Die besten Big Data Aktien

Das globale Datenvolumen verdoppelt sich heutzutage bereits in weniger als zwei Jahren. Und Wissen ist bekanntlich Macht. Neue Technologien in den Bereichen Datenerfassung, -verarbeitung und -auswertung verhelfen Unternehmen in nahezu allen Branchen dazu, immer grössere wirtschaftliche Vorteile aus der gigantischen Informationsflut zu ziehen. In diesem Artikel möchten wir Ihnen die besten Big Data-Aktien vorstellen, die vom wachsenden Datenhunger der Industrie besonders profitieren. Die aktuelle Korrektur bei Big-Data-Aktien könnte langfristig orientierten Anlegern Einstiegsmöglichkeiten bieten.

Digitale Revolution: Datenanalyse ermöglicht Künstliche Intelligenz und Automatisierung

In Zeiten der digitalen Revolution sind vielen Anlegern Megatrends wie „Künstliche Intelligenz“ (Artificial Intelligence, AI), „Internet der Dinge“ (Internet of Things, IoT) oder „Industrie 4.0“ (Digitalisierung und Automatisierung der Wirtschaft) längst ein Begriff. Computer werden immer intelligenter und können immer mehr Aufgaben präziser und effizienter ausführen als wir Menschen. Basis und Grundvoraussetzung dafür ist eine möglichst perfekte Analyse von riesigen, unstrukturierten Datenmengen (Big Data), die in riesigen Server-Zentren gesammelt werden. Denn erst durch die Erfassung, Verknüpfung und Analyse enormer Datenmengen können Computer Vergleiche ziehen, daraus lernen und optimale Entscheidungen treffen. Der Markt für Big-Data-Lösungen hat sich daher längst zu einem boomenden Milliardengeschäft entwickelt.

Nahezu unbegrenzte Anwendungsmöglichkeiten: Datenanalyse wohin man blickt

Bereits heute ermöglicht eine Vielzahl an Technologien die Erfassung und Auswertung strukturierter und unstrukturierter Datenmengen. Auch die Anwendungsbereiche scheinen nahezu unbegrenzt. Das können beispielsweise Daten aus Netzwerkprotokollen, Produktionsprozessen oder Geschäftstransaktionen sein. Aber auch medizinische Bilder, Informationen aus Social Media, Apps, Web-Statistiken, Klickverhalten bei Internetshops oder sensorunterstützte technische Anwendungen zählen dazu. Diese Daten werden in Echtzeit erfasst, gefiltert und auf Muster oder Abweichungen hin untersucht. Der Computer kann dann auf Basis aller bisherigen Daten blitzschnelle Analysen durchführen und ggf. Optimierungen vornehmen.

Milliardenschweres Marktvolumen

Der weltweite Markt für Datenanalyse-Software dürfte laut dem Marktforschungsunternehmen Gartner im vergangenen Jahr 2020 bereits ein Volumen von 27,4 Milliarden USD erreicht haben. Das Volumen des kompletten Big-Data-Marktes inkl. Hardware und Dienstleistungen schätzt Statista Research für das vergangene Jahr auf rund 56 Mrd. USD. Bis zum Jahr 2027 wird annähernd eine Marktverdopplung auf 103 Mrd. USD erwartet, wobei der Software-Anteil von aktuell 36 % auf 45 % überproportional wachsen soll. Ein gigantischer Markt der technologisch innovativen Unternehmen immense Wachstumschancen bietet.

Im Visier der grossen und kleinen „Datenkraken“

Neben der Optimierung von Produktionsprozessen ist Big Data vor allem im Bereich der Markt- und Kundenforschung besonders interessant. Auf vielen Internetseiten wird mittlerweile genauestens analysiert, wie lange sich ein Interessent bestimmte Produkte ansieht und wo er seinen Mauszeiger hinbewegt und wo er letztendlich klickt. Auf Basis der gesammelten Daten erfolgt dann ein Abgleich mit allen bisherigen Transaktionsdaten. So können dem potenziellen Käufer dann in Echtzeit weitere passende Produktvorschläge unterbreitet und Angebote optimiert werden. Ganz vorn dabei sind Unternehmen wie Google, Facebook, Amazon, Apple und Microsoft die nicht ohne Grund auch als die grossen Datenkraken“ bezeichnet werden.

Doch es gibt natürlich auch kleinere „Daten-Kalmare“, die von Big Data profitieren. In den USA gibt es beispielsweise bereits Pizzalieferdienste, die basierend auf Bestelldaten der Vergangenheit Fahrzeuge mit halbfertigen Pizzen in mobilen Öfen losschicken, die zu bestimmten Tageszeiten in bestimmten städtischen Wohngebieten sehr wahrscheinlich nachgefragt werden. Kommt dann die Bestellung, so ist eine frisch gebackene Pizza bereits unterwegs zum Kunden und kann innerhalb von wenigen Minuten zugestellt werden. Ähnliche Testversuche laufen bei Amazon im grossen Stil mit anderen Produkten aber das Ziel ist dasselbe: Bereits zu wissen was die Kunden bestellen werden und das Produkt loszuschicken, bevor die Käufer ihre Kaufentscheidungen überhaupt getroffen haben.

Privatsphäre ist eine Illusion

Laut Larry Ellison, dem Gründer des Software-Riesen Oracle ist Privatsphäre heutzutage in vielen Bereichen eine Illusion. Der Kunde wird dank Big Data mehr und mehr zum gläsernen Datenlieferant, dessen Konsumverhalten bis ins Detail ausgeleuchtet und ausgenutzt wird. Auch wenn manchen von Ihnen bei dieser Vorstellung möglicherweise zurecht etwas mulmig wird, ist das in vielen Bereichen (leider) längst Realität. Letztendlich werden jedoch viele Daten von den Nutzern sogar freiwillig preisgegeben, auch wenn dies unbewusst durch das oft stillschweigende Akzeptieren der jeweiligen AGBs erfolgt. Die Nutzung einer Suchmaschine, eines sozialen Netzwerks, einer App, eines sprachgesteuerten Assistenten oder einer Smart Home Steuerung geht in der Regel mit einer Einwilligung zur Datenfreigabe oder schlimmstenfalls auch zur Datenweitergabe an Dritte (Datenhandel) einher. Selbst Datenschutzrichtlinien laufen so überwiegend ins Leere.

Nüchtern betrachtet ist es auch aus Konsumentensicht jedoch durchaus vorteilhaft, wenn beispielsweise einem Sportler statt ungesunden Lebensmitteln Fitnessgetränke oder Nahrungsergänzungsmittel angeboten werden. Die Kaufentscheidung trifft ein bewusster Konsument noch immer selbst lautet ein häufiges Argument. In anderen Bereichen z.B. der Politik ist uneingeschränkte Datenverwertung durchaus kritischer zu sehen.

Big Data als zweischneidiges Schwert: Datenmissbrauch

Dass Geheimdienste wie die CIA in grossem Stil Bürger ausspähen und tonnenweise private Daten erfassen und analysieren ging dank Edward Snowden als grosser Skandal durch die Medien. Dass sich dadurch etwas geändert hat ist unwahrscheinlich, aber immerhin wurde das öffentliche Bewusstsein auf die Thematik sensibilisiert.

Im Jahr 2019 wurde bekannt, dass das Datenanalyseunternehmen Cambridge Analytica auf Social Media Plattformen wie Facebook oder Twitter im grossen Stil Daten über potentielle Wähler und deren Interessen sammelte. Ziel war es, das Wählerverhalten von Millionen von Bürgern durch individuell zugeschnittene Botschaften und Beiträge (Mikrotargeting) zu beeinflussen. So wurde das Unternehmen beispielsweise damit beauftragt, die Brexit-Bewegung in Grossbritannien zu unterstützen, oder auch Donald Trump bei der Präsidentschaftswahl in den USA im Jahr 2016. Dass bei dieser manipulativen Stimmungsmache eindeutig Datenschutzbestimmungen verletzt wurden, führte zu einem Skandal, der letztendlich (berechtigterweise) zum Aus der umstrittenen Firma führte. Big Data ist als zweischneidiges Schwert zu sehen. Denn auf der anderen Seite kann das Sammeln und Speichern von Daten auch Leben retten.

Bahnbrechende Fortschritte in der Medizin

Besonders spannend ist Big Data im Bereich der Medizintechnik. Denn hier helfen Computer unter anderem dabei ärztliche Diagnosen zu verbessern z.B. indem Bilder, Daten und Befunde in Echtzeit mit denen von zigtausenden anderen Patienten in der Datenbank abgeglichen werden. Der Computer erkennt dabei Details und Veränderungen, die einem Arzt möglicherweise gar nicht oder erst in einem späteren Stadium auffallen würden. Dadurch können nicht nur Krankheiten wie Krebs oder Parkinson früher erkannt und sicherer diagnostiziert werden. Auch extrem seltene Krankheiten und ihre Symptome können mittels elektronischem Datenabgleich immer häufiger treffend identifiziert werden. Eine kostspielige und für den Patienten nervenaufreibende Odyssee von einem ratlosen Spezialisten zum nächsten wird dann hinfällig. Big Data verbessert so Diagnose- und Therapiemöglichkeiten sowie die Heilungschancen von Patienten.

Massive Kosteneinsparungen in öffentlichen Transportsystemen

In Zug- und U-Bahn-Netzen kommt Big Data ebenfalls bereits erfolgreich zum Einsatz. So werden z.B. in chinesischen Metro-Netzen unzählige Echtzeitinformationen der Bahnen per Sensoren digital erfasst und ausgewertet. Das können beispielsweise Abstände zu vorausfahrenden Zügen, Bremsvorgänge, Unfälle, Fahrplanänderungen, menschliche Fehler, Streckenstatus oder -zustand, Auslastung oder Geschwindigkeit sein. Durch eine intelligente, hochflexible Steuerung erfolgt eine situative Anpassung. Bei zu geringen Transportkapazitäten können z.B. unmittelbar Zusatzzüge auf die betreffende Strecke geschickt werden, ohne dass menschliche Entscheidungsvorgänge dafür notwendig sind. Längerfristige Datenanalysen ermöglichen Fahrt- und Fahrplan-Optimierungen, so dass Überkapazitäten und überhöhter Energieverbrauch vermieden werden.

Geringerer Treibstoffverbrauch senkt Umweltbelastungen

Insgesamt steigen Sicherheit und Effizienz des Transportverkehrs, während Treibstoffverbrauch und Umweltbelastung pro Passagier abnehmen. Genau aus diesem Grund kommen in den USA in Zügen und Flugzeugen bereits ähnliche Systeme erfolgreich zum Einsatz. Bei Betriebskosten die z.B. allein im amerikanischen Eisenbahnnetz dreistellige Milliardenbeträge ausmachen ein durchaus sinnvolles und vor allem rentables Unterfangen. Im Strassenverkehr können intelligente, vernetzte Ampelsysteme dank Big Data dafür sorgen, dass sich Standzeiten verringern und dadurch ebenfalls positive Auswirkungen auf Spritverbrauch und Umwelt erreicht werden.

Big Data als Wegbereiter für sicheres autonomes Fahren

Auch für das autonome Fahren von Fahrzeugen im Strassenverkehr sind die Generierung und Verarbeitung gigantischer Datenmengen notwendig. Denn nur wenn neben den Strassen auch alle denkbaren Situationen richtig erfasst werden, lassen sich tödliche Unfälle wie z.B. im Jahr 2016 vermeiden. Damals krachte ein vom Computer gesteuerter Tesla ungebremst in einen weissen LKW-Anhänger, den das System für ein hochhängendes Strassenschild gehalten hatte. Zuletzt wurde eine Unfallserie untersucht, bei der etliche Tesla-Fahrzeuge in Blaulicht-Fahrzeuge gekracht waren. Je mehr Daten durch Sensoren generiert, abgespeichert und in Echtzeit verglichen werden können, desto weniger kritische Situationen treten auf. Da die Entwicklung rasant schnell vonstattengeht ist jetzt schon absehbar, dass autonomes Fahren dank der Verarbeitung von riesigen Datenmengen in wenigen Jahren sehr viel sicherer sein wird, als mit Fahrzeuglenkern aus Fleisch und Blut. Es ist durchaus vorstellbar, dass Versicherungsprämien für Selbstfahrer zukünftig deutlich teurer sind als für Fahrzeuge, die mittels einer auf Big Data gestützten Künstlichen Intelligenz gesteuert werden.

Weitere Anwendungsgebiete

Auch bei der Rohstoffexploration kommt Big Data z.B. bei der Auswertung von geologischen Bildern und Daten immer erfolgreicher zum Einsatz. Ähnlich wie bei medizinischen Bildern erkennt der Computer auch hier durch Datenabgleich, wo Probebohrungen besonders vielversprechend sind. In Bereichen wie Finanzberatung und Kundenservice kommen ebenfalls immer mehr intelligente Softwareprogramme zum Einsatz, die Kunden auf Basis der bislang gewonnenen Daten in vielen Fragen besser beraten können als speziell geschulte Mitarbeiter. Auch der computergesteuerte Börsenhandel wäre ohne Big Data und daraus gewonnenen Algorithmen nicht möglich. Die Münchener Firma Clueda hat beispielsweise ein Analysesystem entwickelt, das täglich hunderttausende von Nachrichten und Tweets filtert und auf Stimmungen und Informationen hin analysiert. Diese Daten werden dann an Investmentfirmen vermarktet, die daraus Nutzen ziehen können. Denken Sie beispielsweise an die Gamestop-Aktie, die Anfang 2021 von tausenden Nutzern des Reddit-Forums Wallstreetbets kurzzeitig in astronomische Höhen getrieben wurde. Aber auch Betrugsfälle können durch Big Data aufgedeckt werden. Egal ob in Banken, Versicherungen oder bei der Steuerfahndung: Aus Millionen von Datensätzen können verdächtige Transaktionen dank intelligenter Software herausgefiltert werden.

Die Weiterentwicklung von Big Data: Small Data

Das Analysehaus Gartner sieht für die kommenden Jahre einen Trend von Big Data hin zu Small Data. Demnach sollen bis 2025 rund 70 % der Unternehmen Ihren Fokus auf kleinere, übersichtlichere Datenausschnitte legen, die auch „Insights“ genannt werden. Statt Unmengen von grossteils unbrauchbaren Daten auszuwerten und möglicherweise falsch zu interpretieren, geht es bei Small Data darum, möglichst nur wesentliche Hinweise und Daten zusammenzutragen und daraus dann mittels künstlicher Intelligenz trotzdem die richtigen Schlüsse zu ziehen. Small Data ist aber keineswegs das Ende von Big Data. Denn um relevante Daten als solche zu identifizieren, muss zunächst die vorhandene Datenmenge entsprechend gefiltert und analysiert werden. Anschliessend können Anwendungen basierend auf den relevantesten Daten funktionieren.

Die besten Big Data-Aktien 2021

Daten sind in Zeiten der Digitalisierung und künstlichen Intelligenz Gold wert. Zwar wird ein grosser Teil des Marktes durch Grossunternehmen wie IBM, SAP, Microsoft oder Google abgedeckt. Es gibt jedoch auch einige kleinere und mittelgrosse Datenspezialisten, denen glänzende Zeiten bevorstehen. Die meisten Big Data Aktien sind deshalb bereits sehr ambitioniert bewertet. Für langfristig orientierte Anleger bieten die Top-Werte der Branche trotz beeindruckender Aufwärtstrends bei Kursrücksetzern immer wieder Einstiegsgelegenheiten. Wir haben für Sie viele Big Data Unternehmen betrachtet und dies hat zur folgenden Auswahl der für uns besten Big Data-Aktien 2021 geführt.

Big Data Vergleich: Das sind die besten Big Data Aktien

In der folgenden Tabelle finden Sie eine Aktien-Liste von 10 Big Data Aktien. Drei dieser Werte mit aussergewöhnlichem Potenzial stellen wir Ihnen im Anschluss vor.

Big Data Aktien-Liste USA

NameISINSymbolWährung
AlteryxUS02156B1035AYXUSD
ClouderaUS18914U1007CLDRUSD
DomoUS2575541055DOMOUSD
ElasticNL0013056914ESTCUSD
MongoDBUS60937P1066MDBUSD
New RelicUS64829B1008NEWRUSD
OracleUS68389X1054ORCLUSD
Progress SoftwareUS7433121008PRGSUSD
SplunkUS8486371045SPLKUSD
TalendUS8742242071TLNDUSD

Splunk: Operative Intelligenz

Die Software-Produkte des US-Unternehmens Splunk (ISIN: US8486371045 – Symbol: SPLK – Währung: USD) helfen den Kunden unstrukturierte Datenmengen (Big Data) zu überwachen, zu analysieren und aufzubereiten. Der Name „Splunk“ leitet sich von dem Begriff „spelunking“ (Höhlenforschung) ab und bezieht sich auf die Analyse von bislang unbekannten Datenquellen. Splunk bietet Log-, Monitoring- und Reporting-Tools, die maschinell generierte Daten für alle Benutzer zugänglich, nutzbar und damit wertvoll machen. Das Unternehmen aus San Francisco konnte bereits mehr als 20.000 Kunden in über 110 Ländern gewinnen, darunter auch bekannte Namen wie Adobe, Bosch, Coca-Cola oder die Deutsche Bahn. Von den sogenannten Fortune 100 Unternehmen, den 100 grössten US-Unternehmen, zählen bereits 91 zu den Kunden von Splunk.

Spezialist für die Analyse und Nutzung von Maschinendaten

Untersucht werden beispielsweise Klickverhalten von Onlinekunden, Transaktionsdaten, Netzwerkaktivitäten und Anrufaufzeichnungen (z.B. von Call-Centern). Dazu werden Protokoll-, Verbindungs- und Messdaten, sowie weitere Daten von Applikationen, Servern und Netzwerkgeräten durchsucht und indiziert. Durch die Auswertung in Echtzeit und die Erstellung von Grafiken, Berichten und Warnmeldungen können in Unternehmen z.B. Störfälle oder Verbesserungspotenziale erkannt und umgehend adressiert werden. Die Produkte werden als Cloud-basierte Abonnements vermarktet, so dass Splunk über ein sehr lukratives und skalierbares Geschäftsmodell mit hoher Kundenbindung verfügt.

Kurzzeitiges Abrutschen in die Verlustzone

In den letzten drei Jahren erzielte das Unternehmen ein durchschnittliches Umsatzwachstum von +18 %. Für das Geschäftsjahr 2020/21 meldete Splunk allerdings einen Umsatzrückgang um -5 % im Vergleich zum Vorjahr auf 2,23 Mrd. USD, wobei das Unternehmen mit einem Ergebnis von -0,55 USD pro Aktie auch in die Verlustzone rutschte. Dass die Geschäftsentwicklung schwächer als erwartet lief, lag vor allem an grossvolumigen Aufträgen, bei denen es weniger Abschlüsse gab als erhofft. Die eigenen Prognosen mussten daher zurückgenommen werden. Den Grund für die zuletzt etwas eingetrübten Geschäftsaussichten sieht das Unternehmen in der Umwandlungsphase zum Cloud-Anbieter und Software-as-a-Service-Geschäftsmodell, sowie in der Unsicherheit rund um die Corona-Pandemie. Fürs laufende Geschäftsjahr 2021/22 wird von Analysten deshalb zwar wieder mit einem Umsatzanstieg um +14 % auf 2,5 Mrd. USD gerechnet, aber auch von einem deutlichen Verlust in Höhe von -1,50 USD je Aktie ausgegangen. Im nächsten Geschäftsjahr 2022/23 soll das Minus dann bei einem Umsatz von 3,1 Mrd. USD immerhin nur noch -0,51 USD je Aktie betragen.

Chart: Anhaltende Korrekturbewegung

Die besten Big Data-Aktien: Entwicklung der Splunk Aktie von August 2018 bis August 2021 | Online Broker LYNX

Die Aktie von Splunk befindet sich seit Anfang 2016 in einem längerfristigen Aufwärtstrend. Vom Ausgangsniveau bei ca. 30 USD konnte sich die Aktie im Hoch seitdem bereits mehr als versiebenfachen. Mit aktuell knapp 144 USD liegt die Aktie rund -36 % unter dem im September 2020 erzielten Allzeithoch von knapp 226 USD. Von diesem Level aus ging die Aktie in eine Korrekturbewegung über, die den Wert bis Juni 2021 bis auf 110 USD halbierte. Der Bereich von 180 USD bis 200 USD könnte aus charttechnischer Sicht als vorläufiges Kursziel dienen. Längerfristig d.h. auf Sicht von 24 Monaten trauen wir der Aktie auch neue Allzeithochs zu. Voraussetzung ist jedoch, dass es dem Unternehmen gelingt, trotz zunehmendem Wettbewerb neue Grosskunden zu gewinnen und auf den profitablen Wachstumspfad der vergangenen Jahre zurückzukehren.

Turnaround-Spekulation

Durch Digitalisierung und effiziente Datenanalyse können Unternehmen ihre Potenziale in vielen Bereichen besser ausschöpfen. Der Datenspezialist Splunk wird daher langfristig weiter wachsen, so dass im Anschluss an die laufende Korrekturbewegung auch eine Fortsetzung des Aufwärtstrends sehr wahrscheinlich ist. Bei dem Unternehmen, das aktuell mit etwa 23,5 Mrd. USD bewertet wird, halten wir – wie im Übrigen auch bei den anderen beiden vorgestellten Unternehmen – ein Übernahmeangebot durch einen grossen IT-Konzern jederzeit für denkbar. Die Aktie ist zu aktuellen Kursen um die 144 USD eine sehr interessante aber natürlich auch nicht unbedingt risikoarme Turnaround-Spekulation für Anleger, die auf den Big Data Trend setzen wollen.

Alteryx: Software für die nächste Welle digitaler Transformation

Alteryx (ISIN: US02156B1035 – Symbol: AYX – Währung: USD) ist ein Anbieter von Datenanalysesoftware und -diensten, die von Unternehmen zur Verbesserung von Produktivität und Geschäftsprozessen eingesetzt werden. Das Unternehmen spricht von der „nächsten Welle digitaler Transformation“, denn um in einer datengetriebenen Welt konkurrieren oder gewinnen zu können, müssten sich global agierende Unternehmen entweder selbst neu erfinden oder laufen Gefahr von anderen überholt zu werden.

Die Software von Alteryx kann Daten aus einer Vielzahl von Quellen analysieren, so dass datengesteuerte Entscheidungen getroffen werden können. Alteryx bietet eine Softwareplattform, mit der Unternehmen Daten verschiedenster Art vor- und aufbereiten, analysieren und visualisieren können. Alteryx hatte Mitte 2021 rund 7.400 Kunden in mehr als 90 Ländern. Dazu zählen beispielsweise Chevron, Bayer, Visa, Facebook, die Nasdaq, Netflix, Salesforce.com, Twitter und Amazon, um nur einige wenige bekannte Namen zu nennen.

Schwächere Geschäftsaussichten belasten

Im Gesamtjahr 2020 war der Umsatz um +18 % auf 495 Mio. USD gesteigert worden, das Ergebnis je Aktie stagnierte bei 0,94 USD. Wie bei Splunk nahm auch Alteryx im zweiten Halbjahr 2020 den Ausblick zurück. Die Unsicherheiten rund um die Corona-Pandemie würden dem Unternehmen einigen Gegenwind bescheren hiess es in der entsprechenden Unternehmensmitteilung. Das Jahr 2021 sieht Alteryx als ein Jahr der Transformation, das CEO Mark Andersen wie folgt kommentiert: „Während unsere Kunden ihre Initiativen zur Transformation fortsetzen, wollen wir unser Produkt, unsere Abläufe und unseren Kundenfokus skalieren und durch die Effizienz von Analytik und Automatisierung einen erheblichen Geschäftswert liefern.“

Analysten erwarten im Jahr 2021 beim Umsatz eine Steigerung um +6 % auf 527 Mio. USD, hingegen wird für das Ergebnis mit einem Einbruch von 0,94 USD auf -0,13 USD je Aktie gerechnet. Im kommenden Jahr 2022 soll bei einem Umsatzwachstum von +18 % auf 624 Mio. USD immerhin wieder ein positives Ergebnis in Höhe von 0,09 USD je Aktie erzielt werden.

Chart: Aktie trotz Gewinndelle mit Zukunftspotenzial

Die besten Big Data-Aktien: Entwicklung der Alteryx Aktie von August 2018 bis August 2021 | Online Broker LYNX

Alteryx ist als stark wachsender Spezialist für Datenanalyse und -aufbereitung in einem enorm zukunftsträchtigen Markt unterwegs. Durch effiziente Datenanalyse und Digitalisierung können Unternehmen ihre Potenziale in vielen Bereichen besser ausschöpfen. Dazu kommen Anwendungsgebiete rund um die Themen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Alteryx wird in den kommenden Jahren daher weiter stetig wachsen, was sich auch im Unternehmenswert widerspiegeln sollte. Die Aktie zeigte nach dem Coronavirus-Crash zunächst Stärke und erzielte neue Allzeithochs von mehr als 185 USD, fiel dann aber in Folge der eingetrübten Geschäftsaussichten deutlich zurück. Auf dem aktuellen, tieferen Kursniveau von 70 USD ist die Aktie jedoch ein interessanter langfristiger Kauf für Anleger, die nach der aktuell etwas schwächeren Phase auf eine Rückkehr zu alter Wachstumsdynamik setzen. Genau wie Splunk ist auch Alteryx kein „Witwen- und Waisenpapier“, sondern eine Aktie, bei der in beide Richtungen mit relativ hohen Schwankungen gerechnet werden muss.

New Relic: Digitales Performance Monitoring

New Relic (ISIN: US64829B1008 – Symbol: NEWR – Währung: USD) gehört ebenfalls in die Riege der Big Data Unternehmen. Die Softwarelösungen von New Relic ermöglichen es Unternehmen Daten in Echtzeit zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Das Unternehmen, das seinen Sitz genau wie Splunk in San Francisco in den USA hat, kommt aktuell auf eine Marktkapitalisierung von ca. 4,8 Mrd. USD und ist damit das kleinste und spekulativste der drei vorgestellten Unternehmen.

Optimierung von Software-, Mobile- und Internetanwendungen

Weltweit setzen bereits mehr als 15.400 Kunden auf die Digital Intelligence Plattform von New Relic. Darunter befinden sich ebenfalls bekannte Namen wie beispielsweise airbnb, Delivery Hero, Ryanair oder Migros. Mit den Tools „Insights“, „APM“ und „Infrastructure“ lässt sich die Performance von Internet- und Mobile-Anwendungen per Cloud-Software organisieren und überwachen. IT-Infrastruktur und Anwendungen bis hin zu Browser und mobilen Apps können so relativ einfach und übersichtlich kontrolliert und optimiert werden. Im Vordergrund stehen die Strukturierung, Visualisierung und Auswertung von Daten, die im weitesten Sinne mit der Performance von Software, Internetanwendungen und Apps in Zusammengang stehen.

Gewinnrückgang erwartet

Das Umsatzwachstum des Unternehmens lag in den vergangenen drei Jahren bei durchschnittlich +21 %, die Ergebnissee sind nach dem Erreichen der Gewinnzone noch recht schwankend.

Im Gesamtjahr 2020/21 erzielte New Relic eine Umsatzsteigerung von +11 % auf 668 Mio. USD und einen Verlust je Aktie von -0,33 USD (Vorjahr +0,66 USD je Aktie). Im laufenden Jahr 2021/22 wird neben +9 % Umsatzsteigerung auf 730 Mio. USD ein Verlust von -0,52 USD je Aktie erwartet. Im Geschäftsjahr 2022/23, das im kommenden April beginnt, wird mit einem Umsatz von 808 Mio. USD (+11 %) und einem auf -0,06 USD verminderten Verlust gerechnet. Hauptsächlich würde laut New Relic-Führung der Wechsel zu einer neuen, moderneren Produktgeneration auf Cloud-Basis vorübergehend auf Umsatz und Ergebnis drücken.

Chart: Korrektur bietet spekulative Einstiegschance

Die besten Big Data-Aktien: Entwicklung der New Relic Aktie von August 2018 bis August 2021 | Online Broker LYNX

Die New Relic Aktie startete im Jahr 2016 eine spektakuläre Aufwärtsbewegung von ca. 20 USD auf knapp 115 USD im Hoch. Ab Mitte 2018 korrigiert die Aktie und bildete im Corona-Crash bei ca. 34 USD ein Tief aus. Seitdem geht es für die Aktie unter hohen Schwankungen tendenziell wieder nach oben, obwohl sich die Analysten von den letzten Umsatz- und Gewinnprognosen des Unternehmens enttäuscht zeigten. Auch die zuvor überambitionierte Bewertung war sicher ein Grund für den starken Kursrückgang. Die Aussichten für die Aktie könnten sich jedoch schon bald wieder aufhellen, vor allem dann, wenn die neue Produktgeneration von New Relic einen entsprechend grossen Anklang findet. Für langfristige Anleger könnte sich ein spekulativer Einstieg im aktuellen Kursbereich von 73 USD bis 65 USD bezahlt machen, denn mittlerweile ist die Aktie aus unserer Sicht recht fair bewertet. Auch als Übernahmekandidat kommt die Big Data Firma in Betracht. Genau wie Splunk und Alteryx ist auch New Relic ein führender Anbieter im Bereich Datenerfassung und -analyse mit insgesamt glänzenden langfristigen Zukunftsaussichten.

Fazit: Big Data ist weiterhin die Zukunft

Eines haben alle drei vorgestellten Unternehmen gemeinsam: Ab der zweiten Hälfte 2020 trübten sich die Geschäftsaussichten deutlich ein, so dass auch die zuvor stark angestiegenen Aktienkurse gehörig unter Druck gerieten. Offenbar hielten sich doch einige Kunden mit Investitionen zurück, während sich der Wettbewerb insgesamt intensivierte. Die drei Big Data Unternehmen Splunk, Alteryx und New Relic reagieren mit erhöhten Investitionen in innovative, cloudbasierte Produkte. Diese Investitionen sollten sich mittel- bis langfristig auszahlen, denn der Zukunftsmarkt für Datenanalyse dürfte auch in den kommenden Jahren ordentlich an Volumen zulegen. Auch die Ausgabebereitschaft der Kundschaft dürfte bald wieder zunehmen. Die Analysten erwarten für alle drei Unternehmen ab dem kommenden Jahr verbesserte Geschäftsergebnisse. Die Aktienkurse der vorgestellten Unternehmen offerieren risikobewussten Anlegern deshalb eine langfristige Einstiegsgelegenheit in den Big-Data-Sektor.

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