MongoDB (MDB) – 财报回顾 – 2023 年 12 月 8 日
MongoDB 是文档型设置的数据存储和分析领域的重要角色。 我稍后会解释这意味着什么。
其最激动人心的产品名为 MongoDB Atlas。 这是它的数据库服务，用于实现一组用于实现存储数据的服务器（或群集）。 MongoDB 产品的特性允许轻松添加或减少集群，以便根据需求的变化灵活调整。 它还提供用于创建应用程序的移动环境 MongoDB Realm、无需服务器或任何必要基础设施维护即可创建应用程序的 MongoDB Stitch 以及用于数据查询的 MongoDB Search。 最后，它提供了专门用于非结构化数据的 MongoDB Data Lake，与 Snowflake 等公司直接竞争。 还有更多的产品，但下面讨论的是新发布的主要产品。
需求
MongoDB 的营收比预期高出 7.2%，比预期指引高出 7.7%。 其两年收入年复合增长率为 38.1%，而上一季度为 46.0%，两个季度前为 42.3%。
资料来源Brad Freeman – 美国证券交易委员会文件、公司介绍和公司新闻稿
资料来源Brad Freeman – 美国证券交易委员会文件、公司介绍和公司新闻稿
利润
MongoDB 打破了利润预期。 息税前盈利（EBIT）比预期高出 78%，比指引值高出 85%。 每股收益为 0.97 美元，而预期每股收益为 0.50 美元。 这是该公司连续第 3 个季度大幅超出预期。 与 Nvidia 类似，这些持续增长的幅度可能会导致卖方的预期与其自身的业绩指引长期保持正向的偏离。 这将提高达到“成功的季度”的标准。 考虑到这是建立在出色的业绩表现的基础上，这个问题就很好解决了。
请注意，有些营销支出从第三季度推到了第四季度。 这有助于利润率的提升。 不过，利润和利润率的年度大幅增长表明，这并不是业绩优异的主要原因。
资料来源Brad Freeman – 美国证券交易委员会文件、公司介绍和公司新闻稿
资料来源Brad Freeman – 美国证券交易委员会文件、公司介绍和公司新闻稿
第四季度业绩指引
- 收入指引比预期高出 4.1%。
- 息税前盈利指引比预期高出 17.7%。
- 每股收益指引值为 0.45 美元，比预期高出 0.09 美元。
由于业绩增长，年度指导也全面上调。
资产负债表
- 19 亿美元现金及等价物；11 亿美元优先票据。
- 股本同比增长 3.8%。
电话会及发布会亮点
需求与宏观
本季度的成功得益于现有客户的扩张和新客户的工作量需求。 根据领导层的说法，”尽管市场条件持续充满挑战”，但仍取得了成功。 这款软件如何在当今环境中脱颖而出？ 你猜对了……就像其他所有的佼佼者一样。 对其完整产品平台层（称为 “企业高级版”（EA））的需求十分旺盛。 领导层大谈其端到端数据平台可随时取代 AT&T 等风向标客户的单点解决方案。 它在削减客户成本和提高效率之间取得了当前所需的平衡。 另一个例子是，安永迁移到 MongoDB 后，数据成本降低了 50%，而性能却提高了一倍。
EA 的收入还得益于比预期更多的多年期交易。 这笔收入在合同开始时确认。 这与 Atlas 不同，后者主要根据使用量产生收入。
“客户希望少花钱多办事。他们希望整合供应商，降低数据架构的复杂性。MongoDB 显著提高了开发人员的工作效率，并支持多种用例，从而消除了对许多点解决方案的需求。在这种大环境下，这种组合能够引起客户的共鸣。”——首席执行官 Dev Ittycheria
MongoDB Vector Search
MongoDB 矢量搜索（MongoDB Vector Search）已于上周向客户广泛开放。 不出所料，这款较新的产品模仿了它的其他应用程序构建工具，但侧重于 GenAI 应用程序。 破纪录警报：GenAI 应用程序和模型可以永不满足地消耗数据。 数据越多越好，数据越相关越好。 MongoDB 可提供数据规模，并可安全访问客户的第一方数据。 第一方数据是与客户特定用例最相关的数据集。 它将这些数据技能与丰富的编程语言框架结合起来，使开发人员能够将他们的工作与数据结合起来。 Snowflake也一直在谈论这个想法。
这一新工具提供语义搜索功能，使客户能够无缝地从数据中获取洞察力。 它允许基于主题和想法的查询，而不仅仅是基于单词的查询。 它还提供检索增强生成（RAG）功能。 这将把语义搜索结果推送到相关的大型语言模型中，从而提高查询精度。 根据最近的一项 “retool “研究，Atlas Vector 搜索在业内拥有最高的开发人员净推荐值（NPS）。
关于 GenAI 的更多信息
- 与 GenAI 主题相同，MongoDB Atlas Search Nodes（另一款新产品）也是一款新工具，可使开发人员的查询速度提高 60%，并实现全面的基础架构管理。
- 新的亚马逊 Bedrock 集成可增强开发人员可使用的 LLM 范围。 它已与亚马逊 CodeWhisperer 和微软 GitHub Copilot 以及 OpenAI 和 Hugging Face 等许多基础模型构建工具集成。
Atlas
这是 MongoDB 目前最重要的产品。 Atlas 收入同比增长 36%，占总销售额的 66%，而去年同期为 63%。 该产品的客户数量同比增长 21.4%，达到 44,900 个。 与 Snowflake 和 GitLab 一样，这种收入是基于使用量的，而不是基于订阅的。 这意味着什么呢？ 持续强劲的保留率和增长直接表明，这家公司在我们的数字世界中肩负着多么重要的使命。 在这里，削减开支比签约订阅更容易（而且在经济更好的时期更容易多花钱）。 考虑到净收入留存率仍为 120%，这种情况是不可能发生的。
消费趋势如预期，连续得到改善。 它们符合公司在最后一次电话会议上提出的预期。
令人鼓舞的是，Atlas 系统的效率也是该公司毛利率扩大和业绩超群的原因。 这意味着，随着 Atlas 在总收入中所占比例的增长，利润率也会有更大的上升空间。
关系型数据库（Snowflake）与 NOSQL、文档导向型数据库（MongoDB）
传统的关系数据库将数据存储在静态的行和列中，并通过已执行的公式进行链接。 这些数据库看起来像巨大的 excel 电子表格，使用结构化查询语言 (SQL) 运行。 传统关系数据库无法像 MongoDB 数据湖那样无缝处理非结构化数据。 考虑到非结构化数据对 GenAI 用例的重要性，这是一个很大的限制。 传统的关系数据库难以扩展和解锁最先进的查询功能。 数据集是固定的，格式化和筛选更加有限。 缺乏提供 “不仅是 SQL”（NOSQL）系统的能力可能会降低性能和价值。
MongoDB 的 NOSQL 数据库和文档式数据存储解决了这些问题。 这也是迁移步伐不断加快的原因。
重要的是，在结构化数据查询和数据一致性方面，一般的NOSQL 也没有更好的表现。 不是高人一等，只是在某些方面更胜一筹。 Snowflake可以说是通用数据库领域最具颠覆性的企业之一，它的成功就是最好的证明。 Snowflake 的数据仓库是关系数据库……只是新一代版本而已。 它提供 NOSQL、通过数据和计算分离实现更好的可扩展性以及非结构化查询。 它采用的是 “让关系数据库变得更好 “的方法，而 MongoDB 采用的是 “迁移到NOSQL “的方法。 在结构化数据方面，Snowflake 被认为是更先进的。 有些人认为，它的安全和治理服务也更好。 MongoDB 在灵活性、易用性和非结构化数据方面表现突出。 因此，从技术上讲，它们是互补的工具，在某些情况下可以同时使用。 不过，正如我们在网络安全、程序化广告和 DevSecOps 等其他领域所看到的那样，两者都在继续蚕食对方的领地。
传统关系型数据库迁移和本地迁移
客户经常对无法如愿以偿地将某些工作负载快速迁移到 NOSQL 表示沮丧。 他们 “缺乏现代化的技能和能力，但知道自己需要现代化”。 这就是 MongoDB 的关系迁移工具发挥作用的地方。 该全面服务工具负责监督客户向 MongoDB 的迁移。
在客户从企业内部迁移到公共云的过程中，它也能帮助客户。 有些行业，如金融服务和医疗保健，有非常严格的规定，使得云迁移变得更加困难。 MongoDB 在这方面帮了大忙。 它还提供本地部署版本的产品套件；这使得客户可以更好地控制迁移速度。
MongoDB 希望从数据迁移扩展到 “应用程序现代化迁移的整个生命周期”。 它希望在这个繁琐的过程中 “减少工作量”。 和其他许多人一样，这是 “我们希望取代更多的点解决方案 “的暗语。 为此，该公司首次推出了一种查询转换工具，可将由 SQL 支持的传统应用程序直观地集成到 MongoDB 中。
“明确地说，应用程序的现代化需要时间来提升，但这是我们业务最大的长期增长机会之一”。- 首席执行官 Dev Ittycheria
观点
这又是一个令人印象深刻的季度。 在宏观不确定性的情况下，领导层显然继续积极地谨慎承诺。 这种宏观不确定性并没有导致需求减少——因此在整个 2023 年，该公司的增长巨大。 未来 12 个月 EBIT 和未来 12 个月 FCF 分别为 108 倍和 160 倍，这个期望值非常高，要求超出市场的卓越表现。 今年以来，它已经取得了巨大的成就，而且必须保持这种成就，才能继续证明溢价是合理的……就像 GitLab 和其他许多软件产品一样，它们最近都在积极地发展。 很棒的季度。
