Prima di affrontare qualsiasi progetto bisogna raccogliere i dati, “istruire la pratica”.
I dati devono essere necessari e sufficienti. Ignorare aspetti fondamentali del fenomeno può essere pericoloso, ma sovraccaricarsi di dati difficili da classificare e da organizzare è altrettanto dannoso.

Si comincia col raccogliere i dati strettamente relativi all’argomento di cui ci si occupa, e poi ci si allarga a dati di argomenti collaterali e più ampi.

I dati si raccolgono con la consultazione dei data base e delle biblioteche, o con le ricerche. Queste possono essere fatte con le consuete indagini di mercato (sondaggi, interviste, questionari), o con Internet. Anche il fare le ricerche su Internet è una forma di problem setting. Per fare una ricerca bisogna definire:

• perché si fa una ricerca,
• che cosa si spera di trovare,
• che cosa cercare,
• come cercare (scelta di parole chiave e criteri di ricerca),
• dove cercare (data base, motori e metamotori di ricerca).

La ricerca vera e propria è problem solving.

Oltre ai motori di ricerca ci sono gli assistenti di ricerca, che sono software specializzati nella personalizzazione delle ricerche, e i software di intelligenza artificiale come i chatbot più evoluti che conversano e rispondono a domande di qualsiasi genere.

Il data miner è una nuova figura professionale che esplora i depositi di dati ed estrae i dati richiesti. Utilizza il data mining, software specializzato nel trovare modelli utili all’interno di una grande quantità di dati.

L’information broker è una nuova figura professionale che si integra con il data miner perché raccoglie i dati trovati, li seleziona e li interpreta in modo significativo. Questo professionista va da una sorta di supersegretario al sofisticato elaboratore di informazioni finanziarie o scientifiche.