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  • Rain ishere

投資這明星產業 #巴菲特愛股要買嗎?




在我上次出了十萬訂閱Q&A後,我收都很多窩心的留言^3^


也有很多人給我電郵或私人訊息


但因為訊息數量很多


我未必能逐一回覆,或者會回覆得很慢


不過我想在此多謝大家


我會為了你們這班觀眾努力做這頻道


今日這片段....這個產業分析其實拖了很久才做出來的


其實上年是比較多人問及這個行業的投資機會


但因為通脹預期下的版塊轉換


過去幾個月在科技股弱勢時


的確較少人再問這個產業


隨著我近日對版塊再轉換的期望下


我自己也認為今日是較好的時機,去分享這個產業的投資機會


今日內容包括 - 大數據產業及發展空間


也會用投資者角度去看這產業


也會看看那些公司股票有投資機會


在這產業上,我抽了當中一隻股票去分析和分享我的看法


在我分享前,請點讚和訂閱啦





大數據Big Data,這個字只是一個術語


其實是用於描述每天於企業收到的大量數據


數據大量程度可以用洪水淹沒的程度去形容


世界上的企業正面對幾個問題


1) 如何組織及處理數據


2) 如何分析大數據


3) 如何利用大數據做出更好的決策和戰略性業務舉措





首先我們要了解大數據的來源


1) 流動數據 來自物聯網 (IoT - Internet of Thing)


或其他連接設備所產生的數據


例如自動電動汽車


醫療設備


家電設備


這些硬件都能夠提供流動數據給我們


當這些流動數據流入 IT 系統,我們可以對其進行分析


分析後,我們決定保留或不保留哪些數據


分辦出哪些數據需要進一步分析





2) 社交媒體數據


Facebook、YouTube、Instagram 、WhatsApp 等媒體


它們在互動時都會產生大量的數據


每一份鐘 - YouTube有 3.5M 影片在收看


Facebook 每一分鐘,有 1M用戶在線


Google Search Engine每一分鐘就有4M 用戶在使用


包括大量圖像、視頻、語音、文字等不同形式的大數據由這些社交媒體產生

這些數據尤其對Sales & Marketing (市場營銷)非常有用


衛星圖像和及股票市場活動和金融交易


都會產生大量大數據


其實大數據這產業其實不是新的東西


為什麼只在最近1,2年在投資界這麼熱門呢?





其實大數據和人工智能有著互相幫助的關係


隨著人工智能Ai在近年以極高速去發展


大數據自然也是一同受惠的的產業


數據本身就是驅動人工智能的發展


AI不會像人類那樣自己想方法去推斷事情和做結論


Ai通過反複試驗來學習


這需要大量數據來教授人工智能如何思考


大型的數據收集器可把龐大、複雜且快速發展的數據一次收集起來


能使Ai學習應用程序快速學習和獲取技能


而依靠Ai,能極快地幫助企業在許多領域獲得有價值的分析


包括深入的客戶行為研究,開發新產品


成本控制和分析市場競爭對手及其模型


數據分析的應用幾乎影響到每個行業的組織


銀行家使用它來幫助最大限度地減少風險和金融上的損失





好現在看看大家最感興趣的部份 - 如何入手投資這個領域?


大數據的公司大致可分成3類


但當中很多公司其實它們在3個範疇中都有活動,大家請留意了


1. 數據挖掘 Data Mining


數據挖掘是公司用來將原始數據 raw data轉化為有用信息


當中涉及機器學習 Machine Learning、統計和數據庫系統等不同的應用


他們利用軟件在大量數據中尋找有價值的數據pattens(模式)


這種過程就叫做Mining了


代表公司股票包括大家熟悉的Palantir (PLTR)


Teradata (TDC)


Domo Inc (DOMO)


OpenText (OTEX)


Alteryx (AYX)





2. 數據存儲


企業數據存儲是信息的集中存儲庫


這些儲存公司要提供數據管理、數據保護和數據共享功能


有多種方法的數據存儲選擇


一些數據可能存儲在本地的傳統數據倉庫中


也有Cloud雲解決方案、數據湖 data lake 和 Hadoop 存儲等等不同方法





當中的代表公司包括


Snowflake (SNOW), Amazon Web Services (AMZN)


Amazon 除了為企業提供一系列的儲存服務外


它也包括一系列的IT 基礎設施服務 包括雲計算、 網絡、內容交付、數據庫、分析、應用服務和存檔等等服務


所以AWS服務是非常全面


AWS 提供各種雲存儲解決方案十分之多


例如 Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)、Amazon Simple Storage Service


和 AWS Backup


所以只在AWS內,用戶可選擇不同的解決方案

所以AWS除了幫Amazon賺到很多錢外


也在市場上佔有極高競爭優勢


NetApp (NTAP) ,Dell EMC (DELL)


IBM (IBM) 和 Oracle (ORCL)





3. 數據分析公司


近年大數據得到Ai人工智能支持


Ai以極高及精準的效率去進行數據分析


在Ai進行提取和分析各種數據後


可提出結論的方案讓企業做決策


最重要是它還可以找出隱藏的模式或未知的問題


從而幫企業發現新興市場趨勢和客戶偏好


相關公司包括:Splunk Technology (SPLK)


Palantir (PLTR), Oracle (ORCL)


Accenture (ACN), Cloudera (CLDR)


當然,如說到數據分析,一定要包括其他龍頭科技股


有Face Book (FB),Alphabet (GOOG),Microsoft (MSFT)





很多股票,我未能逐一介紹


因為很多人都問過我對Snow的看法


今天我會簡單分析一下Snow


自從一年前IPO


價格已下跌了約 30%


我以前也有介紹過,巴菲特不愛買新上市公司或做IPO


他曾多次指出IPO不利於投資者


但SnowFlake 是他唯一在IPO階段已認購的股票


所以很多人由上市開始,都對這間公司特別關注





新上市的公司,很多都還是成長中的公司


沒有營利Earnings也很普遍


最新的財報的EPS較分析師預期為低


是-0.69 ,50%差於預期


2021第一季度的收入YoY 同比增長 110% 至 229M美元


Snowflake 制定了到 2029 財年(也就是 2028 財年)實現產品收入 10B 的目標


第一季度,Snow報告的 GAAP 運營虧損為$205.6M,GAAP 每股虧損為 70 Cents


所以Snow在季度業績公佈後,股價都下跌了


財報也說出,到2022, 公司計劃招聘 1,200 名新員工





即是公司會繼續大量投資實現增長


以第一季度數字來看,公司的客戶增長比去年同期YOY增加67%


Snowflake 現時擁有 4,530多名客戶


我會看看它現時的估值,因還是新上市公司


很多時沒有前值的數據比較


只能看看幾個指標


P/S Ratio高達98.54


對比同業中位數的4.46高出1400%...


P/B Ratio也高達14.17


EV/Revenue 93.4


這個EV/Revenue Ratio是比較企業價值和它的收入的比率


EV/Revenue對比同業中位數的4.64高出1900%...


公司暫時債務比率也很穩建





雖然我仍看好 Snowflake 在雲數據分析和管理領域佔據主導地位的潛力


但好的股票也要在合理的價格


現在都回落很多了


近1-2年美股來說,其實整個美股市場估值都是偏貴


如果你看好這公司,或看好巴菲特的眼光的話


剛才是一個估值,根據公司本身的


P/S, P/B和Revenue都估值


估值上是貴的


但如果你只看圖表來說


技術上它是較接近它之前的低位


即是200-230元左右都是可以入市的位置


但因為整個估值偏貴,所以我會建議做分注


和等每次回調才入市


所以大家要投資這股票要特別有耐性





今天我就分享到這裡,如你喜歡影片,請留言點讚分享訂閱


下次再見,BYE-BYE



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