A noção de dimensionalidade dos dados é a base de todo esse conceito. A dimensionalidade refere-se ao número de atributos (ou recursos) atribuídos a um único conjunto de dados. No entanto, há uma questão aqui: quanto maior a dimensionalidade, maior o armazenamento de dados exigido por esse conjunto de dados. Além disso, quanto maior a dimensionalidade, mais frequentemente os dados tendem a ser esparsos, complicando a análise de valor discrepante necessária.

A redução da dimensionalidade combate isso limitando o ruído e permitindo uma melhor visualização dos dados. Um ótimo exemplo de redução de dimensionalidade é o método de transformação wavelet, que auxilia na compactação de imagens ao manter a distância relativa existente entre os objetos em vários níveis de resolução.

A extração de recursos é outra possibilidade de transformação de dados, que transforma os dados originais em recursos numéricos e funciona em conjunto com o aprendizado de máquina. Ela é diferente da análise de componentes principais (PCA), outro meio de reduzir a dimensionalidade de grandes conjuntos de dados, em que um conjunto considerável de variáveis é transformado em um conjunto menor, mantendo a maior parte dos dados do conjunto grande.

O outro método envolve a seleção de um formato menor e menos intensivo de computação de dados para representar os dados. Há dois tipos de redução de numerosidade: a que se baseia em métodos paramétricos e a que se baseia em métodos não paramétricos. Os métodos paramétricos, como a regressão, concentram-se nos parâmetros do modelo, excluindo os próprios dados. Da mesma forma, pode ser empregado um modelo linear de registro que se concentre em subespaços dentro dos dados. Enquanto isso, os métodos não paramétricos (como os histogramas, que mostram a maneira como os dados numéricos são distribuídos) não dependem de modelos.

Os cubos de dados são uma forma visual de armazenar dados. O termo "cubo de dados" é, na verdade, quase enganoso em sua singularidade implícita, visto que na verdade está descrevendo um cubo grande e multidimensional que é composto de cuboides menores e organizados. Cada um dos cuboides representa algum aspecto dos dados totais dentro desse cubo de dados, especificamente partes de dados referentes a medidas e dimensões. A agregação de cubo de dados, portanto, é a consolidação de dados no formato visual de cubo multidimensional, que reduz o tamanho dos dados ao dar a eles um contêiner exclusivo criado especificamente para essa finalidade.

Outro método utilizado para a redução de dados é a discretização de dados, na qual um conjunto linear de valores de dados é criado com base em um conjunto definido de intervalos, cada um correspondendo a um determinado valor de dados.

A fim de limitar o tamanho do arquivo e obter uma compactação de dados bem-sucedida, vários tipos de codificação podem ser usados. Em geral, considera-se que as técnicas de compactação de dados usam compactação sem perdas ou com perdas, e são agrupadas de acordo com esses dois tipos. Na compactação sem perdas, o tamanho dos dados é reduzido por meio de algoritmos e técnicas de codificação, e os dados originais completos podem ser restaurados, se necessário. A compactação com perdas, por outro lado, usa outros métodos para realizar a compactação e, embora os dados processados possam ser mantidos, eles não serão uma cópia exata, como seria o caso da compactação sem perdas.

Alguns dados precisam ser limpos, tratados e processados antes de serem submetidos aos processos de análise e redução de dados. Parte dessa transformação pode envolver a alteração dos dados de natureza analógica para digital. O binning é outro exemplo de pré-processamento de dados, no qual os valores medianos são utilizados para normalizar vários tipos de dados e garantir a integridade total dos dados.