雪花飄飄 北風笑笑
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9月16日雪花上市時，承銷商定價提高了50%到$120，而不到三個月后的今天股價是$387。
投資者們把各大投行給的目標價直接撕碎扔進廢紙簍，然后軋平空頭，這完全就是特斯拉在軟件業的翻版嘛。
一、
其實去年就知道雪花了，因為在找廉價的大數據分析方案。
早早看到雪花是好棒的東西，但沒想到投資者們也都這么有前瞻性。
也許他們只是盲從巴菲特？這也說不通，巴菲特拿的價格據說才$80，并不意味著現在的價格合理。
美帝投資者都這么有技術洞察力？還是只是傻錢惡炒？
我想，無理的瘋狂也一定存在合理的角度。
二、
專家說雪花最重要的地方是降低了客戶對云設施品牌的依賴度，這個說法有道理，但根本不足以支持雪花的瘋狂。還有那么多開源東西可以用呢。
專家說三大云商都有類似競品，AWS有Redshift/Athena/EMR，GCP有BigQuery，Azure有Synapse，因此雪花存在被大公司碾壓的風險。
雪花的幾位創始人是Oracle出來的，他們深刻洞察了Oracle和Hadoop的缺點后打造了雪花，這中間的8年和專利是他們今天的護城河。
雪花殺手锏是的簡潔、高效，有虛擬數倉的獨門秘籍，更重要的是可以很便宜！
三、
磚家會跳出來說，怎么會便宜呢？定價并不低嘛，你看它存儲收費，計算也收費...
我舉個例子，假設我一個窮私募想每天用大數據分析美股的當天全部詳細數據，自動和歷史數據、天氣數據、政治經濟數據進行對比挖掘出該漲沒漲的股****來。
這個數據量是大到嚇死人的，按傳統IT每年投入得上億，很大的投資機構都沒有錢這么玩。
那么用雪花可以怎么玩呢？
雪花是存儲和計算分離的，我可以只在每天收盤后跑一下寫好的腳本臨時租它的計算，其它時間完全不用給錢。
如果我需要用錢買時間讓它算得更快，我還可以臨時租雪花自有存儲。假如我要做高頻交易，通過事先機器學習的算法來盤中實時分析，也是可以的。
四、
雖然這個例子有點夸張，但它闡述了一個觀念。
這個觀念和Salesforce的成功特別像，每個客戶都有用它的不同理由，也都有省錢的需求，但愿意把錢花在刀刃上：只為簡單和高效付費，整體成本是降低的。
大家都知道當年擁有最全On-Premises商業全家桶的甲骨文被云計算顛覆而日暮西山。而雪花似乎帶著顛覆上一代數據分析平臺的使命而來。
畢竟數據已經成為企業最有價值的東西和核心競爭力，所謂承擔多少并發的事務型數據庫將會成為小兒科，而分析數據庫的價值將越來越大。
那么，該買雪花的股****嗎？我不知道，畢竟對于一家還沒賺到錢的公司它真的很貴了。
不過，隨著云原生和SaaS最終征服大多數企業，接下來可以拿來看的科技公司將目不暇接。
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