纪要涉及的公司 NetApp（NTAP）是一家专注于智能数据基础设施的公司，在数据管理和存储领域拥有丰富经验，为企业提供AI解决方案 [1]。 纪要提到的核心观点和论据 1. **AI市场现状与趋势** - **处于关键转折点**：企业AI市场正从早期采用者向大规模市场采用过渡，目前多数组织在AI投资上难以实现ROI，约85%的AI项目无法投入生产 [8][9]。 - **企业更谨慎**：企业对AI投资持更谨慎态度，因为成本高且市场变化快，希望投资能有一定确定性回报 [13]。 - **应用场景**：聊天机器人和客户服务代理等用例能带来成本优化和客户满意度提升，但存在风险，如数据安全和社会接受度问题 [18][19]。 2. **NetApp的优势与机遇** - **数据管理能力**：NetApp在数据管理、安全性和治理方面具有优势，能够帮助企业将现有数据与AI结合，实现无缝过渡 [11][28]。 - **法规适应性**：即将生效的欧盟AI法案要求对AI数据生命周期进行控制和管理，NetApp的统一数据管理方式使其在合规方面具有优势 [36][38]。 - **产品组合**：NetApp持续发展其产品组合，如推出的分离式On top产品和AI数据引擎产品，可有效管理和扩展AI工作负载的数据存储和管理 [39][40]。 3. **数据存储挑战与解决方案** - **数据整合难题**：企业数据分散、形式多样，难以整合和管理，需要统一的数据管理方法来提取价值 [44][45][46]。 - **存储与云的平衡**：NetApp在云与本地部署方面保持中立，能够帮助企业实现两者的平衡，利用云服务的优势，同时解决成本、数据重力和监管等问题 [58][60][62]。 - **性能与差异化**：在训练环境中，NVIDIA设定了存储性能标准，NetApp通过一致的数据管理方法在市场中实现差异化 [67][68][70]。 4. **竞争格局与合作伙伴关系** - **新兴玩家挑战**：新兴供应商进入AI存储市场，但专注单一工作负载的公司难以长期生存，NetApp凭借现有客户基础和数据管理能力具有优势 [82][84][86]。 - **与传统厂商对比**：与Dell、HPE、Pure等公司相比，NetApp在数据管理、云服务集成和多工作负载处理方面具有差异化优势 [90][91]。 - **合作伙伴关系**：NetApp与NVIDIA、Intel、Domino Data Lab等建立了合作伙伴关系，通过技术集成和开放选择为客户提供优势 [93][94][96]。 5. **市场机会与增长预期** - **数据存储增长**：AI将带来数据存储需求的增长，NetApp有望通过扩展客户的数据存储和提供数据服务来抓住机会 [100]。 - **合成数据市场**：合成数据市场对NetApp来说主要是合作机会，可帮助客户实现最佳AI成果 [101]。 - **增长预期**：NetApp认为AI将增加其增长机会，但尚未确定具体规模，预计在本财年下半年看到AI对业务的积极影响 [106][108]。 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **数据科学家与生产系统差异**：数据科学家在构建概念验证时会精心挑选和清理数据，但在生产规模系统中难以达到相同水平，这是导致项目失败的原因之一 [51]。 2. **全球元数据存储与命名空间**：NetApp正在添加全球元数据存储，并将全球命名空间元素纳入解决方案，但更注重数据的无缝访问和同步 [54][55][56]。 3. **AI工作负载的多阶段性**：AI是多个工作负载的组合，不同阶段对存储性能的要求不同，NetApp正在优化其产品组合以支持这些不同需求 [71][72]。 4. **市场标准化与差异化**：在训练环境中，NVIDIA设定了存储性能标准，市场在性能方面的差异化较小，NetApp通过一致的数据管理方法实现差异化 [67][68][70]。 5. **行业趋势与订阅模式**：行业中部分数据管道业务倾向于采用订阅模式，但NetApp尚未确定其AI服务的货币化方式 [105]。

文章核心观点 公司宣布对AvePoint Confidence Platform进行重大更新，推出两个新指挥中心并扩展人工智能治理能力，可帮助企业提高效率、降低成本并保持安全标准，形成综合生态系统，为企业数据运营提供前所未有的可见性和控制权 [1][5] 新功能介绍 优化与投资回报率指挥中心 - 92%的公司打算实施成本节约措施和战略资源分配，该指挥中心能提供数据资产中难以发现的成本节约机会的全面视图，检查集成许可证管理、信息生命周期管理和战略数据迁移等关键领域 [2] 弹性指挥中心 - 89%的企业采用多云战略，该指挥中心解决了跨复杂环境跟踪和管理数据弹性的挑战，为微软365服务提供全面监控和可操作的见解，是公司更广泛的多云治理愿景的起点，计划在2025年扩展到其他平台 [3] 增强的人工智能治理 - 到2028年，33%的企业软件应用将包含自主人工智能，公司扩展人工智能管理能力以应对新兴的自主人工智能领域，更新内容包括增强的Copilot代理治理、扩展的提示监控功能以及全面的见解和建议 [4] 公司介绍 - 公司是全球数据安全、治理和弹性领域的领导者，超25000家全球客户依靠AvePoint Confidence Platform来准备、保护和优化其关键数据，全球渠道合作伙伴计划包括约5000家托管服务提供商、增值经销商和系统集成商，解决方案在超100个云市场可用 [7][8] 活动信息 - 7月8日周二美国东部时间上午11点将举办AvePoint Innovates网络研讨会，可了解AvePoint Confidence Platform的最新功能 [6]

核心观点 - 数据治理成为AI时代SaaS平台的核心能力，Salesforce以80亿美元收购Informatica标志着行业从单点AI功能竞争转向数据基础设施能力的构建[1][2][8] - 收购旨在补强Salesforce的AI战略落地能力，解决Agentforce平台对可信数据调度的需求，推动公司从"前台软件"向"基础设施型平台"转型[7][8][10] - 行业趋势显示AI部署重点从模型精度转向数据治理，70%企业级大模型项目将依赖独立治理模块，治理预算占比超25%[14][15][16] 交易细节 - 交易金额达80亿美元，Informatica股价在24小时内上涨11%，Salesforce股价基本持平[2] - Informatica作为数据治理领域隐形冠军，具备ETL、MDM、数据目录等核心模块，客户续费率高且使用周期长达十余年[3][6] - 典型案例显示其解决方案使保险客户数据重复率降低38%，理赔效率提升60%[4] 战略动机 - Salesforce需解决Data Cloud数据杂乱问题，为Agentforce提供清晰血缘链路，确保AI推理的可解释性与合规性[10][11] - 过往收购Tableau(157亿美元)和Slack未达协同预期，此次转向架构修复，弥补数据"水源"缺失[9][10] - Informatica的合规接口(如中国数据出境API、GDPR审计日志)将增强Salesforce在政务、医疗等监管敏感市场的竞争力[11] 行业影响 - SAP、Workday、Oracle等主流SaaS厂商均在强化数据治理能力，形成行业集体转型[15] - 68%企业AI项目受阻于数据口径混乱、权限分级缺失等治理问题，非技术障碍成为主要瓶颈[16] - 英国银行案例显示Informatica系统将LLM模型审计周期从8周压缩至3天，验证治理工具对AI落地的加速作用[16] 产品整合 - Informatica将保留独立品牌运营，其元数据驱动治理能力与Salesforce现有Data Cloud、Tableau形成互补[6][13] - 公司已设立"AI平台治理中心"，专项推进Agentforce数据安全方案，体现组织架构向数据中台倾斜[8] - 整合挑战包括跨平台元数据映射与接口规范统一，需避免重蹈SAP收购BusinessObjects后整合迟缓的覆辙[11]

文章核心观点 - 数据安全领导者Varonis Systems连续第二年获2025年Gartner Peer Insights数据安全态势管理客户之选殊荣，客户评分高且推荐率达99% [1][2] 公司荣誉 - Varonis连续第二年获2025年Gartner Peer Insights数据安全态势管理客户之选殊荣 [1] 客户评价 - 截至2025年2月，公司在149条评论中获4.9/5分，五星评级多，99%客户表示会推荐 [2] - 客户对支持体验评分为4.9/5星，对产品功能评分为4.8/5星 [2] 公司业务 - 公司是数据安全领导者，云原生数据安全平台用AI自动化发现和分类关键数据、消除暴露并检测高级威胁 [4] - 全球数千组织信任公司保护其跨SaaS、IaaS和混合云环境的数据 [5] - 客户用公司平台实现数据安全态势管理、数据分类等多种安全成果自动化 [5][7] 公司宣传 - 可了解公司解决方案、观看30分钟演示、查看集成情况，访问官网了解解决方案组合 [6] - 可访问博客并在X、领英和YouTube参与讨论 [6] 联系方式 - 投资者关系联系人为Tim Perz，电话646 - 640 - 2112，邮箱investors@varonis.com [8] - 新闻媒体联系人为Rachel Hunt，电话877 - 292 - 8767分机1598，邮箱pr@varonis.com [8]

纪要涉及的行业或者公司 纪要主要围绕Snowflake公司展开，同时提及了一些竞争对手和合作伙伴，包括Databricks、Google、Salesforce、ServiceNow、SAP、Amazon、Microsoft、Gannett、Caterpillar、McDermott、OpenAI、Anthropic等，以及行业相关的技术和概念，如AI、机器学习、数据仓库、云存储等。 纪要提到的核心观点和论据 1. **数据与AI的重要性** - **核心观点**：数据和AI在企业界引发了极大兴趣和兴奋，数据从以往的事后考虑因素转变为对企业运营至关重要的因素，能够驱动业务转型，Snowflake因此迎来发展机遇 [1][4][5]。 - **论据**：以Google为例，其在搜索广告业务中重视数据反馈，通过结合广告商意图和用户反馈来推动产品发展；Snowflake的客户如迪士尼利用数据进行预测和决策 [2][3][4]。 2. **Snowflake的产品战略与布局** - **核心观点**：Snowflake致力于在端到端数据生命周期的各个关键环节发挥作用，包括数据的诞生、摄取、转换、清理、分析和预测分析等，并通过一系列产品和技术创新来实现这一目标 [5]。 - **论据** - 开发Unistore超过五年，将事务存储与分析功能相结合；收购Crunchy Data，获取世界级Postgres开发人员，增强在事务市场的竞争力；收购DataBolo，加速数据摄取到Snowflake和云存储的过程 [12][13][14]。 - 推出OpenFlow和Cortex Search等功能，解锁非结构化数据的价值，使数据处理和分析能够同时作用于结构化和非结构化数据 [6][7]。 - 持续投资于数据处理的早期阶段，如Snowpark和与DBT的合作，确保在早期计算方面处于领先地位 [15][16]。 - 强调AI就绪数据的重要性，通过语义视图和元数据管理，使数据更易于使用和组合，为AI应用提供支持 [17][18][19]。 3. **竞争优势与市场地位** - **核心观点**：Snowflake在市场上具有显著的竞争优势，通过专注于简单性和易用性，以及在核心技术和分析能力方面的领先地位，有望在长期竞争中获胜 [53][55]。 - **论据** - 第三方研究表明，Snowflake在总拥有成本和性能方面具有优势，通过简化复杂性和提供更好的用户体验，能够为客户创造更大价值 [54][59][60][61]。 - 在分析计算方面，Snowflake已经实现了十多年的无服务器架构，并且推出的Adaptive Warehouse代表了分析计算的重大变革 [33]。 - 在开放数据领域，Snowflake在Icebreak数据的基准测试中表现出色，能够为客户提供公平的竞争环境，减少数据锁定 [63]。 4. **AI驱动的生产力和创新** - **核心观点**：AI技术为Snowflake带来了更高的生产力和创新能力，通过组织架构的优化和AI工具的应用，能够加速产品开发和提升团队效率 [74]。 - **论据** - 产品和工程团队按产品类别进行组织，每个团队有明确的任务和目标，能够快速推进项目并在各自领域取得胜利 [74]。 - 工程师使用Cursor等AI工具提高了生产力，如Benoit使用AI辅助编程，生产力得到显著提升 [74][75]。 - 公司在AI研究方面取得了进展，团队构建了Arctic和Arctic Embed等模型，并在SQL生成等领域处于领先地位 [77][79]。 5. **市场机会与增长潜力** - **核心观点**：Snowflake认为市场存在巨大的增长机会，随着企业对数据和AI的需求不断增加，以及从本地到云的迁移趋势，公司有望实现更大的市场份额和业务增长 [32]。 - **论据** - 许多客户在短时间内通过使用Snowflake取得了显著成果，证明了公司能够帮助客户快速实现价值 [32]。 - 公司在分析领域的核心技术领先，能够为客户提供更好的解决方案，满足不同行业和规模企业的需求 [32][33]。 - 随着AI的发展，对数据治理和数据基础的需求增加，Snowflake作为数据平台能够为客户提供支持，帮助他们解锁数据价值，开拓新的业务机会 [106][107]。 6. **销售与市场策略** - **核心观点**：Snowflake的销售和市场团队通过多种策略来推动业务增长，包括提高销售团队的生产力、加强合作伙伴关系、投资专业化和关注客户需求等 [115][116][122]。 - **论据** - 招聘了大量销售和营销人员，并利用Snowflake Intelligence等工具提高他们的生产力，使新员工能够更快地熟悉客户情况并开展工作 [118][119]。 - 与Hyperscaler合作伙伴、全球系统集成商和其他合作伙伴建立了良好的合作关系，通过合作伙伴获得了一定的规模和市场覆盖 [122][123]。 - 投资于技术和行业专业化，帮助客户解锁AI和ML的价值，提供更有针对性的解决方案和业务成果 [128][129]。 - 以客户为中心，通过提供简单、连接和可信的价值主张，满足客户需求，赢得客户信任 [112][113][114]。 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **公司组织架构调整**：产品和工程团队按产品类别进行组织，分为分析、数据处理、AI产品、应用和基础架构五个领域，以提高团队的专注度和执行力；将客户支持组织纳入市场推广部门，加强与客户的紧密联系和反馈循环 [29][136]。 2. **人才招聘与培养**：在研发和销售团队中注重招聘早期职业阶段的人员，以引入新的思维和活力；通过分析最有生产力的员工背景，建立招聘模型，提高招聘效率和质量 [48][217]。 3. **合作伙伴关系**：与众多合作伙伴建立了广泛的合作关系，包括Hyperscaler合作伙伴、全球系统集成商、数据云提供商等，通过合作实现资源共享和优势互补，共同推动业务发展 [122][123][124]。 4. **价格策略**：在Gen two和Adaptive计算方面，Snowflake采取了灵活的价格策略，既保证客户能够获得更好的价格性能，又能够控制何时以及向客户传递多少价值，以避免重蹈Teradata的覆辙 [62][68][72]。 5. **客户案例**：通过多个客户案例展示了Snowflake如何帮助客户解决实际问题，提高效率和创造价值，如帮助建筑承包商提高投标效率、帮助投资银行加速数据获取和分析等 [110][113]。 6. **行业趋势与竞争**：讨论了行业内的一些趋势和竞争情况，如SaaS公司进入数据层的现象，Snowflake认为这是由于AI对其业务模式构成威胁，因此积极与这些公司合作，同时强调自身作为通用数据平台的优势 [205][206][207]。

核心观点 - Striim在Snowflake Summit 2025上发布了两款由Snowflake Cortex AI驱动的治理AI代理Sherlock AI和Sentinel AI，旨在帮助组织检测、标记和保护传输中的敏感数据，最小化暴露风险并确保合规性 [1] - 这两款AI代理通过近乎实时的监控和分析，将治理流程嵌入操作工作流，帮助企业降低风险并保持对数据资产的控制 [2][5] - Sherlock AI专注于在数据共享或移动前识别敏感信息，而Sentinel AI则在数据移动过程中实时保护敏感数据 [3][4] 产品功能 - Sherlock AI通过定位数据集中的敏感信息，帮助组织在上游评估潜在风险并主动应用治理措施 [3] - Sentinel AI持续分析实时数据流，自动执行加密、掩码和合规性强制执行，超越静态规则控制 [4] - 两款AI代理共同工作，显著降低敏感数据泄露风险，同时减少组织和监管机构的成本和时间 [3][4] 技术优势 - 两款AI代理由Snowflake Cortex AI驱动，能够加速创新同时确保敏感数据安全 [5] - Sherlock AI支持跨本地、云端、第三方数据库和SaaS环境的数据管道敏感信息识别 [3] - Sentinel AI利用Cortex AI检测管道事件中的敏感数据，即使数据被错误放置或标记 [4] 行业影响 - 公司解决了企业在多样化数据环境中控制敏感信息同时保持合规性和操作效率的关键挑战 [1] - 通过将AI洞察嵌入数据管道，公司使数据治理成为主动且可信的能力 [5] - 产品支持企业级合规标准，包括GDPR、CCPA和HIPAA，无需增加复杂性 [4] 未来发展 - 公司计划在2025年下半年推出更多AI代理，以检测和管理企业数据用于实时用例 [6] 公司背景 - 公司通过完全托管的SaaS平台为AI提供实时智能，统一跨云、应用和数据库的数据 [7] - 平台针对现代云数据仓库优化，通过高级分析和ML框架将关系和非结构化数据即时转化为AI就绪的洞察 [7] - 公司在实时数据集成、流分析和数据库复制方面拥有专业知识，每天处理超过1000亿个事件，实现亚秒级延迟 [7]

公司动态 - Coalesce在Snowflake Summit 2025上发布了一系列重大平台创新，旨在加速Snowflake AI数据云中的数据开发和业务洞察[1] - 最新更新包括推出Coalesce Copilot（私有预览版）、支持Snowflake Semantic Views（私有预览版）以及深化Transform与Catalog的集成[2] - Coalesce Copilot通过基于提示的生成式AI助手简化数据工程工作流，提供实时、上下文感知的建议[3][4] 产品与技术 - Coalesce Catalog（原CastorDoc）在收购后两个月内被超过10%的现有客户采用，包括RSG Group、Alterman和Toll Brothers[5] - 平台路线图包括自然语言提示探索元数据、自动生成转换逻辑和SQL、以及支持Slack和Teams等协作工具的Catalog AI助手[6][7][8] - Catalog与Transform深度集成，业务团队可在Catalog中定义规则、策略或指标，并由平台自动执行[9] 市场表现与合作伙伴 - 采用Coalesce的全球公司数量同比增长近一倍，开发活动增长4倍，Snowflake对象创建增长3倍[9] - 通过与Fivetran原生集成、支持Snowflake AI功能（如Cortex AI和Apache Iceberg™）以及快速开发新Snowflake特性（如语义层）推动增长[10] - Snowflake高管评价Coalesce为Snowflake合作伙伴生态中创新速度领先的公司[11] 行业活动 - Coalesce在Snowflake Summit 2025的1603号展位展示Coalesce Copilot和增强的Catalog功能[11][12] - 公司定位为面向规模化、治理和AI驱动的未来的唯一数据转换平台，整合转换与元数据管理以提升数据发现和协作[12][13]

财务数据和关键指标变化 - 总ARR增长26%，调整外汇后为28%，均较Q4加速 [15][65] - 收入增长25%，按固定汇率计算为27%，净新增ARR创纪录 [15][65] - Q1营收和运营收入超指引，并更新全年指引，但未提高ARR指引以应对宏观不确定性 [15][66] - Q1非GAAP运营利润率约14.5%，预计全年保持该水平 [16][66] 各条业务线数据和关键指标变化 - MSP业务方面，2020年MSP的ARR占比为低个位数，2024年底达到12 - 13%，复合年增长率约60% [48][100] 各个市场数据和关键指标变化 - 全球范围内约11%的ARR与联邦政府相关，美国受Doge影响的机构仅占总ARR的2% [18][68] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司战略包括构建平台、推出新产品和功能、扩展渠道策略、进行地理扩张、开展战略并购和投资以及拓展不同客户群体 [49][101] - 公司平台有三个主要套件，分别关注信息弹性、数据控制和数据现代化，帮助企业端到端管理数据生命周期 [4][6][53] - 与微软和谷歌等公司竞争，公司系统独立于微软，能提供额外控制维度，且产品具有多云特性，可跨应用和云平台实施策略 [32][75][83] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 宏观环境带来不确定性，企业投资更谨慎，销售周期变长、审批增多，但公司解决的是高优先级问题，有增长机会，管道建设呈积极态势 [12][61][62] - 对长期ARR目标有信心，认为多个增长因素支持到2029年实现十亿美元ARR的目标 [49][101] 其他重要信息 - 公司定价主要基于按用户数计费，也有按容量或使用量计费的情况，未来可能考虑按操作计费 [34][86] - 2月推出谷歌云平台首个版本，已在其市场上架，还参加了Google Next活动，开展市场推广活动 [41][94][95] - 公司通过强调清晰的故事、开展营销活动、利用渠道合作伙伴以及参加活动等方式提升品牌知名度 [37][90][91] 总结问答环节所有的提问和回答 问题: 公司在公共部门受Doge影响的情况及是否采取保守假设 - 公司在年初已考虑Doge影响，全球11%的ARR与联邦政府相关，美国受影响机构占总ARR的2%，已将不确定性纳入ARR指引 [18][68][69] 问题: 公司在AI领域的进展及如何助力企业 - 公司帮助企业将初始试点项目推进到全面部署，通过产品分析企业数据风险状况，提供准备度评分并推荐应启用的策略，可与微软Purview等集成，产品具有多云特性，能帮助企业在全球范围内启用Copilot代理 [23][74][75] 问题: 客户大量使用生成式AI对公司业务的拉动 - 生成式AI会增加用户数，公司还可根据代理运营成本收费 [35][87] 问题: 客户选择公司而非微软治理工具的原因 - 公司系统独立于微软，能提供额外控制维度，可解决更具体业务场景问题，且产品可跨数据存储使用，与谷歌云合作时也能提供更多价值 [32][83][84] 问题: 公司如何提升品牌知名度 - 公司通过强调清晰故事、开展营销活动、利用渠道合作伙伴以及参加活动等方式提升品牌知名度，定位为多云提供商也有帮助，但仍需努力 [37][90][91] 问题: 公司在谷歌云的进展 - 2月推出谷歌云平台首个版本，已在其市场上架，此前已支持谷歌数据存储四年，参加了Google Next活动并开展市场推广，对谷歌代理空间机会感到乐观 [41][94][95] 问题: 公司MSP业务的发展阶段和机会 - 公司有5000个合作伙伴，其中约3000个是MSP，MSP业务增长迅速，目前处于早期阶段，有很大增长空间，公司通过Elements平台为MSP提供服务，投资Identiq收购以增强该业务 [45][97][100] 问题: 公司对长期ARR目标有信心的原因 - 公司认为战略优先级包括构建平台、推出新产品、扩展渠道、地理扩张、战略并购和拓展客户群体等，这些因素支持长期ARR目标 [49][101]

文章核心观点 公司2025年第一季度财务表现良好，各项指标增长显著，业务发展态势积极，有望实现成为全球领先数据管理软件公司和2029年ARR达十亿美元的目标 [1][2] 第一季度财务亮点 - SaaS收入6890万美元，同比增长34%，按固定汇率计算增长37% [1] - 总收入9310万美元，同比增长25%，按固定汇率计算增长27% [1] - GAAP毛利6920万美元，非GAAP毛利6980万美元，非GAAP毛利率75.0% [5] - GAAP运营收入330万美元，非GAAP运营收入1340万美元 [5] - 截至2025年3月31日，现金、现金等价物和短期投资3.518亿美元 [5] - 2025年第一季度经营活动产生现金050万美元 [5] - 截至2025年3月31日，ARR为3.455亿美元，同比增长26%，经外汇调整后增长28% [1][5] - 经外汇调整后，美元计算的毛留存率89%，净留存率111%；按报告数据，毛留存率88%，净留存率111% [5] 关键绩效指标和业务亮点 - 完成对Ydentic的收购，为托管服务提供商提供人工智能驱动平台 [5] - 推出下一代AvePoint Elements，助力托管服务提供商自动化洞察、保障数据安全 [5] - 为谷歌发布新的数据安全解决方案，扩展多云保护能力 [5] - 现有股票回购计划续签三年，可回购最多1.5亿美元普通股 [5] 财务展望 2025年第二季度 - 预计总收入9530万 - 9730万美元，同比增长22% - 25%，按固定汇率计算增长20% - 22% [11] - 预计非GAAP运营收入1320万 - 1420万美元 [11] - 预计总ARR 4.118亿 - 4.178亿美元，同比增长26% - 28%，经外汇调整后增长24% - 26% [11] 2025年全年 - 预计总收入3.974亿 - 4.054亿美元，同比增长20% - 23%，按固定汇率计算增长18% - 20% [11] - 预计非GAAP运营收入6140万 - 6440万美元 [11] 非GAAP财务指标及关键指标说明 - 非GAAP指标包括非GAAP毛利、毛利率、运营费用、运营收入和运营利润率等 [9] - 关键指标包括年度经常性收入、美元计算的毛留存率和净留存率 [9] - 年度经常性收入计算为报告期末所有活跃客户的SaaS、定期许可证及支持和维护收入来源的年化合同义务年度合同价值总和 [10] - 美元计算的毛留存率反映公司保留现有客户的能力 [13] - 美元计算的净留存率反映公司与现有客户拓展业务的能力 [14] 公司概况 - 公司是全球数据安全、治理和弹性领域领导者，超2.5万客户依赖其平台处理、保护和优化关键数据 [8] - 全球渠道合作伙伴计划包括约5000家托管服务提供商、增值经销商和系统集成商，解决方案在超100个云市场可用 [8]