Alla base del concetto, la nozione di dimensionalità del dato. La dimensionalità si riferisce al numero di attributi (o caratteristiche) assegnati a un singolo set di dati. Tuttavia, qui è presente un punto di disequilibrio: maggiore è la dimensionalità, maggiore sarà lo spazio di archiviazione necessario per quel set di dati. Inoltre, maggiore è la dimensionalità, più i dati tendono a essere sparsi, complicando la necessaria analisi degli outlier.

La riduzione della dimensionalità contrasta questo fenomeno limitando il "rumore" nei dati e consentendone una migliore visualizzazione. Un primo esempio di riduzione della dimensionalità è il metodo della trasformata wavelet, che aiuta la compressione dell'immagine mantenendo la distanza relativa che esiste tra gli oggetti a vari livelli di risoluzione.

L'estrazione di funzione è un'altra possibile trasformazione dei dati, in quanto trasforma i dati originali in caratteristiche numeriche e funziona in combinazione con il machine learning. Essa si differenzia dall'analisi dei componenti principali (PCA), un altro mezzo per ridurre la dimensionalità di set di dati di grandi dimensioni, in cui un insieme considerevole di variabili viene trasformato in un insieme più piccolo pur conservando la maggior parte dei dati del set più grande.

L'altro metodo prevede la selezione di un formato più piccolo per rappresentare i dati, provvisto di una minore densità. Esistono due tipi di riduzione della numerosità: quella basata su metodi parametrici e quella basata su metodi non parametrici. I metodi parametrici, come la regressione, si concentrano sui parametri del modello, escludendo i dati stessi. Allo stesso modo, è possibile impiegare un modello log-lineare che si concentra sui sottospazi all'interno dei dati. I metodi non parametrici (come gli istogrammi, che mostrano il modo in cui i dati numerici sono distribuiti) non sono basati su modelli.

I "cubi" sono un metodo visivo usato per memorizzare i dati. Il termine "cubo di dati" è in realtà quasi fuorviante nella sua singolarità implicita, perché in realtà descrive un grande cubo multidimensionale composto da cuboidi più piccoli e organizzati. Ciascuno dei cuboidi rappresenta un aspetto dei dati totali all'interno di un dato cubo, in particolare le porzioni di dati riguardanti misure e dimensioni. L'aggregazione dei cubi di dati, quindi, è il consolidamento degli stessi nel formato visivo del cubo multidimensionale, che riduce la dimensionalità dei dati dotandoli di un container unico appositamente creato.

Un altro metodo utilizzato è la cosiddetta discretizzazione dei dati, in cui viene creato un insieme lineare di valori di dati in base a un insieme definito di intervalli, ciascuno dei quali corrisponde a un determinato valore di dati.

Per limitare le dimensioni dei file e ottenere una corretta compressione dei dati è possibile utilizzare vari tipi di codifica. In generale, le tecniche di compressione dei dati si dividono in compressione senza perdita di dati o compressione con perdita di dati. Nella compressione senza perdita di dati, le dimensioni dei dati vengono ridotte attraverso tecniche e algoritmi di codifica e, se necessario, è possibile ripristinare i dati originali completi. La compressione con perdita di dati, invece, utilizza altri metodi per eseguire la compressione e, sebbene i dati così ottenuti possono comunque essere meritevoli d'essere preservati, essi non saranno una copia esatta dei dati d'origine.

Alcuni dati devono essere puliti, trattati ed elaborati prima di essere sottoposti ai processi di analisi e riduzione. Una parte di queste trasformazioni può comportare il cambiamento della natura del dato da analogico a digitale. Il binning è un altro esempio di pre-elaborazione dei dati, in cui i valori mediani vengono utilizzati per normalizzare vari tipi di dati e garantirne l'integrità.