比增长超过 50%。 Datadog 是根据产品的使用量进行收费的，主要通过服务器的数量或索引的数据量进行收费。   基础架构监控和 APM 产品根据服务器进行定价，而日志产品主要是按索引的日志事件进行定价，其次是所涉及的事件数。Datadog 并没有透露该指标，但 Datadog 的大型客户很有可能都是通过自助服务注册成为用户的。下图是来自 Datadog 官网的定价情况：

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市场机遇



虽然 Datadog 的市场规模十分大且具有战略意义，但该市场的竞争也同样很激烈。它们的产品涉及多个不同的市场。Datadog 认为它们可以解决 IT 运维管理市场中的很大一部分问题，据 Gartner 称，该市场在 2023 年的规模将达 3700 亿美元。
Datadog 通过自上而下的方法，用各细分客群的平均ARR乘以各细分客群公司数，估算出其目前的市场规模为 350 亿美元，。Datadog 认为在市场底部的渗透率仍然不足，理论上这一数字可能会更大。

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竞争



Datadog 虽然产品众多，市场空间也大，但市场竞争十分激烈。好在 Datadog 是唯一一家拥有跨领域的统一视窗平台公司，这对客户来说十分具有吸引力，因此具有一定的先发优势。该公司认为它在多个领域拥有多个不同的竞争对手，如：
  • 内部基础设施监控 ： 与多元化技术公司和系统管理服务商产生竞争，包括 IBM、微软、Micro Focus、BMC Software 和 CA（Computer Associates）。
  • APM： 与思科、New Relic、Dynatrace、Instana和Lightstep等新兴初创企业产生竞争。
  • 日志管理 ： 与 Splunk 和 Elastic，以及新兴的初创公司，如 LogDNA 和 Sumo Logic 产生竞争。SignalFX 也是一家提供现代化 APM 解决方案的公司，Splunk 在近期宣布将以 10 亿美元的价格收购该公司。竞争正在升级，大公司无疑会注意到 DataDog 在多元化方面的成功。
  • 云基础设施监控： 与 AWS（亚马逊）、Google 云平台和 Azure（微软）等云服务商的本地化解决方案，以及 Grafana 等初创公司的新兴产品产生竞争。
  • 真实用户监控和网络性能监控 ：   在这里Datadog并没有提到竞争对手，但 New Relic 和新兴公司 LogRocket 也提供了真实用户监控的产品。此外，SolarWinds 也是网络监控行业的大公司。
  • 内部解决方案： Datadog 还提到了它们与开源公司在内部构建产品上的竞争，但 Datadog 拥有很大的竞争优势。

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收购



Datadog 在招股书中提到了两笔收购的细节：2017 年 3 月以 740 万美元（540 万美元的现金）收购日志管理公司 Focusmatic；以及在 2018 年 9 月以 160 万美元的现金收购人工智能解决方案服务商 Madumbo。

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投资人和所有权



根据 Pitchbook 的数据显示，Datadog 迄今已从投资者那里筹集了 1.479 亿美元的资金，包括 Index、OpenView、Battery、RTP、Dragoneer、Amplify、ICONIQ、Meritech、IVP 和 T. Rowe Price 等。持 5% 以上预发行股份的机构投资者股东包括 Index（20.1%）、OpenView（16.0%）、ICONIQ（11.3%）和 RTP（8.2%）。CEO 兼联合创始人 Olivier Pomel 持有 14.1% 的预发行股份。根据 Pitchbook 的数据显示，Datadog 在 2015 年 12 月完成了最后一轮的融资，该轮融资是由 ICONIQ 领投的 9450 万美元的 D 轮融资，投前估值达 5.45 亿美元。
Datadog 公司还提到了 2019 年 3 月以 47.75 美元的股价进行的要约收购（由Dragoneer 牵头）。自公司成立以来，Datadog 已经筹集了 9200 万美元的资金（不包括股票回购），Pitchbook 的数据可能也包括了一些二级市场的信息。

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Datadog 与其他高增长 SaaS IPO 比较



鉴于 Datadog 令人印象深刻的财务情况，将其与其他 SaaS 公司 IPO 的基准比较，包括订阅收入、隐含 ARR（指数化）、销售效率和 LTM 运营利润率。Zoom 的数据指标同样表现出色，对它也进行了类似的分析，结果显示 Datadog 是有史以来增长最快、效率最高的 SaaS 公司之一，详见下文：

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订阅收入 / 隐含ARR指数



在将 Datadog 与其他 SaaS / 云服务公司的 IPO 进行比较时，选取了在其披露期内（指公司在其S-1中披露的 6-8 个季度），订阅收入（或隐含 ARR）接近 1 亿美元的公司。此次比较共涉及 25 家公司，如下图所示，Datadog 是继 Zoom 和 CrowdStrike 之后，增长第三快的公司。
以下是 Datadog 与 2018 年和 2019 年进行 IPO 的 SaaS 公司对比分析图。

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IPO 季度同比增长率



Datadog 在上一季度的收入同比增长率达 82%，而这 20 多家公司的收入增长中位数为 39%。

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销售效率：披露期内的隐含投资回报期



下图通过 CAC ratio（净新增隐含 ARR * 毛利率 / 上一季度销售和营销支出）的倒数来代表 Datadog 的投资回报期，并将 Datadog 与同一组公司进行比较。在过去的 9 个季度里，Datadog 的回报期中位数为 9.6 个月，是继 Zoom 之后，效率第二高的公司。

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LTM GAAP 运营利润率



Datadog 也是该组类别中，LTM GAAP 运营利润率最好的公司之一。在过去的 12 个月里，Datadog 的 GAAP 运营利润率达 9%，在该组排名第三。

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财务及其他指标



Datadog 是一家十分少见的公司 —— 每项财务和企业指标都一流。公司的营收同比增长超过 80%，过去两年的回报期在 10 个月左右，净收入留存率达 150%（总收入留存率超过 90%），几乎没有经营和现金流的损失（非 GAAP），企业客户的留存率增长也十分迅速。
此外，Datadog 表示，公司已筹集了 9200 万美元的资金（扣除股票回购），并拥有 6360 万美元的现金及现金等价物和专用资金。公司称，它们在 2 次收购中共花费 700 万美元的现金。这意味着，Datadog 通过 2100 万美元获得了 3.329 亿美元的隐含 ARR，增长 15.6 倍，这是令人难以置信的。大多数 SaaS 公司的目标是在 IPO 时达到 1:1 的 ARR 与资金消耗比例，而 Datadog 则是多了 15 倍以上。目前，公司已基本实现自由现金流的盈亏平衡，并在 2017 年实现盈利。公司的其他数据情况如下：

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历史损益表与数据指标（单位：千）





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季度订阅收入（百万美元）




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隐含 ARR（百万美元）




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季度运营费用占收入的比例（非 GAAP）




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季度 GAAP 和非 GAAP 的运营利润率




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客户留存率和收入留存率



下图是 Datadog 发布的客户群图表，可以看到，Datadog 的客户数量随着时间的推移而不断增长。例如，2014 年的客群代表截止到 2014 年底的所有客户，该客群将 ARR 从 2014 年 12 月 31 日的 480 万美元增加到 2018 年 12 月 31 日的 1920 万美元，增长近 4 倍。此外，它们还披露，截至 2018 年 12 月 31 日，Datadog 前 25 名客户的 ARR，其增加的倍数中位数为 33.9 倍。这一数据是根据每个客户自成为 Datadog 客户第一个月产生的 ARR 来计算的。
Datadog 的净收入留存率同样表现出色，在 2019 年和 2018 年的前六个月，其净收入留存率达 146%。Datadog 无论是创建或推出新产品，还是盈利方面都是独一无二的。

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销售效率和投资回报期



正如前面所提到的，Datadog 不会在每个季度都公布客户的数量，但下图的输出数据通过与 CAC ratio（新的净ARR * 总利润率/上一季度的销售和营销支出）的倒数反映了公司的隐含投资回报期。Magic Number 被定义为上一季度的净新增 ARR / 销售和营销的支出。如前所述，Datadog 的数据都是同类公司中表现最好的。

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现金流（百万美元）





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季度损益表/数据指标（千）





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估值



像所有高增长的 SaaS 公司IPO一样，Datadog 按照预期收入的倍数进行估值。下图数据使用了公司 NTM（未来 12 个月）收入，该收入是一个基于可预测的增长率范围和具有可比性的 EV / 其他已上市且高增长的 SaaS 公司的 NTM 收入倍数。 这些数据还包括隐含 ARR 的倍数。需要注意的是，公司不会在其 S-1 中发布具有前瞻性或指导性的信息。快速增长且高效的 SaaS 公司，其估值倍数也较高，Datadog 无疑属于这类公司。公司 EV/NTM 的收入倍数比其竞争 Splunk （6.8 倍）和 Elastic（14.6 倍）的要更高。下图是截至 2019 年 8 月 23 日的市场数据。
Datadog 是上市速度最快、效率最高的 SaaS 公司之一。如前所述，它有着极高的净收入留存率，在停止向新客户销售的情况下，还可以获得每年 50% 的收入增长率（并有可能获得大量现金）。Datadog 正处于 IT 基础设施的大趋势中 —— 向云端迁移、不同的基础设施环境和 DevOps、数字化转型，以及了解 IT / 基础设施堆栈性能（并发现问题）的关键任务。Datadog 是唯一一家提供单一管理控制平台的公司，其所有的产品都是为云原生世界所设计的。Datadog 的市场机会巨大，并且市场仍处于转型的早期阶段。 最后，从产品的角度来看，公司将业务执行地如此完美：早期只专注于基础设施的监控，一路“向上”至 APM，再“下移”至日志管理，且持续聚焦那些客户付费的产品，有着较高的净收入留存率和多款产品的销售增长率。 就像 Zoom 一样，Datadog 正在创建一个新的标准，对特定规模的 SaaS 公司进行度量，公开市场无疑会对其十分青睐。
*以上内容翻译自：https://www.meritechcapital.com/blog/datadog-ipo-s-1-breakdown，如需原文请与我们联系。
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