วิเคราะห์หุ้น DataDog : บริษัทสุดแกร่ง ที่สายเทคควรรู้จัก!

DataDog คือหุ้นที่น่าสนใจ ติดตามมา 4-5 ปี ตั้งแต่ช่วงโควิด เป็นหุ้นที่เติบโตได้เรื่อยๆ แม้ราคาจะไม่หวือหวา แต่บริษัทยังคงเติบโต 25% DataDog เป็นกรณีศึกษาที่ช่วยให้เข้าใจหุ้นตัวนี้มากขึ้น โดยจะเน้นที่ Business เป็นหลัก

แนวคิด Service Reliability Hierarchy ถูกคิดค้นโดย Google เพื่อให้มั่นใจว่าเว็บไซต์ใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเริ่มต้นจากการ Monitoring ระบบ หากเกิดข้อผิดพลาด จะต้องมี Incident Response และ Root Cause Analysis เพื่อแก้ไขปัญหาและพัฒนาระบบให้ดีขึ้น

Observability คือระบบ Monitoring 2.0 เป็นขั้นกว่าของการ Monitoring โดยเป็นการสังเกตการณ์รอบด้าน และนำบริบทต่างๆ มาประกอบกัน เพื่อตีความและจัดการ Tool ต่างๆ ของบริษัท DataDog สร้าง Product บนแนวคิด Observability โดยรวบรวม Data จาก On-Premise, AWS, Azure และแสดงผลบน Single View

DataDog ก่อตั้งในปี 2010 โดยมีแนวคิดมาจาก Observability ชื่อ DataDog มาจากแนวคิดที่หมาคอยเฝ้าระวังข้อมูลที่ไหลเข้ามาในบริษัท DataDog พัฒนาระบบ Product ใหม่ๆ เช่น Infrastructure Monitoring, APM, Log Management, Digital Appience Monitoring และ Security

DataDog รวบรวม Data จากทุก Source มาวิเคราะห์ และพัฒนาเป็น Product ต่างๆ เช่น Cloud Security, Observability, Lock Management, Real Time User Monitoring และ Cost Management Product และ Platform จะยิงกันไปยิงกันมา ทำให้เกิด Single View ที่ลูกค้าสามารถใช้งานได้ง่าย

DataDog ช่วยลูกค้าตั้งแต่การสร้างแอปพลิเคชัน (เขียนโค้ด, ทดสอบ, รัน) ไปจนถึงการ Monitoring, Operation, Optimization และ Security โดยมี Product ที่หลากหลายให้เลือกใช้ตามความต้องการ

DataDog ขยาย Product ไปสู่ด้าน Security โดยใช้ Data ที่มีอยู่แล้วบน Cloud มาตีความและทำเป็น Cloud Cyber Security ให้กับลูกค้า นอกจากนี้ DataDog ยังโฟกัส Product ไปทาง Developer มากขึ้น โดยใช้คำว่า Shift Left

DataDog พยายามช่วยลูกค้าทำความเข้าใจ User โดยใช้ Real Time User Monitoring และขยาย Product ไปยัง Cloud Service Management ซึ่งคล้ายกับ Service Now โดยรวมแล้ว DataDog ให้ความสำคัญกับ de off เรื่อง Monitoring, Operate, Optimization และ Analy

DataDog ช่วยลูกค้าประหยัดงานและประหยัดเงิน ตัวอย่างเช่น บริษัทโทรคมนาคมแห่งหนึ่งสามารถลด Employee Hour ในการแก้ไขปัญหาได้ 82% หรือบริษัทเครื่องสำอางแห่งหนึ่งสามารถลดเวลาในการแก้ไขปัญหาได้ 80%

DataDog ช่วยลูกค้าประหยัดค่าใช้จ่าย ตัวอย่างเช่น บริษัท SMB แห่งหนึ่งจ่ายเงินให้ DataDog ประมาณ 1 ล้านเหรียญ แต่สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายโดยรวมได้ถึง 3 ล้านเหรียญ หากไม่ได้ใช้ DataDog

DataDog ช่วยลูกค้าประหยัดค่าใช้จ่าย ตัวอย่างเช่นบริษัทขนาดใหญ่แห่งหนึ่งจ่ายค่า tools พอๆ กับเจ้าอื่น แต่ DataDog ทำให้ลดการสูญเสียโอกาสในการหารายได้ ช่วยให้ระบบทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

DataDog คุ้มค่ากว่าหากเทียบกับเครื่องมือ Native หรือ Open Source แม้ว่า Open Source จะดูเหมือนฟรี แต่มีค่าใช้จ่ายแฝงในการ Hosting, Engineer และ Maintenance ซึ่งอาจสูงกว่าการใช้ DataDog

DataDog มาเหนือเพราะลูกค้าส่วนมากใช้ MultiCloud ถ้าใช้ tool ของ Hyper Scaler อาจจะถูกกว่าและทำงานกับ application ที่ไม่สำคัญมาก DataDog custom ได้มากกว่า ใช้ Tool ที่คุ้นเคย integration ดีกว่า scalable กว่า

DataDog มีความได้เปรียบทางการแข่งขันจากการมี switching cost สูง และ scale economy โดยการ outspend คู่แข่งในด้าน R&D ส่งผลให้ DataDog มี Product ใหม่ๆ ออกมาอย่างต่อเนื่อง และมีประสิทธิภาพมากกว่าคู่แข่ง

DataDog มี Unit Economics ที่ดี มี Gross Margin ที่ค่อนข้าง Steady และมีกำไรแบบ Non-GAAP มา 5 ปี และกำไรแบบ GAAP มา 2 ปี มีเป้าหมายที่จะ Spending R&D ประมาณ 30% ของ Revenue ตราบใดที่บริษัทเติบโต 20% ขึ้นไป ถือว่าโอเค

DataDog ยังเติบโตได้ในระดับที่ดี และมีเป้าหมายที่จะมี Operating Margin เกิน 25% แต่ในช่วงนี้อาจจะลดลงมาบ้าง เพราะมีการ High Team เพิ่ม มีกำไรแบบ GAP มีโอกาสถูกเพิ่มเข้าไปใน S&P 500 ค่อนข้างสูง

DataDog ยังเติบโตได้ในระดับที่ดี และมีเป้าหมายที่จะมี Operating Margin เกิน 25% แต่ในช่วงนี้อาจจะลดลงมาบ้าง เพราะมีการ High Team เพิ่ม มีกำไรแบบ GAP มีโอกาสถูกเพิ่มเข้าไปใน S&P 500 ค่อนข้างสูง