更智能的共享数据处理
另一项多年来备受关注的实用创新是创建拨款申请的通用数据存储库，这样申请人就不必无休止地重写相同的材料。通用拨款申请数字格式将允许组织维护、管理和重复使用其提案，以提交给多个资助机会。为全球通用拨款申请创建一个安全的通用存储库（受此启发）将简化申请人和慈善机构的工作流程，因为它既可以作为端到端的拨款申请工具，也可以作为一种可搜索的拨款提案市场。
Guidestar 开发的Financial SCANSM是另一种有趣的方法，旨在通过将 GuideStar 的 IRS Forms 990 数据与非营利金融基金 (NFF) 专家分析结合到一个易于使用且具有可共享格式的工具中，深入了解财务健康状况。
API 应该能够让组织在自己的网站上保存核心数据，然后自动将其上传到捐助组织，或者，如果完全共享池无法立即实现，捐助组织可以在“赠款共享”计划中充当其他组织的主要存储库。
一项更具战略性的任务是使用技术工具来帮助扫描一个领域，以了解谁在做什么，以便让资助者更好地了解他们可以在哪些方面增加价值，例如，资助马里的女孩赋权项目、马赛的无家可归者项目或减少伯明翰的老年人孤立问题的项目。
多年来，人们对此进行了大量的讨论，但进展 股东数据 不大。但也有一些不错的例外，例如Washfunders.org绘制了水卫生和相关领域的资金图，还绘制了一些地方共享资金图。
在每种情况下，都应该能够规划出资助的内容、资助规模、重点、时间表和预期结果。 Nesta 为规划创新生态系统所做的工作指出了什么是可能的；结合数据共享和网络抓取（ Juan Mateos-Garcia 的这篇笔记总结了这些）。我们希望在特定领域开展类似的工作——例如医疗保健领域的点对点工作。
陈-扎克伯格倡议 (CZI) 收购了一家名为Meta的初创公司，用于汇总大量研究证据，这也可能很有用，大型科技公司也会更多地承诺在灾难中与慈善机构分享数据。
再次强调，这些扫描在某些共享影响或效果指标的情况下最为有用，但作为第一步，简单地绘制出资金的流向以及联合资金的位置就会很有用。
扫描的目的是揭示资金荒漠；被遗漏或变得不流行的主题（例如，通过比较资金优先级与申请或其他需求衡量标准）。
这与现在基于区域的合作中使用的方法有明显的重叠（去年的这篇论文总结了过去几十年的经验，以及最近使用“集体影响”一词作为标签）。
另一个目标是避免“赢家通吃”现象，即资助者倾向于支持相同的项目（对于专注于社会企业家的国际资助者来说，这是一个特别常见的问题）。