Datadog
Cloud-Observability-Software für die Überwachung von Infrastruktur, Anwendungen, Logs und Telemetriedaten.
Die verfügbaren Informationen unterscheiden sich je nach Unternehmen und Quelle.
Profil-Datensatz aktualisiert:
Unternehmensdaten
- Offizieller Name
- Datadog, Inc.
- Einheitentyp
- COMPANY
- Gegründet
- 2010
- Hauptsitz
- 620 Eighth Avenue, 45th Floor, New York, New York 10018
- Unternehmensgröße
- >5,000
- Marktrolle
- B2B SaaS Provider
- Börsenkürzel
- DDOG
- Offizielle Website
- datadoghq.com
Was Datadog macht
Datadog betreibt ein B2B-SaaS-Modell, das Observability-Daten aus Kundenumgebungen in einer einheitlichen Benutzeroberfläche für Monitoring, Alarmierung, Analysen und Fehlerbehebung konsolidiert. Wertschöpfung entsteht hierbei durch die Beseitigung operativer Blind Spots über moderne Software-Stacks hinweg. Das kommerzielle Wachstum basiert auf einem bewährten Land-and-Expand-Modell: Kunden starten oft mit einer einzelnen Monitoring-Komponente und erweitern ihre Nutzung schrittweise durch die Aktivierung modularer Zusatzprodukte wie APM, Log-Management, Netzwerksicherheits-Monitoring, Observability-Pipelines und Sicherheitsanalysen.
Einordnung und Abgrenzung
Datadog ist ein B2B-Anbieter von Observability- und Monitoring-Software, kein Consumer-Datenhändler oder AdTech-Unternehmen.
Strategische Einordnung
KI-gestützte Einordnung aus der bestehenden Unternehmensrecherche; Interpretation und belegte Fakten sind zu unterscheiden.
Datadog ist ein an der US-Börse gelistetes B2B-Softwareunternehmen, das eine cloudbasierte Observability- und Monitoring-Plattform für Infrastrukturen, Anwendungen, Protokolle (Logs), Netzwerke und zugehörige Telemetriedaten bereitstellt. Die Produkte werden von DevOps-, SRE-, Entwicklungs-, IT-Betriebs-, Plattform- und Sicherheitsteams eingesetzt, um verteilte Systeme zu überwachen, Vorfälle effizient zu beheben und die Performance in Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Umgebungen kontinuierlich zu optimieren. Die Kundenbasis reicht von Cloud-native Software-Startups bis hin zu Großunternehmen mit komplexen Multi-Cloud-Strukturen. Jüngste Übernahmen deuten zudem auf eine strategische Expansion über die Kern-Observability hinaus in die Bereiche AI Observability, Experimentation und Produktanalyse hin.
Unternehmens-Newsbriefing
Briefing aktualisiert:
Die Bewertung von Datadog steht infolge breiterer Marktschwankungen im SaaS-Bereich und kursbedingter Abverkäufe weiterhin unter Druck, während das Unternehmen seine Position im Bereich der KI-Agenten-Observability und des Enterprise-Monitorings ausbaut. Insbesondere hat OpenAI Datadog als Datenquelle in den neuen Data Agent von ChatGPT Work integriert, was Abfragen und Dashboards in natürlicher Sprache ermöglicht. Darüber hinaus unterstreichen Branchenanalysen Datadogs wachsende Rolle bei der Bereitstellung von Tracing-, Kostenzuordnungs- und Drift-Erkennungsfunktionen für autonome KI-Agenten.
Geschäftsmodell und Monetarisierung
Datadog nutzt ein hybrides Geschäftsmodell, das auf wiederkehrenden SaaS-Abonnements und verbrauchsabhängiger Abrechnung (Consumption-based Billing) basiert. Während die Kernprodukte über feste Verträge lizenziert werden, skalieren die Gesamtkosten flexibel mit der Anzahl der überwachten Hosts, Datenvolumina, Log-Schnittstellen und benutzerdefinierten Metriken. Dies ermöglicht ein hocheffizientes Upselling, da die Kundenausgaben parallel zum Infrastruktur- und Datenwachstum steigen.
- Abonnements für die Observability-Plattform
- Software-Abonnement
- Nutzungsbasierte Abrechnung für Infrastruktur- und Applikations-Monitoring
- Nutzungsbasierte Abrechnung
- Log-Ingestion und Analysen
- Nutzungsbasierte Abrechnung
- Observability-Pipelines und Datenverarbeitung
- Nutzungsbasierte Abrechnung
- Zusatzmodule für Analysen und Experimentation
- Software-Abonnement
Produkte und Fähigkeiten
Für diese Ansicht liegen keine Produkte mit zugeordneten Quellen vor.
Produkte und Marktkategorien
Media Channel
Wettbewerber und Alternativen
- Catchpoint
Enterprise platform for digital experience and Internet performance monitoring.
- Grafana Labs
Open-source observability platform with cloud and enterprise subscriptions.
- Hewlett Packard Enterprise
Enterprise hybrid cloud infrastructure and operations software provider.
- Elastic
Enterprise search, observability and security software built on Elasticsearch.
- Sumo Logic
Cloud analytics platform for observability, log management and security.
Direkter Unternehmensvergleich
Zuletzt erfasste Signale
Datumsangaben beziehen sich auf die Quellenveröffentlichung. Ältere Einträge sind historischer Kontext, kein Beleg für ein neues Ereignis.
6 Sales-Alignment Plays from ABM Leaders at Snowflake, Datadog, Unisys
B2B Marketing Strategy · Erfasster Impact-Score: 2/5
In a roundtable hosted by MarTech, ABM leaders from Snowflake, Datadog, and Unisys shared six plays for aligning sales and marketing at enterprise scale. They emphasize that alignment is an ongoing discipline, not a one-time event. Key plays include reconciling target account lists, shifting from handoffs to relay-style collaboration, building a signal layer that returns actionable recommendations rather than raw data, selling support rather than tiers, enabling reps in their existing workflows, and applying AI to operational tasks while reinvesting in 1:1 personalized engagement. The leaders also discussed using person-level signals, aggregating intent and business context, and proving ABM's impact through shared goals and measurable results.
- Forrester's 2024 Sales and Marketing Alignment Survey found 65% of sales and marketing professionals experience a lack of alignment.
- ABM leaders from Snowflake, Datadog, and Unisys participated in a roundtable hosted by MarTech.
10-Q Financial Filing Analysis for Datadog (2026-08-06)
financials · Erfasster Impact-Score: 4.1/5
Datadog, Inc. reported strong financial results for the second quarter and first six months ended June 30, 2026. For Q2 2026, revenue increased 36% year-over-year to $1.12 billion, compared to $826.8 million in Q2 2025, driven primarily by expanded product usage across existing enterprise customers (accounting for approximately 70% of incremental growth). Operating income improved substantially to $5.5 million from an operating loss of $35.5 million in the prior-year period, while net income rose to $44.6 million. Free cash flow for the six months reached $567.8 million, up from $409.7 million in H1 2025. Management noted robust multi-product platform adoption, with 58% of customers utilizing four or more products, while flagging a potential headwind from usage moderation by its largest customer beginning in Q3 2026.
- Q2 2026 total revenue reached $1,121.45 million, up 35.6% year-over-year from $826.76 million in Q2 2025, with six-month revenue expanding 34.0% to $2,127.88 million.
- GAAP operating income turned positive to $5.46 million in Q2 2026 versus an operating loss of $35.50 million in Q2 2025, with net income surging to $44.56 million ($0.12 diluted EPS).
Push API alternative to Prometheus for small SaaS
Application Performance Monitoring (APM) · Erfasster Impact-Score: 1/5
The article advises beginners building a small SaaS custom metrics dashboard to prefer a push-style metrics API for app-level business measurements, while retaining Prometheus plus Grafana for Kubernetes, host monitoring, or where a richer infrastructure ecosystem is required. It explains the architectural differences between Prometheus's pull/scrape model and push APIs, highlights operational failure modes (duplication, staleness, delivery errors), and recommends starting by validating a single metric and the failure model before committing to a full stack. The author suggests running short bake-offs including Infrai (a REST-based option), Datadog, New Relic, Honeycomb, and emphasizes adding heartbeats and notification/deduplication components when needed.
- Recommendation: use a push-style metrics API for narrow, app-level custom metrics dashboards for beginners.
- Keep Prometheus plus Grafana for Kubernetes and host/ infrastructure monitoring where Prometheus's ecosystem and PromQL matter.
Unternehmensbeziehungen vertiefen
Fragen zu Datadog
Was ist Datadog?
Datadog ist eine cloudbasierte B2B-Observability-Plattform, mit der Unternehmen ihre Infrastruktur, Anwendungen, Logs, Netzwerke und zugehörigen Telemetriedaten zentral überwachen können.
Wer nutzt Datadog?
Die Plattform wird von DevOps-Teams, SREs, Softwareentwicklern, IT-Operations, Cloud- und Netzwerk-Engineers sowie Security-Teams in Unternehmen eingesetzt.
Wie verdient Datadog Geld?
Das Unternehmen generiert Umsätze über wiederkehrende Software-Abonnements (SaaS) in Kombination mit nutzungsbasierten Gebühren, die sich nach überwachten Ressourcen, Log-Volumen und Datenverarbeitung richten.
Quellen und Datenabdeckung
Dieses Profil nutzt öffentlich zugängliche, offizielle und technisch beobachtbare Informationen. Fehlende Angaben belegen nicht, dass ein Produkt oder eine Beziehung nicht existiert. Die folgende Quellenliste bedeutet nicht, dass jede Aussage im Profil verifiziert wurde.
20 öffentlich erfasste Primärquellen und Zitate im Knowledge-Graphen verknüpft.
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