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如何围绕开源软件建立成功的业务模型

开源软件在许多组织中越来越重要。然而,建立可持续的商业模型以支持开源开发不是一个简单的问题,因为底层技术是免费赠送的。

但是围绕开源软件建立成功的业务仍然是可能的-我知道,因为我的团队已经做到了。KNIME设法建立了一个新的业务模型,以提供可立即投入生产的开源企业软件,让我们来解释一下。

与基于销售专有版本的开源软件应用程序的业务模型不同,我们选择提供两个单独但互补的软件。

我发现这可以在开源应用程序和商业产品之间进行清晰的区分,从而使个人具有典型的开源创新氛围,而商业软件则可以帮助组织以可扩展且风险缓解的方式来生产其结果。

[阅读:您的业​​务需要定位的新中国数字消费者]

这种方法使个人和组织能够站在创新领域(这里是数据科学)的最前沿,同时将已证明有效的产品生产化。

它还为软件提供商提供了可靠的收入模型。我很高兴地说,拥有100名员工的KNIME从第一天起就开始盈利。希望我的经验能帮助您做到这一点。

开源业务模型

有多种方法可以围绕开源软件系统建立业务模型。在现实生活中,企业通常会结合使用以下商业策略,这些策略可分为几个主要类别:

专业服务,从安装和维护支持到涉及定制解决方案的咨询项目

商业扩展,例如用于预打包发行版的安装程序或向开放源代码核心添加其他专有功能的“开放核心”模型

广告或销售商品

托管,通常作为基于云的服务

筹款,其中可能包括个人或公司赞助的捐款

或多或少的开源模型还有其他变体。相应的Wikipedia文章提供了全面的概述。尽管在不同程度上,所有模型的共同点是它们利用开源社区进行早期采用,本质上是将许多营销和售前活动进行众包。

用商业软件补充开源

一些公司试图将部分开源软件商业化,但是在确保他们拥有即使没有专业版许可证的情况下仍然有用的产品之间必须走一条狭窄的线,同时仍然要鼓励组织为购买该专业版许可证付费。

如果商业附加件仅在公司或企业环境中有用,而自己的个人作品不需要,则更容易为用户所接受。

多年来,我和我的团队已经融合到一个在数据科学市场上表现特别出色的开源业务模型。

我们的开源平台提供了个人数据科学家所需的所有功能。与经典的开放核模型不同,我们没有为开源平台提供任何额外的付费功能-实际使用中也不需要任何附加功能。

因为我们提供了整个开源产品的易于安装的发行版,所以我们不能选择提供现成的商业发行版。对于作为我们主要用户的数据科学家而言,这很重要-他们通常宁愿解决数据科学问题而不是从头开始构建应用程序。

但是,我们的商业产品提供的功能可以使大型数据科学团队进行协作,并将使用开源平台构建的工作流投入生产。这是开源平台的单个用户不需要的所有功能,仅当在生产环境中使用该软件时才提供价值。

显然,商业产品上还提供了典型的企业功能,例如版本控制,与现有安全设置的集成等。

这种设置的一个特别明显的方面是根据用户的需要将软件分为两个单独的程序包。开源平台可满足个人用户的需求,而商用服务器软件则可满足企业和团队的需求。这使得将两者分开非常容易-需求和受众根本不同。

通过提供托管版本的开源软件,该部门还可以防止云提供商的商业开源软件供应商普遍担心,该供应商会夺走其分销业务。托管开源平台不会给个人带来太多价值。值得托管的作品是商业性的,因此不容易被他人托管。

它还带来了商业利益,只需要非常轻量级的营销工作,并缩短了典型客户旅程的早期阶段:当我们的商业团队参与进来时,组织中通常已经大量使用了开源分析平台。

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