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操作员 女士们，先生们，感谢您的支持，并欢迎您参加Snowflake Q3 FY '21收益电话会议$Snowflake(SNOW)$ 弗兰克·斯洛特曼 谢谢吉米，大家下午好，也感谢您加入我们的首次收入电话会议。 让我们回顾一下结果。我们在第三季度看到了整个客户群的强劲消费趋势，但是产品收入同比增长了115％，达到1.48亿美元，净收入保留率为162％。伴随着这种快速增长，我们继续看到单位经济的现金流量和运营效率得到改善。 我们的增长是由云规模计算支持的数据科学和分析的长期长期趋势驱动的。随着数字化转型的猛烈冲击，数据操作已成为现代企业的跳动心脏。大流行对我们的业务几乎是中立的。 在需求情绪方面，一些企业受到了负面影响，但由于健康危机和经济影响的新复杂性，其他企业则加快了其数据战略。值得一提的是，雪花不是SaaS业务模型。我们是消费公司，在此期间，我们报告的收入与平台的消费有直接关系。 消费模型是可变的，不是固定的，这意味着我们的模型位置不受平台，客户可以消费的平台数量的限制，这有助于我们保持强劲的收入保持率。现在，该技术领先于人们利用几乎无限的容量规模和性能的能力。 在过去的一年中，Snowflake增强了其推销活动，以宣传世界上一些最大的企业和机构。Snowflake现在在《财富》 10强中的8个中具有很好的代表性，我们在第三季度增加了12家《财富》 500强客户，其中包括Fiserv和GEICO。对雪花的兴趣与日俱增。两周前，我们举办了Snowflake数据云峰会，注册人数超过40,000，而6月份的Snowflake Summit则为15,000。 换档，我想在这里花点时间向您介绍Snowflake数据云，因为它是我们的使命和战略的核心。作为一个行业，我们一直在努力调动我们的数据，这意味着很难将数据提供给我们的企业，因此我们着手对此进行更改。 正如我们所看到的，我们在计算历史上从未拥有过数据云。我们习惯于SaaS应用程序作为AWS，Azure和Google Cloud等大型基础架构云，服务和存储中的应用程序云，您可以边喝边喝。但是，数据绝对存在于数百万个由机器，应用程序，网络和云作为人质的地方。 长期以来，我们需要融合和合并不同的数据集，这就是为什么我们首先构建数据仓库的原因。它们价格昂贵，容量有限，并且在使用前需要大量的数据准备和处理，只有最苛刻的最大数据集才能负担得起这些平台。因此，它们从未普及。 Snowflake改变了这一点，它极大地缩减了工作量，并通过高度灵活的实用新型从根本上改变了经济状况，不仅大家都知道这些强大的功能，Snowflake还消除了对数据量的限制，甚至消除了性能和组件工作负荷执行，高端用户报告称，他们能够同时削减现有支出并显着扩展工作量。 与Snowflake一样，Turbo现有工作负载引人注目，但旧习惯却很难消亡。许多客户仍在一次评估一个数据平台的工作负载，基本上将数据操作限制在了各自的孤岛上，这就像是在不知不觉中转向运输。随着机器学习和数据科学成为最终用户，未来的工作量将有所不同，工作量和思维方式导致建立未来的孤岛。 Snowflake数据云是一个数据世界，是一个全球数据轨道，Snowflake用户可以轻松地插入，发现，浏览和访问来自各种来源的数据。这是对未来数据需求的另一种思考方式。Snowflake数据云将世界一流的执行与不受限制的数据访问结合在一起。客户需要两者。 我们已经看到已经有23％的客户使用我们的数据共享功能采用了令人鼓舞的迹象。我们还继续加入新的数据提供商，在第三季度，我们增加了标准普尔的Global，Morningstar和Core Logic等，现在市场上有100多家数据提供商。 在Snowflake数据云峰会上，我们从客户那里听到了有关数据云对其业务的影响的信息。零售奖励客户已经完全采用了数据云。Snowflake使他们能够与媒体合作伙伴安全地共享数据集，并为面向客户的应用程序提供动力，以最终用户为目标。 商业数据提供商还通过将数据在Snowflake Data市场上可用，寻求Snowflake吸引新客户并通过我们的数据获利。益百利帮助零售客户加速其数字化转型。益百利（Experian）的零售客户现在正与雪花数据市场上的见解相结合，从而吸引购物者，从而吸引不再在商店购物的客户。 让我们重点介绍11月在Snowflake Data Cloud Summit上发布的一些产品。首先，我们已经与Salesforce建立了合作伙伴关系。先前宣布的Apple连接器现已全面上市，使客户可以通过Snowflake更轻松地考虑Salesforce数据。 其次，我们宣布了我们的新开发人员体验Snow Park。Snow Park将使用户能够使用其首选语言编写代码来构建数据转换和对机器学习模型进行评分，所有这些操作均由Snowflake处理。第三，我们宣布支持非结构化数据。除了我们对结构化和半结构化数据的长期支持。 最后，我们通过引入行访问策略，标记和列掩码来增强数据治理策略。这将帮助我们的客户以高度粒度的方式按用户类型控制访问，鉴于对数据治理的敏感性日益提高，这一点非常重要。这些功能对于在数据云上发展必不可少，您可以期待我们今后提供更多平台增强功能。 在结束之前，我想强调一下我们即将出版的《数据云的崛起》一书。我们之所以写这本书，是因为数据云是我们战略和愿景的核心。我们通过雪花之旅和经验向众多垂直行业的众多客户展示。它的目的是启发和启发，我们称之为“可能的艺术”。该书将于12月4日发行。最后，我们对本季度感到满意，并对进入本财年最后一个季度的数据云峰会的势头感到兴奋。 这样，我将把呼叫移交给Mike。 迈克尔·斯卡普凯利 谢谢，弗兰克。 在讨论结果和指导之前，我想花一些时间讨论我们独特而强大的业务模型。我们不是SaaS模式。我们是一种消费模式。我们的业务模式是我们的主要与众不同之处，旨在推动客户成功。我们的客户购买信用额，当这些信用额被消耗时，我们确认收入。与可分级模型不同，我们仅在客户使用我们的平台时才确认收入。 因此，我们的收入中没有货架。对于许多客户而言，要花满几个月的时间才能启动并满负荷运行，此模型使他们可以灵活地购买计划使用的金额，而不会浪费信贷或如果他们消耗的计划多于原始合同，也不会超出原始合同。 由于这些原因，我们不会将重点放在与SaaS业务相同的指标上。我们专注于产品收入和剩余履约义务。产品收入（不包括专业服务和其他收入）是我们提供的最透明的披露。它提供了对报告期内客户如何实际使用我们产品的全面了解。如果客户购买积分但不消费，他们的收入将为零。 我们还将重点放在剩余的履约义务或RPO上。RPO代表所有尚未确认的合同收入，包括递延收入和不可取消的合同金额，这些将在以后的期间开具发票并确认为收入。与大多数SaaS业务不同，计费对我们而言不是一个有意义的指标，因为由于消费的可变性，它与产品收入的相关性较低。 我还要提及的是，我们的GAAP财务现在将在Snowflake市场上提供，我们鼓励大家以新的方式获取消费者财务信息，我们将在市场上发布季度业绩以及我们的收益。 现在让我们在指导中转向我们的结果。第三季度产品收入为1.48亿美元，同比增长115％。我们的剩余履约义务为9.28亿美元，同比增长240％，每份多年期合同的加权平均寿命为2.5年。我们的客户群实现了该平台对于其现有用例的价值，同时也拥抱了Snowflake Data Cloud愿景，从而推动了这一强劲表现。 正如我前面提到的，我们的业务模型允许我们的客户在合同期满之前就可以使用他们的整个合同，这是我们经常看到的。我们还继续看到客户愿意与我们做出更多的多年承诺，这是我们不断扩展规模时客户可以与我们一起创造价值的直接结果。 我们越来越专注于开拓市场，您可以看到这些投资的回报。在第三季度，我们看到过去12个月产品收入中消费超过100万美元的客户数量从去年同期的31个增加到65个。 谈到利润，在非公认会计准则基础上，我们的产品毛利率受到与我们的新协议有关的从云服务提供商处获得的一次性信用的积极影响，达到70％。 营业利润率为30％的负数，这得益于与员工相关的成本低于预期，而我们的调整后自由现金流量利润率为23％的负数，这是由于预付款项低于预期而产生的，其营业利润率更高。展望未来，我们将报告并指导非公认会计准则调整后的自由现金流。调整后的自由现金流将不包括为雇主薪金税项目支付的现金对员工股票交易的影响。 本季度，我们从这些项目中获得了80万美元的收益。有关运营现金流与调整后自由现金流之间的详细桥梁，请参阅IR网站上的投资者介绍。本季度末，我们拥有强劲的现金状况，拥有约51亿美元的现金，现金等价物以及短期和长期投资。 这笔资金使我们能够投资于新的战略计划，例如我们上个月宣布的Snowflake Ventures。Snowflake Ventures的使命是使更多组织能够利用数据云的功能。为此，我们将投资于成长阶段的公司，这些公司表现出致力于动员数据，为客户提供价值并扩大数据云机会的承诺。 同样，我们将继续评估以人才和技术为重点的并购中的战略性收购机会，我们的收购战略与我们的产品战略保持一致，一切都必须以雪花的方式进行，这意味着作为一种本土产品交付。 现在，我想更新一下我们如何看待COVID影响我们的预测。我们的预测假设，在可预见的将来，我们的员工将继续在远程工作。我们已经证明了在大流行期间能够保持生产力的能力，并且不急于定期旅行返回办公室。利用Zoom和其他协作工具，我们一直在高水平运作，在大流行期间能够平稳地容纳500多名员工。 我们相信我们最终会回到办公室，但是在我们掌握新信息并能够保证员工安全之前，我们将继续进行远程工作。现在，我们转向2021年第四季度和全年的指导。对于截至2021年1月31日的第四季度，我们预计产品收入在1.62亿美元至1.67亿美元之间，同比增长97％至103％。 关于利润率，我们预计在非公认会计准则基础上，隐含70％的产品毛利率，负30％的营业利润率和8％的调整后自由现金流负值，我们预计将有2.83亿股加权平均流通股。我想提醒大家，由于我们基于消费的业务模型，因此在预订交易后我们不会立即确认收入。 因此，您可能不会像在可评估的业务模型中那样看到收入流向下一季度。仅仅因为客户四分之一的某种消费模式，并不一定意味着他们会继续这种模式。 对于2021财年全年，我们预计产品收入在5.38亿美元至5.43亿美元之间，同比增长113％至115％。谈到利润率，我们预计按非公认会计准则基础的产品毛利率为68％，营业利润率为负40％，调整后的自由现金流利润率为18％，我们预计将有2.55亿加权平均流通股。 通过该操作员，您现在可以打开问题线。 问答环节 希瑟·贝利尼 太好了，非常感谢先生们，并祝贺第一季度的到来。我想问一问，您提到了某种由于COVID导致员工留在家里的事情，直到事情安全为止，但是想知道您是否可以与我们分享一下您在工作节奏方面所注意到的事情流行趋势持续发展以及人们优先考虑迁移到云计算的趋势。您能否与我们分享有关客户甚至可能如何通过Snowflake加快容量使用速度的轶事数据？谢谢。 弗兰克·斯洛特曼（CEO） 是的，希瑟，是弗兰克。我举一个例子。我们在Snowflake上有一个数据集，该市场由一家名为Star Schema的公司列出的市场提供，该市场提供了非常非常详细的详细死亡率信息，并且会不断更新。而且，我们看到几乎整个客户群都在几天和几周内访问了该数据，当这种情况发生时，它会推动消费，并且这种访问一直持续到今天。 因此，有时您会在特定数据集中拥有催化剂，这些催化剂可以真正帮助客户覆盖数据运行模型，更好地了解其需求环境等。很难一概而论，这只是一种对我们很特别的轶事。 迈克尔·斯卡普凯利（CFO） 希瑟，我要补充一点，我们确实在某些行业中看到过，例如我们有一些旅游行业的客户。我们看到他们的消费量下降了，但在在线消费者世界中，我们的客户数量更多，他们的业务蒸蒸日上，其消费量远高于我们的预期。因此，这完全取决于他们所从事的行业，但平均而言，我们看到客户的消费量超出了我们的预期。这就是为什么我们最终击败了我们所做的事情，这比我对本季度的预期要高。 雷莫·伦绍 我也祝贺第一季度，感谢您的介绍。那儿有很多有用的信息。弗兰克（Frank），问您一个问题，您在前面提到了您要处理的四个月数据，现在也像非结构化数据一样。您能否谈一谈进化，因为，当Snowflake刚开始时，它是一个非常好的关系云数据仓库，然后当你们变得更广泛时，您能否像我所知道的那样谈论一点-您如何看待？不断发展？在处理数据的其他领域中，您看到客户采用该技术的速度有多快？然后我要跟Mike进行一次跟进。 弗兰克·斯洛特曼 是的，很抱歉，这里的首要主题是，我们已经将Snowflake从云中的数据仓库演变为云数据平台。而且区别在于工作负载范围大大扩展。对于那些没有这么长时间关注Snowflake的人，我们实际上已经开始处理半结构化数据，这对于我们追溯到2015-2016年确实是一个很大的区别。是的，但是结构关系数据无疑是我们业务的主要内容。 但是，当您遵循云数据平台策略时，会发生的事情是我们的客户正在寻求更广泛的工作负载支持，更广泛的数据支持，并且我们也于几个季度前宣布，对采用这种新数据类型的地理空间数据的支持仅仅是巨大。 因此，在我们的客户群中，有很大的胃口让我们扩大工作范围，数据类型和使用外部服务的能力，从而扩大我们的能力范围。因此，这是一个功能广泛的平台。客户不想在他们的环境中使用多种平台。他们非常非常想在Snowflake上带来尽可能多的数据，并在Snowflake上滚动尽可能多的工作负载，我们正在努力实现这一点。 雷莫·伦绍 然后，迈克谈到了毛利率，我得到了您提出的68％的毛利率。从长远来看，您可以谈谈看跌期权吗？显然，规模越大，您与大型云供应商的谈判时间就越长，这将如何改变未来的利润率？谢谢。 迈克尔·斯卡普凯利 当然。正如您所看到的，在最近一个季度中，我们的毛利率仅为70％，而全年的隐含利润率为68％，但实际上我们将在第四季度实现70％的毛利率。当我们谈到上市时，我确实认为从模型上看，我们可以走到70年代中期。这实际上是受一些因素驱动的，其中之一是与我们的云供应商进行更好的定价。我们只是与我们的两个云供应商AWS和Azure进行了重新谈判协议，而这两家公司实际上是我们今天在其中所有业务的大部分。 我确实认为，随着我们不断发展，我们将能够再次进行谈判。规模，我们在世界各地有很多部署，我们甚至还没有达到规模，特别是随着EMEA开始为我们腾飞，我们将在那些能够为我们带来更好利润的领域中扩大规模。然后，我们在折扣领域看到了更好的纪律，如果您看到我们得到的每学分的平均价格，它会继续增加。因此，这是真正推动利润增长的三件事。 布伦特·布雷斯林 我想为弗兰克（Frank）和迈克（Mike）快速跟进。弗兰克（Frank），我们开始对Snowflake在保险业产生更广泛的兴趣，考虑到该行业往往需要更多数据，这是有道理的，但是我想您能谈谈在保险业或其他任何行业看到Snowflake的机会吗，也许这个季度在您看到超大牵引力时脱颖而出？ 弗兰克·斯洛特曼 是的，我参与了很多保险活动，他们非常热衷于转型，而不仅仅是现代化。许多大型保险公司中的一些具有非常广泛的交叉销售能力。他们没有从分析数据的角度来支持该系统的系统。因此，他们非常非常想从自己的本地系统中脱颖而出，并真正获得了数据科学和机器学习的希望，因此您需要像Snowflake这样的平台才能实现这一目标。 因此，是的，我们在本季度宣布了许多保险账户，我们热爱该行业，因为正如您所说，它们的数据非常丰富。如果您愿意的话，我们有巨大的潜力进行真正的数字化，并为保险业带来真正的数字化转型，这非常令人兴奋。 布伦特·布雷斯林 然后，迈克（Mike），就在我们想到本季度的RPO势头时，我的意思是，比我认为的要强大得多。而且我知道您在上个季度获得了非常大的合同，因此，什么驱动了本季度新订单的加速和种类以及RPO的增长呢？ 迈克尔·斯卡普凯利 随着我们越来越多地进入大型企业，大型企业确实希望进行多年交易。他们对每年都不必进行采购不感兴趣，因此我们看到许多大型企业与我们进行了多年的交易，我们认为这将是一个持续的趋势。我要说的是，直到今年我们的销售人员才真正开始推动更多的三年交易，并且我们将在未来继续这样做。 帕特里克·科尔维尔 我的意思是，非常令人印象深刻。我可以在第一个问题中谈论竞争环境吗，就是，你们知道，你们看到了什么，您看到谁了目前最强大的竞争者，并且我猜想内部部署世界中正在发生什么？那仍然是一种低落的果实吗？ 弗兰克·斯洛特曼 是的，帕特里克，是弗兰克。我们的竞争环境在很大程度上由公共云供应商主导。我认为我们一遍又一遍地说，它的确没有改变。当客户试图弄清如何进行现代化和脱离这些平台时，这是我们处理本地环境的唯一一次，实际上，它们并没有被视为未来的选择。因此，我们的过滤器可能是有偏见的，但是我们的竞争动态非常集中在三个公共云平台上，这是我们拥有的绝大多数竞争互动。 迈克尔·斯卡普凯利 我要说的是，我们真正遇到过内部部署的唯一机会是他们-他们是现有人员，他们实际上并没有考虑保留它们，而是与我们和其他公共云参与者一起进行评估。这就是为什么我们不一定将它们视为竞争对手，但是在许多情况下，它们绝对是现有产品。 帕特里克·科尔维尔 我想我的第二个问题是对非结构化数据的支持。我的意思是这是一个非常有趣的公告。我猜您期望使用哪种用例，我想在短期内您认为客户可能会遇到的事情-非结构化数据很可能会开始吗？ 弗兰克·斯洛特曼 好的，可以肯定的是，图像数据，视频数据（我指的是PDF，社交媒体），这也是我们的ML服务将成为的地方，机器学习服务将变得非常有趣，因为您说，我有图像扫描从城市某处的网络摄像头拍摄，然后我可以将其拍摄到外部服务，并对其进行扫描-这是一个公认的非人。 正如我之前所说，这将具有巨大的潜力，我们正受到客户的推动，将这些不同的数据类型真正引入到我们的平台中，因为这是分析过程类型的一部分-他们想跑步。因此，这就是我们最初看到的情况，这些数据类型很大。这肯定也会增加等式-的存储方面。 基思·韦斯（Keith Weiss） 谢谢你们提出这个问题。我想谈谈雪地公园，这是你们最近发布的另一种公告。一个是-在整个雪花方面，这是如何演变出更广泛的故事的？如何使更多人参与整个平台？那我们是否可以考虑像雪地公园这样的货币化策略？而且我猜想整个市场都具有相同的程度，就像服务中的工作量越多，您在平台上获得的使用量越多，数据消耗就越多。只是更多的计算而已，这就是您实际上如何从所有这些工作中获得报酬的方法吗？ 弗兰克·斯洛特曼 是的基思，是弗兰克。基本上，我们在Snowflake查询引擎上启用了整个用户范围，对，我的意思是，他们是使用托管语言来查询数据的数据工程师。然后是一个整体-另一个世界通过选择的语言来询问数据，特别是Java和Python，并且他们使用诸如数据框架之类的东西来处理数据。 那是一种非常不同的模式，它是高度编程的，许多数据转换，许多机器学习类型的过程都是通过这些语言执行的。因此，Snow Park要做的是，我们将开始在Snowflake平台内托管语言运行时间，从而使其成为-成为完全优化的体验。它极大地扩展了Snowflake的工作负载范围。 因此，这对我们来说是非常非常重要的方向，您在此方面的帮助是正确的。正如我们一遍又一遍所说的那样，我们的整个业务模型基于消费或任何导致我们平台查询引擎消费的因素都取决于我们的商业模式。因此，我们的整个策略都在推动移动消费，而这肯定会做到这一点。我们有许多大型客户表示，这确实非常重要，因为Snowflake将带给这些环境的是从经济角度高度优化的效率。 其次，非常非常高度优化的性能和效率性能是高度相关的，第三个是治理权，这与隐私和安全**息相关。因此，对于客户而言，他们真的很想通过一个平台从治理的角度锁定环境。因此，在一定程度上，我们可以将工作负载整合到Snowflake上，这确实对他们有所帮助。