开放数据促进经济增长的话题持续引发各界热议。我们 今年早些时候也在这个博客 网站上撰文探讨过。你几乎刚提起这个话题，就会有人提到 麦肯锡报告和3万亿美元的 开放数据市场。《经济学人》以“新的金矿”之说为这一话题增添了公信力。几个月前，Omidyar发布了一份报告，将 13万亿美元变成了新的3万亿美元。纽约大学的优秀团队 GovLab 高调推出了 OpenData500 。 世界银行集团也参与其中 ，发布了 这项研究。《 莎士比亚报告 》是最早引起人们关注开放数据诸多可能性的报告之一。此外，世界各国政府如今似乎经常在开放数据政策建议中 纳入经济增长目标 ——相关案例不胜枚举，而且还在不断增加。
我们调查的公司的地理分布。 完整名单见此处。
我们希望不久后发布详细报告；在此期间，先更详细地介绍几项区域调查结果。
我们也相信开放数据的潜力（尽管看到某些数字时会忍不住翻白眼！），但这些报告最令我们印象深刻的是其关注重点偏向北方。例如，麦肯锡报告虽称“全球”，但几乎只聚焦北美和欧洲。《莎士比亚报告》是为英国政府撰写的，而《经济学人》的报告没有列举任何来自发展中世界的案例。Omidyar的报告覆盖面更广，涉及二十国集团。
开放数据驱动型企业在新兴经济体的发展情况如何？
是否有一批企业家正在崛起，利用开放数据带来的经济机遇？投资者是否愿意支持这类公司？政府是否了解并回应这类公司的需求？新兴市场有哪些关键融资挑战和机遇？在着手开展 开放基金这一构想时，我们与 Ennovent（印度）、 MDIF （东亚和拉丁美洲）以及 Digital Data Divide （非洲）合作开展简短的市场调查，以回答这些问题，重点了解这些市场是否确实存在融资缺口。调查开展得相当迅速（4至6周），涉及的公司数量也不多（印度193家、拉丁美洲70家、东南亚63家、非洲41家，且并非每家公司都作了回应），但调查结果相当一致。
开放数据在新兴市场仍是一个非常新生的概念。只有少数企业家和投资者了解其经济潜力；“促成条件”方面还有大量工作要做。
在许多地区，企业家和投资者对开放数据、大数据以及私营部门生成、抓取或收集的数据之间的区别至多只有模糊认识（因此，我们的一些发现更能反映数据驱动型企业，而非开放数据驱动型企业）。
在我们调查的所有市场中，开放数据驱动型公司数量虽少，但正在增长；这些公司面向广泛的消费者和用户，活跃于多个领域。
相当多的已识别公司活跃于社会影响较大的领域——医疗保健与健康、环境、农业和交通运输。例如，在印度，排除商业分析公司后，寻求融资的数据公司中三分之一从事医疗保健，五分之一从事食品和农业；其中一些公司将印度低收入群体或农村人口作为预期受益对象。在拉丁美洲，商业服务、研究和分析领域的公司数量最多，其后紧随医疗保健、环境和农业领域。在东南亚，商业服务、消费者服务和交通运输领域的公司数量领先。
我们在拉丁美洲和亚洲发现的公司数量最多。拉丁美洲以墨西哥、智利和巴西领先，哥伦比亚和阿根廷紧随其后；亚洲则以印度、印度尼西亚、菲律宾和马来西亚领先。
拉丁美洲和亚洲都有可供推进的数据驱动型公司项目储备
我们了解到市场对不同类型融资（股权、债务、营运资金）都有需求，但大多数需求是股权和准股权融资，金额从10万美元到500万美元不等，因地区而异，平均在200万至300万美元之间。
所有市场都存在显著的融资缺口
所需投资金额虽最高可达数百万美元，但总体而言金额较小。对拉丁美洲和亚洲300多家数据公司的分析显示，估计融资总需求超过4亿美元。
风险投资机构通常不把数据视为独立领域，而是将数据驱动型公司归入其常规的信息与通信技术（ICT）投资类别。
对创始人的访谈表明，数据驱动型初创企业尤其难以迈过种子期。许多公司能够通过拼凑初始种子轮融资并辅以自筹资金，让创意起步；但在尝试筹集第二轮、更大规模的种子融资或A轮投资时，会遇到很大困难。
从初创企业的角度看，投资者更青睐普通的电子商务（例如，据Tech in Asia报道，2013年该地区公开的6.45亿美元科技投资中，92%与时尚和在线零售有关）或消费者服务类初创企业；即使开放数据领域的初创企业拥有强劲的商业模式和可靠的关键绩效指标，投资者也会忽视它们。这个领域正适合风险承受能力强、追求多重底线目标的长期投资者。
这些公司报告的首要问题是数据质量差。
公司报告称，获取、抓取和清理数据的过程存在大量浪费和低效。
以下分析大量借鉴了合作伙伴所做的工作。当然，我们应当说明，调查结果只是初步结论，不应视为权威结论（详情请 参阅方法论部分 ）。还请注意，这些调查的协调较为宽松，因此彼此之间存在一些不一致。为帮助他人深入分析数据，或将其与各自独立开展的研究结合起来， 我们公布了部分调查原始数据 ，并在 Open Finances 网站上列出了我们调查的公司。
基于MDIF所做工作的拉丁美洲主要发现
在拉丁美洲（LATAM），MDIF调查的公司寻求的投资总额为5890万美元，单家公司平均寻求投资290万美元，中位数为75万美元。其中，75%的公司寻求股权投资。根据项目储备数据以及与初创企业和投资者的交流，MDIF估计，LATAM数据驱动型公司约有1.68亿美元的投资机会。
然而，专门关注数据驱动型初创企业的投资者寥寥无几。投资者通常从更广泛的科技行业视角看待这些公司；鉴于数据质量低，以及将数据业务从单一国家扩展到整个地区的成本高，他们认为数据驱动型初创企业可能风险较高。在该地区，与其他地区一样，开放数据与大数据之间的界限至多只是模糊不清，这两个术语有时会互换使用。
尽管如此，LATAM近期前景可观。数据驱动型初创企业领域正在快速增长，所需的配套条件——质量数据（尽管政府数据的质量目前仍不高）、融资体系和支持机构——已经具备。然而，以开放数据为业务核心的公司表示，潜在投资者并未认真看待它们，令其感到沮丧。总体而言，开放数据被视为一个不错的想法，却未被看作潜在的增长领域。设立新基金，为有前景的公司提供更大规模的种子期资金和A轮投资，将鼓励其他投资者关注开放数据初创企业，并促成更大规模的投资。
调查对象
在拉丁美洲，MDIF团队联系了70家公司，其中25家作出回应。MDIF还与3位投资者进行了交流。研究涵盖拉丁美洲多个国家。受访公司活跃于各种领域，商业模式也各不相同。
商业服务和消费者服务提供商在受访公司中占比最高，与企业家和投资者的讨论也印证了这一发现。成功的数据驱动型商业服务提供商包括Scanntech，这家乌拉圭公司为小型零售商提供简易收银系统，并将由此生成的数据出售给市场研究公司；还有Rock Content ，这家巴西公司利用预测分析，帮助品牌和媒体机构创作受众想要的内容。农业以及医疗保健与健康领域的公司正在开发兼具高增长潜力和重要社会影响的产品与服务。这些领域值得关注的公司包括Medicinia，这家巴西初创企业提供一个平台，促进医院内的数据共享，以改善患者护理和医生表现；以及Solapa，这家阿根廷初创企业正在打造一个平台，将市场数据与传感器数据和GIS数据相结合，帮助农民分析作物规划和产量。
在受访公司中，55%自称处于“早期阶段”，45%自称处于“种子阶段”。这些公司平均成立1.6年，成立时间最短为3个月，最长为6年。访谈表明，尽管也有较后期的公司，但绝大多数数据驱动型公司都很年轻。就商业模式而言，LATAM公司最常见的做法是开发一种产品（例如软件或独特的分析方法），出售给政府、企业或消费者。值得注意的是，受访公司没有一家将广告作为主要商业模式。
这些公司使用多种数据来源。来自政府的数据尤其棘手，因为初创企业从一个国家向另一个国家拓展业务时会遇到问题。 OPI是一家政府数据服务提供商，致力于开发新工具，帮助政府生成和分析数据。该公司发现，即使在墨西哥境内，不同政府部门的数据质量也有差异，官方机构维护数据的方式也缺乏统一性。这意味着初创企业必须投入大量资金和人力资源来获取数据；随着它们拓展到新市场，这一过程只会变得更加复杂。
第二常被提及的数据类型是消费者生成的数据。这类数据包括商品或服务销售产生的交易数据，以及用户提供的问卷数据。如今，越来越多的公司正在开发应用程序编程接口（API），以便向其他公司有偿提供用户生成的数据。
公司正日益娴熟地整合独特的数据源，以构建全新的分析工具。在消费金融领域，墨西哥的Konfio 和哥伦比亚的 Lenddo 都将问卷数据与社交媒体数据和市场数据相结合，帮助没有信用记录的人获得贷款。在墨西哥的医疗保健领域，Bien.io 将用户提供的活动和饮食数据与政府的健康风险数据相结合，制定个性化的健康改善计划。 Medii 将地理空间数据与政府提供的药房位置和价格数据相结合，为消费者提供工具，让他们随时找到所需药品的最优惠价格。
总体而言，调查和访谈结果表明，尽管该地区的数据质量远非完美，LATAM显然正朝着正确方向发展。随着质量提升，获取和处理数据所需的时间和成本将会下降，进一步增加整个地区数据驱动型企业的发展机遇。
受访公司的融资需求
根据MDIF的研究，要将初创企业从一个创意发展成一家价值数百万美元的公司，所需的融资周期确实存在，但整体而言并不健全。在接受调查的25家初创企业中，17家（68%）报告称此前曾获得某种形式的融资。最常被提及的资金来源是拉丁美洲风险投资机构和加速器项目（分别占36%和28%）；仅有16%的公司报告曾获得国际风险投资机构的投资。
就融资类型而言，75%的受访者表示正在寻求股权投资。只有35%和30%的受访者分别对准股权或债务融资机制感兴趣，但访谈分析显示，他们兴趣不足更可能是因为企业家不了解这些融资方式。在接受调查的25家公司中，20家表示目前正在寻求融资。这些公司寻求的融资总额为5894.6万美元，最低为1000美元，最高为2000万美元。LATAM初创企业寻求的平均金额为294.7万美元，中位数为75万美元；中位数不计入少数寻求B轮和C轮大额投资的公司。绝大多数公司希望获得美元融资。只有3家公司表示有意接受本币融资，而且这3家公司都表示也能够接受美元融资。
拉丁美洲的投资者有哪些？
LATAM投资者往往把开放数据或大数据初创企业与其他不专注于数据的科技公司归为一类，而不是将其视为独立领域。由于缺少明确专注于数据的投资者，许多仍在完善商业模式和收入策略的数据驱动型公司，不得不与已产生可观收入的普通电子商务网站或拥有可行产品销售业务的科技硬件公司竞争。
一个值得注意的例外是 Aurus，这家智利风险投资机构管理的资金规模为6000万美元，并将开放数据和大数据公司列为基金的重点投资领域之一。Aurus管理合伙人Raimundo Cerda在访谈中指出，尽管投资机构看到了潜力，但缺少明确的成功退出案例，使得即便LATAM地区最成功的风险投资机构也不愿投入资金和时间支持业务复杂的数据驱动型公司。因此，许多原本有望成功的公司无法筹集所需的A轮投资来实现增长。
其他有望扩大其投资组合中数据驱动型企业占比的区域投资者包括 DGF Investomentos，这家专注于巴西科技和电子商务领域的基金规模为3亿美元； Kaszek，这家总部位于阿根廷、投资整个地区科技和电子商务公司的基金规模为1.9亿美元； RedPoint eVentures，这家巴西基金规模为1.3亿美元，在全球专注于电子商务、移动和云技术；以及 Alta Ventures，这家墨西哥基金规模为7000万美元，投资科技公司。
国际风险投资机构最初对LATAM充满热情，但近年来这种热情逐渐消退。一个显著案例是，硅谷公司Sequoia Capital曾在巴西开设办事处，随后又 迅速关闭 了该办事处，理由是“企业家过度聚焦电子商务”，且增长潜力不够理想。我们与创始人和投资者的交流表明，这种看法相当普遍。数据驱动型初创企业圈内人士认为，地方风险投资机构积极追逐种子期电子商务公司，而不是投资创新性更强（但风险也更高）的数据驱动型公司，使这一情况雪上加霜。
我们在拉丁美洲联系的一些公司包括：
查看 完整名单。
基于MDIF所做工作的东南亚主要发现
在东南亚（SEA），MDIF调查的公司寻求的融资总额为4370万美元，平均投资额为210万美元，中位数为65万美元。其中，86%的公司寻求股权投资。根据项目储备数据以及与初创企业和投资者的交流，MDIF估计，东南亚数据驱动型公司约有1.04亿美元的投资机会。与拉丁美洲一样，专门关注数据驱动型初创企业的投资者寥寥无几。这里的投资者也往往从更广泛的科技行业视角看待这些公司；鉴于数据质量低，以及将数据业务从单一国家扩展到整个地区的成本高，他们认为数据驱动型初创企业可能风险较高。与LATAM不同，SEA的数据驱动型初创企业还面临一系列问题，包括区域人才外流、数据质量低以及支持机构有限。
调查对象
在东南亚，MDIF团队联系了63家公司，其中27家作出回应。MDIF还与2位投资者进行了交流。MDIF在东南亚发现，初创企业普遍倾向于对现有产品进行本地化。尽管有许多“跟风”型初创企业，仍有少数公司在尝试创新且独具特色的商业构想。语言、文化和IT基础设施方面的区域差异，使许多公司难以扩张。因此，初创企业往往只能将业务目标局限于本地市场。最成熟、最具创新性的数据驱动型初创企业位于菲律宾和印度尼西亚。新加坡则为企业家提供了一个枢纽，使他们能够获得更完善的IT和商业基础设施，以及更广泛的区域投资者和风险资本渠道。
这些公司涵盖多个领域，商业模式也各不相同。按领域来看，受访公司中共有41%专注于商业服务或消费者服务。在这些领域，电子商务产品和应用最为常见。尽管其中相当多的产品和服务是对最初在美国推出的创意进行本地化改造，但我们调查的公司中也有不少自主创新的做法。值得关注的案例包括GeoMash，这家马来西亚公司为物流、航运和基础设施公司提供一个平台，以便利用GIS数据和传感器数据；以及Kalibrr，这家公司利用自然语言处理技术，将技术娴熟的求职者与寻求人才的公司相匹配。
交通运输是数据驱动型初创企业最常涉足的第三大行业。鉴于该地区交通拥堵以及城际交通困难，这一行业拥有巨大的增长和数据驱动创新潜力。此外，研究还发现，少数高质量企业活跃于卫生与福祉、媒体等社会影响力较大的领域。例如，Tipsdokter 是一家印度尼西亚公司，正在打造一个在线医疗生态系统，以提供便捷、实惠的医疗服务；Politweet是一家马来西亚初创企业，通过社交媒体分析研究马来西亚人的政治兴趣和投票行为。
这些公司使用多种数据来源。除印度尼西亚和菲律宾等少数例外，该地区大部分政府数据都无法获取。受访初创企业中，大多数没有计划使用政府数据，原因是相关数据不存在或尚未数字化。即使在印度尼西亚和菲律宾，进展也十分缓慢。MDIF访谈的这两个国家的公司抱怨称，他们能够获取的数据可靠性和有效性不足。Urbanindo这家印度尼西亚初创企业运营在线房地产交易平台；该公司质疑政府公布的犯罪率数据是否可靠，而Tipsdokter则指出，尽管印度尼西亚政府大力推动数字化，绝大多数医疗数据仍以纸质形式存储。
因此，该地区只有15%的初创企业表示在工作中使用政府数据。优质数据匮乏意味着企业必须投入大量资源自行生成数据，这反过来使其难以扩大规模。Blueship这家泰国初创企业正在开发一款名为Drivebot的车载诊断（OBD）设备。由于政府缺乏优质交通数据，该设备可将车辆数据传输至移动应用。运营在线接驳车预订网站Travelcar的印度尼西亚初创企业Jagad，因政府数据不完整，正在建立全国接驳车运营商数据库。Tipsdokter还表示，他们更愿意通过自己的网站收集医疗数据，因为这比将纸质政府医疗数据数字化更简单、成本更低，尽管这些数据对该初创企业很有价值。
最常用的数据类型是消费者生成的数据，其次是企业生成的数据。这些类别涵盖的内容包括商品或服务销售交易记录、用户行为信息，以及用户或公司提交的个人详细信息。由于该地区智能手机和地理定位应用的使用日益普及，近60%的受访公司还使用地理空间数据。
受访公司的融资需求
MDIF的调查和访谈表明，筹集资金对东南亚初创企业而言是一项重大挑战，对数据驱动型企业尤其如此。由于融资困难，许多公司宁愿直接进入市场并创造收入，也不愿寻求资金来扩张或进一步完善创意。在提供答复的26家公司中，一半表示此前曾获得某种形式的融资。最常被提及的融资来源是区域加速器项目，其次是天使投资人。只有27%的公司表示此前获得过风险投资。
高达86%的受访者表示正在寻求股权投资。不到四分之一的受访者表示对准股权、债务融资机制或营运资金有需求。定性访谈清楚表明，股权是该地区占主导地位的融资类型。即便公司了解其他融资类型，提供传统股权融资以外选择的投资者也寥寥无几。
与初创企业交流后发现，获得种子轮之后的风险资本是一大挑战。近年来，东南亚成立了更多本地和区域风险投资公司，也有大型国际风险投资公司在该地区设立区域分支机构，区域内的初创企业投资也在增长，但这里的投资生态仍由追求快速回报的电子商务初创企业主导。据科技网站Tech in Asia称，东南亚地区公开披露的6.45亿美元科技投资中，92%与时尚和在线零售有关。这些更广泛的动态意味着，区域内有才华的创业者几乎没有动力投身创意型数据驱动项目，或追求具有强大社会影响潜力的构想。
目前正在寻求融资的21家公司合计需要43,703,000美元，最低需求为7,000美元，最高为2,000万美元。东南亚初创企业的平均融资需求为2,185,150美元，中位数为650,000美元。绝大多数公司倾向于以美元融资，只有四家对本币融资感兴趣。
谁是东南亚的投资者？
MDIF没有发现目前专注于该地区数据驱动型公司的投资者，但一些综合科技投资者具备进入这一领域的专业能力和资金实力，只要他们对数据驱动型公司的看法有所转变即可。最有可能转向这一领域的是总部位于日本或新加坡的风险投资公司。值得一提的公司包括Gree Ventures，这是一家日本风险投资公司，拥有一支规模为2,000万美元、专注于东南亚互联网公司的基金；Gobi Partners，这是一支总部位于新加坡、规模为3,000万美元的基金，投资于亚洲各地的科技和数字媒体公司；以及IMJ Fenox，这是一支由日本投资者IMJ Corporation与美国投资者Fenox Venture Capital共同设立的基金，专注于日本和东南亚公司。
风险投资生态之外，该地区拥有实力雄厚的加速器和孵化器项目，帮助科技创业者将创意付诸实践。我们访谈的大多数公司都是通过加速器起步的，显然，加速器模式正在该地区迅速扩展。诸如Joyful Frog Digital Incubator这样的项目深受初创企业创始人欢迎；该项目向东南亚投资者提供25,000美元现金投资以换取股权，并提供100天的辅导。根据与马来西亚加速器Allstars的交流，其项目积极关注数据驱动型公司，但初创企业供给有限，使用开放数据的公司更是少之又少。
我们在东南亚联系的部分公司包括：
GeoMash：以地图为核心的应用和可视化
UrBanIndo：房地产服务
SkyEye：无人机服务
Ennovent研究得出的印度主要发现
在印度，创业者和投资者的认知似乎已将开放数据与大数据混为一谈，许多受访者交替使用这两个术语。这可能是因为创业者和印度IT公司最初使用的大多数“开放”数据集也属于“大数据”（包括GIS数据、医疗数据、天气数据和人口数据）。然而，在Ennovent确定的193家公司中，确有136家似乎使用开放数据来源。约三分之一的公司需要融资（主要是股权融资），其融资需求超过2亿美元（Ennovent推算，开放数据领域的融资总需求约为5亿美元，但这只是粗略估算）。值得注意的是，需要融资的公司中有三分之一此前从未获得过融资（这可能是一个危险信号）。
我们调查了谁
在印度，Ennovent联系了193家公司（其中106家作出回应）和59位投资者。近半数公司位于印度南部。一些“公司”是非营利组织。它们提供了有关印度开放数据需求的有用信息，但未纳入资金来源和融资需求分析。
从目标市场来看，许多公司（193家中有72家）旨在向其他企业销售产品，但也有若干公司（25家）面向农村人口，尤其是农业领域。面向城市市场的公司中，有许多开发以便利为核心的产品和服务。
这些公司活跃于许多行业，但早期采用者最活跃于位置智能、医疗、食品和农业领域。
其中许多公司处于早期阶段（而非种子阶段）。
哪些公司需要融资？
接受调查的193家公司中，有60家需要融资。大多数公司需要股权融资，但也需要债务、赠款和营运资金。这些公司中许多过去曾获得融资。天使投资、风险投资和私募股权投资是这些公司的主要资金来源，但也有若干家公司报告获得了政府及其他赠款。
资金需求似乎主要来自在位置智能、医疗、食品与农业以及城市规划等领域运营的公司。
谁在投资这一市场？
Ennovent联系了印度的59位投资者，以了解他们对数据驱动市场的兴趣。以下是市场上对开放数据驱动型公司感兴趣的一些投资者。Ennovent联系的其他投资者均未专注于数据领域。
我们在印度联系的部分公司包括：
Digital Data Divide研究得出的主要发现及受访对象
在非洲，Digital Data Divide（DDD）联系了11个国家的41家公司。其中34%的公司位于肯尼亚，27%位于南非，10%位于尼日利亚。加纳和坦桑尼亚各占7%。喀麦隆、埃及、埃塞俄比亚、乌干达、赞比亚和津巴布韦的公司合计占15%。
这些公司主要活跃于农业、商业、医疗和电信领域，不过DDD也联系到从事交通运输、房地产、人力资源、金融、信息技术、环境、保险、法律、在线商店以及安全和技术领域的公司。
33家公司提供了完整或部分财务信息。在愿意提供此类信息的公司中，加纳和摩洛哥各占三分之一，肯尼亚约占五分之一，另有几家南非公司也作出回应。正在寻求资金的公司的融资需求总额超过21,000,000美元。
受访公司的融资需求
需要融资的公司处于不同的发展阶段。
受访公司的融资需求从数十万美元到500万美元不等，总额超过21,000,000美元。
我们在非洲联系的部分公司包括：
DataScience：数据分析与研究
Caciopee：软件服务
Last Mile for BoP：以营利为目的的公益社会企业
俄罗斯的主要发现
一位为世界银行集团工作的本地顾问收集了27家使用开放数据的俄罗斯公司的信息。这个数字很可能远低于实际情况，因为一些使用开放数据的公司往往不会公开相关信息（这是某位市场专家表达的看法）。有些公司缺乏足够的营销能力。值得注意的是，这位顾问没有发现商业性使用数据的公司与出于社会目的使用数据的公司之间存在重合。此外，名单偏重于莫斯科公司，其次是圣彼得堡公司（该地区可能还有更多尚未发掘的潜力）。
公司提供的信息表明：
其中近70%的公司已经以某种方式使用开放数据，即使其业务并非建立在开放数据之上
融资需求从100,000美元到超过1,000万美元不等，最常见的融资类型是股权、准股权和营运资金。公司预计在1至3年内较快实现盈亏平衡
大多数公司处于种子期和早期阶段，但许多创始人已在其他项目中积累了经验
最常见的商业模式类型是数据增强和数据聚合
名单中有7家公司提供数据挖掘、数据分析及其他数据解决方案，6家公司属于城市与交通（包括地理空间）领域，3家公司提供基于法律数据的服务，2家公司专门开发应用，2家公司分析社交媒体，2家公司开展采购项目；房地产、医疗、科学和社会服务领域各有1家公司。
从交流和会议中还发现，许多项目都有拓展国际市场的目标。一些创业者已经研究过外国竞争对手，并相信自己能够形成差异化优势，在俄罗斯境外发展。新兴市场中相当多的初创企业往往只是模仿者，或根本无法拓展国际业务；数据驱动型企业有望打破这一趋势。
我们在俄罗斯联系的部分公司包括：
方法说明
这些调查旨在初步了解新兴国家的私营部门是否已开始孕育开放数据驱动型公司；如果是，这些公司是否面临融资挑战。调查旨在摸清市场状况，而非作为全面评估。
本研究中的信息基于以下工作：
案头研究，汇编公司名单并收集背景信息（包括财务和投资信息）
案头研究，确定活跃于这些市场的投资者
直接联系公司，收集有关开放数据使用、融资需求和增长潜力的信息
直接联系投资者，了解他们对所处市场的看法
与所涉地区的“开放数据社群”交流
我们没有核实有关开放数据具体用途、融资需求、收入预测或商业模式可行性的自我报告信息。读者不应据此认为我们列出的公司都是可行的投资选择，也不应认为我们以任何方式对其进行了审查。
还需说明的是，许多公司对“开放数据”这一概念的使用较为宽泛。有些公司将其与公开可获取的数据混为一谈，另一些则将其与大数据混为一谈。我们尽可能处理了这些混淆，但仍有可能未能完全厘清。
最后，理解和使用本研究结果时，必须遵循项目的初衷：对新兴市场中开放数据驱动型企业的潜在项目储备进行粗略分析（本研究当然不是一份官方知识产品或报告）。本研究并非旨在提供定论或全面分析，我们秉持开放精神分享研究发现。研究结果和数据至多只能作为指示性参考；我们欢迎基于更多、收集方法更严谨的数据开展替代性分析，或更全面的分析。 点击此处查看我们调查的公司完整名单。
本文最初发表于 世界银行数据博客。刊发本文并不代表世界经济论坛认同其中的观点。
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作者：Alla Morrison是世界银行集团财务项目的项目官员。
图片：2012年1月24日，在这张图片说明照片中，可以看到华沙一间服务器机房内的网络电缆。路透社/Kacper Pempel
