So bauen Sie ein erfolgreiches Geschäftsmodell auf Open Source-Software auf

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Open-Source-Software spielt in vielen Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Die Etablierung nachhaltiger Geschäftsmodelle zur Unterstützung der Open Source-Entwicklung ist jedoch kein triviales Problem, da die zugrunde liegenden Technologien kostenlos weitergegeben werden.

Aber es ist immer noch möglich, ein erfolgreiches Geschäft mit Open Source-Software aufzubauen – ich weiß, weil mein Team es bereits getan hat. KNIME hat es geschafft, ein neues Geschäftsmodell für die Bereitstellung produktionsfähiger Open-Source-Unternehmenssoftware zu etablieren.

Im Gegensatz zu Geschäftsmodellen, die auf dem Verkauf einer proprietären Version einer Open-Source-Softwareanwendung basieren, haben wir zwei separate, aber komplementäre Softwareteile angeboten.

Ich habe festgestellt, dass dies eine klare Trennung zwischen der Open-Source-Anwendung und dem kommerziellen Angebot ermöglicht, sodass Einzelpersonen das typische Open-Source-Innovationsklima haben, während die kommerzielle Software dem Unternehmen hilft, ihre Ergebnisse auf skalierbare und risikomindernde Weise zu produzieren.

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Dieser Ansatz ermöglicht es Einzelpersonen und Organisationen, auf einem innovativen Gebiet (hier: Data Science) an der Spitze zu bleiben und gleichzeitig das zu produzieren, was sich als erfolgreich erwiesen hat.

Es bietet auch ein solides Umsatzmodell für den Softwareanbieter. Ich freue mich sagen zu können, dass KNIME, das 100 Mitarbeiter beschäftigt, seit dem ersten Tag profitabel ist. Hoffentlich hilft Ihnen meine Erfahrung dabei, dasselbe zu tun.

Open Source Geschäftsmodelle

Es gibt viele Möglichkeiten, ein Geschäftsmodell für ein Open Source-Softwaresystem zu erstellen. Im wirklichen Leben verwenden Unternehmen normalerweise eine Kombination der folgenden Geschäftsstrategien, die in einige Hauptkategorien eingeteilt werden können:

  • Professionelle DienstleistungenDies reicht von Installations- und Wartungsunterstützung bis hin zu Beratungsprojekten mit kundenspezifischen Lösungen
  • Kommerzielle ErweiterungenB. Installationsprogramme für vorgefertigte Distributionen oder Open-Core-Modelle, die einem Open-Source-Core zusätzliche proprietäre Funktionen hinzufügen
  • Werbungoder Verkauf von Waren
  • Hostingim Allgemeinen als Cloud-basierter Dienst
  • SpendensammlungDies kann Beiträge von Einzelpersonen oder Unternehmenssponsoring beinhalten

Es gibt andere Varianten von mehr oder weniger Open Source-Modellen; die entsprechende Wikipedia-Artikel bietet einen umfassenden Überblick. Allen Modellen ist gemeinsam, wenn auch in unterschiedlichem Maße, dass sie die Open-Source-Community für eine frühzeitige Einführung nutzen und im Wesentlichen viele der Marketing- und Vorverkaufsaktivitäten über Crowdsourcing betreiben.

Ergänzung von Open Source mit kommerzieller Software

Einige Unternehmen versuchen, Teile der Open-Source-Software zu kommerzialisieren, müssen dann aber einen schmalen Grat zwischen der Sicherstellung, dass sie ein Produkt haben, das auch ohne Lizenz für die Professional-Version nützlich ist, ziehen und Unternehmen dennoch Anreize bieten, für diese Professional-Lizenz zu bezahlen .

Dies wird von Benutzern leichter akzeptiert, wenn die kommerziellen Zusatzelemente nur in einer Unternehmens- oder Unternehmensumgebung nützlich sind und nicht für ihre eigene, individuelle Arbeit benötigt werden.

Im Laufe der Jahre haben mein Team und ich uns zu einem Open-Source-Geschäftsmodell zusammengeschlossen, das auf dem Data-Science-Markt besonders gut funktioniert.

Unsere Open Source-Plattform bietet alle Funktionen, die einzelne Datenwissenschaftler benötigen. Im Gegensatz zum klassischen Open-Core-Modell bieten wir keine zusätzlichen kostenpflichtigen Funktionen für die Open Source-Plattform – und für den realen Einsatz sind keine zusätzlichen Funktionen erforderlich.

Das Anbieten einer gebrauchsfertigen kommerziellen Distribution ist für uns keine Option, da wir eine einfach zu installierende Distribution unseres gesamten Open Source-Produkts anbieten. Dies ist wichtig für die Datenwissenschaftler, die unsere Hauptbenutzer sind – und die normalerweise lieber datenwissenschaftliche Probleme lösen, als Anwendungen von Grund auf neu zu erstellen.

Unser kommerzielles Produkt bietet jedoch Funktionen, mit denen größere Data Science-Teams zusammenarbeiten und ihre mit der Open Source-Plattform erstellten Workflows in die Produktion umsetzen können. Dies sind alle Funktionen, die ein einzelner Benutzer der Open Source-Plattform nicht benötigt und die nur dann einen Wert bieten, wenn die Software im Kontext einer Produktionsumgebung verwendet wird.

Offensichtlich sind typische Unternehmensfunktionen wie Versionierung, Integration in vorhandene Sicherheitseinstellungen usw. auch für das kommerzielle Produkt verfügbar.

Ein besonders ausgeprägter Aspekt dieses Setups ist die Aufteilung der Software in zwei separate Pakete, basierend auf den Bedürfnissen der Benutzer. Die Open Source-Plattform ist auf die Bedürfnisse einzelner Benutzer zugeschnitten, und die kommerzielle Serversoftware ist auf die Bedürfnisse von Unternehmen und Teams ausgerichtet. Dies macht es extrem einfach, die beiden zu trennen – die Anforderungen sowie das Publikum unterscheiden sich grundlegend.

Diese Abteilung schützt auch vor einer allgemeinen Angst unter kommerziellen Open-Source-Softwareanbietern von Cloud-Anbietern, die ihr Vertriebsgeschäft durch die Bereitstellung gehosteter Versionen der Open-Source-Software beeinträchtigen. Das Hosten der Open Source-Plattform bringt dem Einzelnen nicht viel Wert. Das Stück, das es wert wäre, gehostet zu werden, ist kommerziell und daher für andere nicht so einfach zu hosten.

Dies bringt auch den kommerziellen Vorteil mit sich, dass nur ein sehr geringer Marketingaufwand erforderlich ist und die frühen Phasen der typischen Customer Journey verkürzt werden: Die Open-Source-Analyseplattform wird in der Regel bereits in der Organisation stark genutzt, wenn sich unser Handelsteam engagiert.

Das obige Setup ist in einem Bereich wie der Datenwissenschaft sehr sinnvoll, in dem die neue Verfügbarkeit von Daten und die aktive Innovation in Bezug auf Methoden ständig ändern, was die Benutzer tun möchten.

Unstrukturierte Daten waren vor ein paar Jahren das Seltsame und sind heute nur noch Standard. Data-Science-Experten möchten / müssen häufig neue Methoden ausprobieren, die nur in sich schnell entwickelnden Open-Source-Umgebungen verfügbar sind. Wenn sich jedoch herausstellt, dass diese Methoden bei Problemen der realen Welt wirksam sind, sind sie schwer zu produzieren.

Erinnern Sie sich an Big Data? Ein “Muss” vor ein paar Jahren und jetzt nur noch ein Teil des Puzzles. Deep Learning ist, sobald sich der Hype abgekühlt hat, nur ein weiteres Werkzeug in der Toolbox für maschinelles Lernen.

In einem innovationsgetriebenen Bereich wie der Datenwissenschaft kann es viel zu lange dauern, bis ein proprietärer Softwareanbieter seine eigenen Implementierungen neuer Technologien anbietet. Eine Open-Source-Community reagiert viel schneller auf neue Entwicklungen – und das kann ein großer Vorteil für Ihr Produkt sein.

Bei unserer Open Source-Plattform kann dies verschiedene Formen annehmen, z. B. neue Module („Knoten“), die von der Community erstellt wurden, um neue Methoden zu ermöglichen oder die Plattform in neue Software zu integrieren. Wir können auswählen, welche dieser Community-Beiträge offiziell unterstützt werden sollen, um den Benutzern das Vertrauen zu geben, dass sie offiziellen Paketen vertrauen können, ohne den Zugang zu neuen Innovationen einzuschränken.

Benutzer- und Kundenreisen verbinden

Wie bei vielen anderen Open-Source-Geschäftsmodellen bietet auch das Open-Source-Ökosystem einen anderen Weg für das Marketing und die frühen Teile der Customer Journey.

Datenwissenschaftler in Organisationen starten ihre einzelnen Projekte mithilfe der Open-Source-Software, ohne langwierige Budgetierungs-, Genehmigungs- und Einkaufsprozesse durchführen zu müssen. Sie befürworten häufig die Verwendung des kommerziellen Komplements und haben bereits den Geschäftswert durch die Verwendung des Open-Source-Teils validiert, wobei typische frühe Tool-Evaluierungsprozesse im Wesentlichen umgangen wurden.

Da Open-Source-Software zunehmend für den Unterricht in Data Science im akademischen Bereich eingesetzt wird, bringen neue Marktteilnehmer die Kernkompetenz mit, die erforderlich ist, um die ersten Schritte zu unternehmen.

Das folgende Diagramm fasst die beiden Reisen zusammen und zeigt, wie Open Source-Nutzung innerhalb eines Unternehmens häufig dazu beiträgt, die risikoreichen frühen Phasen der Customer Journey zu umgehen.

Die größte frühe Hürde ist das Bewusstsein. Hier spielen drei verschiedene Elemente zusammen. Evangelisationsaktivitäten zielen darauf ab, das Bewusstsein für die Open-Source-Plattform zu schärfen, was massiv von einer aktiven, engagierten Gemeinschaft unterstützt wird.

Die Sensibilisierung für den kommerziellen Server ist eher eine Marketingaktivität, konzentriert sich jedoch auf zwei verschiedene Bereiche: Erstens, um sicherzustellen, dass Open Source-Benutzer wissen, welche Aspekte ihrer Organisation vom Server profitieren können, und zweitens, um sicherzustellen, dass KNIME den Entscheidungsträgern als bekannt ist eine unternehmensfähige, datenwissenschaftliche Lösung.

Aus Marketingsicht bedeutet dies, dass wir sicherstellen müssen, dass die Open Source-Community sich des Werts bewusst ist, den das kommerzielle Stück für das Unternehmen bietet, aber wir verkaufen es natürlich nicht direkt an sie.

Es überrascht nicht, dass unsere Zahlen eindeutig darauf hinweisen, dass die Chancen, kommerzielles Interesse in eine erfolgreiche Kundenbeziehung umzuwandeln, weitaus höher sind, wenn wir bereits eine Gruppe aktiver Open Source-Benutzer im Unternehmen haben.

Derzeit stammt der Großteil unseres Geschäfts noch aus eingehenden Anfragen von zufriedenen KNIME Analytics Platform-Benutzern, die KNIME Server kennen und den Mehrwert der Bezahlung erkennen. Wenn Ihr Unternehmen also darüber nachdenkt, in die Open-Source-Welt einzusteigen, sage ich, machen Sie mit!

Veröffentlicht am 16. November 2020 – 09:56 UTC

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