오픈 사이언스는 지식생산에서 데이터 공유와 재현을 강조했다. 이에 Shiffrin(2016)은 수집된 데이터로부터 새로운 연구를 강조했고, 핀란드의 오픈 사이언스 및 연구이니셔티브에서는 연구 단계별 개방성 확대 방안을 제시했다.
오픈 사이언스는 지식생산에서 데이터 공유와 재현(replication)을 강조함으로써 지식생산 과정 전반에 변화를 예고한다. 이와 관련하여 Shiffrin(2016: 7308)은 데이터 수집과 저장이 필요하긴 하지만, 이는 새로운 지식을 생성하기 위한 최소한의 조건이므로 축적된 데이터 그 자체가 유용하다고 볼 수는 없다고 언급했다. 과업은 오히려 데이터로부터 새로운 패턴을 찾아내어 설명을 덧붙이고 그 결과를 다양한 목적에 활용하거나 새로운 연구로 유도하는 것이라고 말했다. 핀란드의 오픈 사이언스 및 연구이니셔티브(Open Science and Research Initiative, 2014, pp. 7-8)에서는 이를 더욱 상세화하여 [그림 2-19]와 같이 연구 단계별 개방성 확대 방안을 제시했다. 이들은 오픈 사이언스로 이행하기 위해서는 연구절차 전 단계에 걸쳐 개방성이 강조되어야 하는데 매 단계마다 요구되는 과업은 다르다고 설명했다. 그림에서는 가설수립에서부터 연구 결과의 재사용에 이르기까지 연구 절차를 구분하고, 오픈 사이언스를 촉진하기 위해 단계별로 고려해야 할 사항을 나타낸다.