La façon d’obtenir les données nécessaires à la fabrication du modèle diffère selon le type de mesure, ex-ante ou post-ante, que l’on souhaite réaliser. On retrouve cependant des mécanismes similaires entre les deux types d’études.
Étude Ex-ante
Lorsque l’on réalise une donnée ex-ante, par définition, l’événement n’a pas encore eu lieu et se tiendra durant les prochaines années. La situation du pays organisateur au moment de l’événement est donc inconnu. Or, comme nous l’avons vu, il est nécessaire de connaître l’état du pays à ce moment précis, tel qu’il sera en raison de l’organisation de l’événement mais aussi tel qu’il aurait été s’il n’y avait pas eu d’événement. De plus, les économistes réalisant les études d’impacts ont souvent tendance à regarder plus loin que l’événement en lui-même, pour évaluer les retombées économiques à long terme, comme le précise Patrice Bouvet.
Afin d’obtenir ces différentes valeurs, il est donc nécessaire de partir des données disponible au moment où est réalisé l’étude, puis de créer d’autres modèles prévoyant l’évolution de ces données jusqu’à l’événement, et même après si nécessaire. C’est à partir des résultats de ces modèles que l’on aura les données nécessaire à la réalisation du modèle évaluant l’impact de l’événement sportif. C’est donc un travail complexe, et tout aussi long voir plus, que la création du modèle qui nous intéresse, qui est la prochaine étape à l’analyse de l’impact.
Étude Post-ante
Au moment de l’étude post-ante, l’événement est terminé, et cela depuis environ 5 ans en moyenne, afin d’avoir un certain recul par rapport à l’impact à long terme de ce-dernier. Cependant, les données alors accessibles s’arrête souvent au moment de l’événement, car elles prennent toujours un certain temps à être produites, puis diffusées. Il faut donc encore prévoir, mais dans une moindre mesure, des données pour après l’événement. C’est cependant plus simple ici que pour une étude ex-ante, car on connaît grossièrement la situation, on ne peut donc pas vraiment se tromper totalement.
Par ailleurs, il faut récupérer les données réelles qui ont été déterminées, mais cette tâche s’avère souvent beaucoup plus ardue qu’elle n’y paraît. En effet, ces données sont tout d’abord souvent confidentielles quand on veut des détails, et les pays ou autres organismes qui les récoltent sont souvent réticents à fournir ces informations. La presse classique interprète souvent cela comme un aveu d’échec, comme cela a pu être le cas pour les Jeux Olympiques de Pékin (2008).
Une fois ce travail harassant de récupération puis de détermination de données effectué, on peut réaliser l’étude. Malheureusement, la difficulté de la récolte des données rend le travail interminable, c’est pourquoi la plupart des études post-ante, quand elles sont réalisées, se focalisent sur un domaine en particulier, comme le tourisme par exemple (cf. Modelling the economic impact of sports events: The case of the Beijing Olympics, ShiNa Li, Adam Blake, Rhodri Thomas).
Les études post-ante s’intéresse alors à trois choses: les mesures prises dans ce domaine pour l’événement, les secteurs liés au domaine considéré et les effets sur ces secteurs. Il n’y a donc pas de modèle dans une étude post-ante, mais de vrais analyses sur des données réelles.