La recopilación de los datos es de suma importancia, y el investigador puede obtener datos de distintas fuentes. La información obtenida puede ser :
     * Información interna. Resultado de análisis de productos, uso de información obtenida en estudios anteriores.
     * Información del dominio público. Proviene de bibliotecas, asociaciones profesionales o mercantiles, de consultores o de expertos y estudios externos.
     * Búsqueda e investigaciones originales. La información se obtiene por medio de cuestionarios directos o por correo, encuestas realizadas por teléfono, etc.
     * Visitas directas en la ubicación. Son de suma importancia, y por lo tanto debemos tratar de sacar el mayor provecho de las mismas, por lo que debemos hacer una preparación de las mismas, establecer los contactos adecuados en las otras empresas, realizar un itinerario de la visita y planear sesiones de intercambio de información entre las empresas.

     Algunos pasos a considerar en el análisis de los datos pueden ser los siguientes:

     - Definir qué queremos analizar
     - Determinar qué clientes utilizaremos para la información de Benchmarketing
     - Identificación de los factores críticos (éxito/fracaso)
     - Determinación del proceso de Benchmarketing
     - Crear los equipos de trabajo necesarios
     - Qué equipos utilizaremos
     - Grupos funcionales de trabajo
     - Equipos interfuncionales
     - Quiénes serán las personas implicadas
     - Especialistas internos
     - Colaboradores
     - Determinar las funciones y tareas de los equipos, así como sus responsabilidades
     - Formación de empleados en el caso de que sea necesario
     - Programación de actividades
     - Elegir las empresas a las que vamos a estudiar
     - Redes de Benchmarketing
     - Determinar qué empresas tienen las mejores prácticas en la industria
     - Formar acuerdos con los socios de Benchmarketing
     - Desarrollar sistemas de recogida de información
     - Identificar fuentes de información y documentación
     - Recopilar y organizar la información
     - Análisis de la información
     - Resúmen de datos
     - Establecer diferencias entre ambas organizaciones
     - Identificar todas las ideas de mejora
     - Aplicación
     - Desarrollo del plan estratégico para igualar y superar al mejor
     - Puesta en práctica y revisión del sistema

     Uno de los puntos clave de toda esta metodología consiste en la formación de acuerdos con los socios de Benchmarketing. Consiste en identificar qué persona o personas de la empresa elegida pueden servirnos para establecer los primeros contactos de colaboración. Por supuesto, el mejor sistema de Benchmarketing es el que cuenta con socios o empresas que colaboran en el intercambio de información y datos de forma conjunta y de mutuo acuerdo. Deberemos establecer límites en cuanto a qué nformación podemos o no divulgar

     1. Data mining: torturando a los datos hasta que confiesen. Luis Carlos Molina Félix (2003)
     Nuestra capacidad para almacenar datos ha crecido en los últimos años a velocidades exponenciales. En contrapartida, nuestra capacidad para procesarlos y utilizarlos no ha ido a la par. Por este motivo, el data mining se presenta como una tecnología de apoyo para explorar, analizar, comprender y aplicar el conocimiento obtenido usando grandes volúmenes de datos.
     Descubrir nuevos caminos que nos ayuden en la identificación de interesantes estructuras en los datos es una de las tareas fundamentales en el data mining.
     En el ámbito comercial, resulta interesante encontrar patrones ocultos de consumo de los clientes para poder explorar nuevos horizontes. Saber que un vehículo deportivo corre un riesgo de accidente casi igual al de un vehículo normal cuando su dueño tiene un segundo vehículo en casa ayuda a crear nuevas estrategias comerciales para ese grupo de clientes.
     Asimismo, predecir el comportamiento de un futuro cliente, basándose en los datos históricos de clientes que presentaron el mismo perfil, ayuda a poder retenerlo durante el mayor tiempo posible.
     Las herramientas comerciales de data mining que existen actualmente en el mercado son variadas y excelentes. Las hay orientadas al estudio del web o al análisis de documentos o de clientes de supermercado, mientras que otras son de uso más general. Su correcta elección depende de la necesidad de la empresa y de los objetivos a corto y largo plazo que pretenda alcanzar. La decisión de seleccionar una solución de data mining no es una tarea simple. Es necesario consultar a expertos en el área con vista a seleccionar la más adecuada para el problema de la empresa.

     2. Problemas prácticos en el análisis de datos espaciales [28-may-02] Covadonga Escandón Martínez
     Muchas preguntas de interés dentro de las ciencias sociales, las ambientales y las geo-ciencias, involucran objetos con una clara componente geográfica y, para responder a ellas, se han desarrollado diversas técnicas, tanto para la construcción de modelos como para probar alguna hipótesis sobre un conjunto de datos espaciales.
     Sin embargo, el análisis de este tipo de datos presenta varios problemas prácticos causados por la escala, la falta de "orden" en el espacio, la falta de una medida única de vecindad y la agrupación arbitraria de los datos.
     Por ejemplo, cuando el objeto de interés se observa, no como un fenómeno que varía continuamente en el espacio, sino como uno que lo hace dentro de un conjunto fijo de zonas surge el problema llamado "de las unidades de área modificables", el cual limita los resultados obtenidos por el análisis geoestadístico. Asimismo, cuando se quiere estudiar la relación entre objetos que han sido agrupados en dos o más sistemas independientes, se requiere calcular el valor de una variable en áreas superpuestas, lo que también restringe los resultados del análisis.
     Aunque problemas como los arriba descritos han sido ampliamente tratados en la literatura especializada, en la práctica son algunas veces olvidados, tanto por quienes leen los resultados como por quienes practican su análisis. Esta potencia tiene como objetivo "airear" algunos de estos temas de gran importancia que aún no han sido resueltos.

     3. Análisis Multidimensional de Datos - Universidad nacional de rosario Argentina 2002
     El Análisis Multidimensional de Datos (numéricos, textuales, simbólicos) es la alternativa a la Estadística tradicional para el tratamiento de datos no convencionales, favoreciendo la utilización conjunta de técnicas cuantitativas y cualitativas.
     Bajo el nombre de Análisis (Multidimensional) de Datos (numéricos, simbólicos, textuales) se agrupa un vasto cuerpo de técnicas estadísticas desarrolladas por la escuela francesa en especial a partir de los métodos desarrollados por J.P. Benzécri que tienden a dar otro tipo de respuestas que las ofrecidas por la estadística clásica.
     Esta corriente, que ha tomado gran impulso debido al avance de la computación y se nutre en la actualidad con los progresos realizados en la inteligencia artificial, lenguajes y bases de datos orientadas a objetos, viene siendo aplicada en el IRICE, ya sea en sus propias investigaciones como en los proyectos conjuntos con la UNR, desde el año 1980.
     El análisis de datos según la escuela francesa ha tenido un tardío conocimiento en Argentina, donde las escuelas de estadística han sido fuertemente influenciadas por la bibliografía anglosajona. Es así que en un contexto de difusión, el IRICE y la Dirección de Computación de la UNR, realizaron numerosos cursos y talleres, en un comienzo sólo para estadísticos y luego extensivos a otros profesionales, en los que se desarrollaron las técnicas más importantes y el uso del software específico, el sistema SPAD.
     Estas actividades, que nuclearon a estadísticos de distintas especialidades, se vieron reforzadas con la intervención del INRIA (Institute National de Recherche en Informatique et en Automatique) de Francia, a través de su programa de cooperación con organismos científicos argentinos.

     4. Introducción al Análisis de Datos en Meta-Análisis -Emilio Letón Molina y Alejandro Pedromino Marino
     Las preguntas científicas suelen ser simples y únicas pero la información para contestarla es, en el mejor de los casos, compleja e incoherente. El Meta-Análisis intenta poner orden, a partir de información, integrando y combinando resultados de diferentes estudios científicos originalmente orientados a responder la misma pregunta. Se ha intentado facilitar la realización de los procedimientos, a los que por primera vez desean realizar un Meta-Análisis, más que a profundizar en las últimas y siempre sofisticadas técnicas estadísticas avanzadas subyacentes. Se desarrollan ejemplos en los casos más relevantes y se ha procurado al máximo insistir en los aspectos conceptuales.

     5. Análisis De Datos Multivariantes, 1 Ed. Daniel Peña 2002
     Este libro presenta las técnicas más utilizadas del análisis estadístico multivariante. Su contenido integra los métodos descriptivos multivariantes de minería de datos, y de reconocimiento de patrones, con los procedimientos de inferencia estadística para vectores de variables.La primera parte explica los métodos para describir conjuntos de datos, donde se observan muchas variables en cada elemento y puede servir de texto para un curso cuatrimestral orientado a las aplicaciones en Administración de empresas, Ingeniería y Ciencias de la computación o Biología y Ciencias del medio ambiente.La segunda parte explica los métodos de construcción de modelos estadísticos para datos multivariante y puede utilizarse en un curso más avanzado para formas estadísticos, o expertos en investigación de mercados, métodos de calidad, investigadores sociales o del medio ambiente. En general, la presentación del material tiene siempre en cuenta las explicaciones, pero los temas se tratan rigurosamente de manera que el texto pueda ser útil para distintas audiencias.Los métodos expuestos se ilustran con ejemplos reales, y se han preparado varios bancos de datos que el lector puede descargar desde Internet. Además de los métodos multivariantes clásicos implantados en los programas estándar de ordenador, el libro contiene algunos métodos recientes de utilidad reconocida, que aparecen por primera vez en un texto. Entre ellos señalaremos nuevas medidas globales de variabilidad y dependencia multivariante, métodos de clasificación mediante proyecciones, algoritmos de estimación de mezclas de distribuciones con métodos clásicos y bayesianos, y nuevos procedimientos de detección de atípicos multivariantes.

     1. Programas Estadísticos Para Análisis De Datos En Internet
     http://www.fisterra.com/material/investiga/program_internet/program_internet.htm
     La realización de los estudios clínico-epidemiológicos, precisa de la cuantificación para su ejecución. Es evidente que si uno se equivoca en el cálculo de los estimadores los resultados del estudio serían incorrectos, pero también es evidente que si uno se equivoca en los cálculos estos se pueden volver a repetir. Es por ello que si algo es importante en un estudio es el diseño en primer lugar y el análisis en todo caso en segundo lugar. Un diseño mal realizado no se puede solucionar con un análisis estadístico correcto. De cualquier forma es vital disponer de los instrumentos adecuados para la ejecución de dicho análisis estadístico.


     2. Anlisis de datos
     http://html.rincondelvago.com/analisis-de-datos_4.html
     El análisis de los datos de la encuesta , como cualquier otro tipo de datos de interés científico , ha de guardar relación con el problema de conocimiento que se trata de esclarecer y con la métrica de la información empírica que se tiene entre manos , es decir lo primero que se debe realizar en una encuesta no es ver que dicen los datos sino que dicen en relación con el problema que se plantea y las hipótesis que uno se había planteado previamente.


     3. Consultoría Estadística Y Análisis De Datos
     http://webs.ono.com/usr047/consultoriaestadistica/
     Desde esta web ofrecemos servicios de consultoría y asesoramiento técnico sobre análisis de datos, aplicación de técnicas estadísticas y numéricas, modelización, extracción de conocimiento de bases de datos, data mining, herramientas de apoyo a la toma de decisiones, investigación operativa, software científico y áreas relacionadas. También proporcionamos formación en estos temas.


     4. Análisis de Datos
     http://www.fdi.ucm.es/cfi/excel/Tema6.pdf
     Desde esta web ofrecemos servicios de consultoría y asesoramiento técnico sobre análisis de datos, aplicación de técnicas estadísticas y numéricas, modelización, extracción de conocimiento de bases de datos, data mining, herramientas de apoyo a la toma de decisiones, investigación operativa, software científico y áreas relacionadas. También proporcionamos formación en estos temas.


     5. Análisis de Datos
     http://www.fdi.ucm.es/cfi/excel/Tema6.pdf
     Una de las capacidades de Excel es la actualización automática de los cálculos, lo que permite no solo disponer siempre de los resultados correspondientes, sino también poder realizar análisis sofisticados de los datos.

     La brecha se muestra como una función de un paso por una sola vez, que es necesario cerrar para alcanzar la paridad. Se basa en el efecto sumario de la diferencia entre el desempeño actual y de la industria. Se muestra como una línea vertical al momento del estudio
     Al establecer la Brecha se determina la diferencia de nuestras operaciones con las de los socios de benchmarking y se determina la brecha existente entre las mismas. Existen tres posibles resultados que son :
     * Brecha negativa. Significa que las operaciones externas son el benchmarking. Significa que las prácticas externas son mejores.
     * Operaciones en paridad. Significa que no hay diferencias importantes en las prácticas.
     * Brecha positiva. Las prácticas internas son superiores por lo que el benchmarking se basa en los hallazgos internos. Dicha superioridad se puede demostrar de forma analítica o en base a los servicios de operación que desea el mercado.

     Los planes de acción, incluyen dos consideraciones principales. La primera tiene que ver con las tareas en la planeación de la acción las cuales tienen que ver con el qué, cómo, quién y cuándo. Específicamente incluyen.
     · Especificación de la tarea.
     · Poner en orden la tarea.
     · Asignación de las necesidades de recursos.
     · Establecimiento del programa.
     · Determinación de las responsabilidades.
     · Resultados esperados.
     · Supervisión.
     La segunda parte se relaciona con las personas y los aspectos del comportamiento de implantar un cambio.
     Implementar acciones específicas y supervisar el progreso. Dicha implementación se puede realizar por medio de alternativas tradicionales como son la administración el línea o la administración de proyectos o programas. Otra es la alternativa de implantación mediante equipos de desempeño o por los más cercanos al proceso y que tienen la responsabilidad de operación del mismo ; y por último la alternativa de nombrar un "zar del proceso" que sería el responsable de la implementación del programa. De igual manera es importante el supervisar el proceso y realizar informas del progreso que nos ayuden a aumentar el éxito del benchmarking.

     El alcance del bm se refiere a la frecuencia de esta actividad en el tiempo. Las necesidades del cliente forman una de estas tres categorías:
     1. Evento que ocurre una sola vez: La actividad de BM es definida como un evento único con una fecha de iniciación y una fecha de terminación. Con frecuencia es un solo proyecto que no se intenta repetir. A estos eventos suelen denominarlos proyectos de BM.
     2. Actividad periódica: Algunas organizaciones hacen análisis como una práctica empresarial común, y planifican sus actividades de acuerdo con un calendario regular, cada año o cada tres meses. Varias organizaciones grandes hacen una auditoria anual de calidad de sus mejores productos y servicios en relación con los de sus competidores o las compañías de mejores prácticas.
     3. Actividad continua: La actividad continua del BM es constante y, por lo general, no se limita a un evento que se realice una sola vez o que sea periódico, incorporo esa actividad como una meta de mejoramiento continuo de un gran número de gerentes y empleados.