通过提供工具、标准和协作框架，使数据可访问和可用，开源软件在推进开放数据计划中发挥着基础性作用。 开发人员依靠开源技术来构建收集、存储和分发开放数据集的平台。 例如，用于数据分析的 Python Pandas 库、用于数据库管理的 PostgreSQL 和用于数据流的 Apache Kafka 等工具被广泛用于高效地处理开放数据。 这些工具降低了组织和个人使用开放数据的门槛，因为它们可以免费使用，并且可以适应特定需求。 开源框架还支持互操作性，确保数据集可以在系统之间共享，而无需供应商锁定。
开源开发的协作性质反映了开放数据计划的精神。 像 CKAN（综合知识存档网络）和 OpenStreetMap 这样的平台建立在开源原则之上，允许社区贡献代码、改进功能以及为本地或全球数据共享需求定制解决方案。 例如，使用 CKAN 的政府可以定制该平台以标准化格式发布数据集，而开发人员可以通过插件扩展其功能。 正如 TensorFlow 项目中所见，这种协作促进了创新，该项目将开放数据（例如，公共图像数据集）与开源机器学习工具相结合，以支持研究。 通过共享代码和最佳实践，开发人员创建生态系统，使开放数据变得更具可操作性和影响力。
开源工具的透明性也增强了对开放数据的信任。 当数据管道或分析工作流程使用开源软件构建时，任何人都可以审核代码以验证准确性或识别偏差。 例如，发布交通数据的城市可能会使用像 Apache NiFi 这样的开源 ETL（提取、转换、加载）工具，从而允许第三方复制和验证数据处理步骤。 这种透明性解决了对数据质量和道德使用的担忧，这对于采用至关重要。 此外，开源许可证通常与开放数据许可证（例如，知识共享）保持一致，从而简化了法律合规性。 贡献于这两个领域的开发人员创造了一个良性循环：开源工具可以实现更好的开放数据实践，而开放数据则推动了对更强大工具的需求。