Splunk hat gestern nach US-Börsenschluss seine Zahlen zum zweiten Fiskalquartal vorgelegt - und die können sich sehen lassen: Die Company aus San Francisco steigerte ihren Umsatz gegenüber dem Vorjahreszeitraum um 50 Prozent auf 66,9 Millionen Dollar. Die wichtigen Lizenzerlöse steigen um 43 Prozent auf 43,2 Millionen Dollar. Unterm Strich stand zwar ein Nettoverlust von 13,3 Millionen Dollar oder 13 Cent pro Aktie (Non-GAAP: 0,8 Millionen Dollar oder ein Cent je Anteilschein), der operative Cash Flow war aber mit 6,3 Millionen Dollar ebenso positiv wie der freie (4,3 Millionen Dollar). Die Aktie von Splunk legte nachbörslich um knapp acht Prozent zu.
Splunk gewann im Laufe des Berichtszeitraums mehr als 400 neue Kunden (darunter Bombardier, Panasonic, Sony und die Westdeutsche Lotterie) und kommt nun auf über 6000 Kunden. Viele der Bestandskunden bauten ihre Splunk-Installationen aus. "Das abgeschlossene Quartal ist ein Meilenstein für uns, weil wir die Breite unserer Produktangebote über Splunk Enterprise und Premium-Apps hinaus um die Beta von Hunk, Splunk Analytics für Hadoop erweitert haben", kommentiert Splunk-Chef Godfrey Sullivan. Mit Hunk kann man Daten aus Hadoop holen, analysieren und visualisierten. Splunk hatte im vergangenen Quartal außerdem seine App für VMware sowie neue Software Development Kits (SDKs) für C#, PHP und Ruby (für Java, JavaScript und Python gab es schon seit Ende 2012 welche) herausgebracht.
Für das laufende dritte Quartal erwartet Splunk 69 Millionen bis 71 Millionen Dollar Umsatz und eine operative Marge (Non-GAAP) zwischen null und minus zwei Prozent. Für das Gesamtjahr erhöhte die Firma die Erwartung auf Erlöse von 275 Millionen bis 281 Millionen Dollar (zuvor waren 266 Millionen bis 274 Millionen avisiert); die operative Marge soll "annährend null" erreichen.
Mit der Software von Splunk kann man Daten von unter anderem Webseiten, Anwendungen, Servern, Netzen, Sensoren und mobilen Geräten sammeln, indexieren und nutzen. Überwachen, Suchen, Analysieren, Visualisieren und Handeln ist sowohl mit Echtzeit-Datenströmen wie auch mit historischen Maschinendaten möglich.