سلسله‌مراتب داده
سلسله مراتب داده به سازماندهی منظم داده‌ها، معمولاً در قالب سلسله مراتبی اشاره دارد. سازماندهی داده شامل خاصیت‌ها، زمینه (فیلد)ها، سوابق (رکوردها)، پرونده (فایل)ها و غیره می‌باشد. این مفهوم نقطه شروعی است برای فهمیدن آنچه که داده‌ها را تشکیل می‌دهد و اینکه آیا داده‌ها دارای یک ساختار هستند یا خیر. به عنوان مثال، شخصی چگونه اطلاعاتی مانند «کارمند»، «نام»، «بخش»، «مارسی اسمیت»، «بخش فروش» و غیره را درک می‌کند با فرض اینکه همه آنها مرتبط هستند؟ یک راه برای درک آنها این است که این الفاظ را به عنوان اجزای کوچکتر یا بزرگتر در یک سلسله مراتب ببینید. ممکن است بگوییم مارسی اسمیت یکی از کارکنان بخش فروش است یا نمونه ای از یک کارمند در آن بخش. اطلاعاتی که ما می‌خواهیم دربارهٔ همه کارکنان مان، و نه تنها مارسی، ضبط کنیم، نام، شناسه، آدرس و غیره است.
مشقت بعدچندی
از چندین پدیده در حوزه‌هایی چون محاسبات عددی، نمونه‌برداری، ترکیبیات، یادگیری ماشینی، داده‌کاوی، و پایگاه داده‌ها با این نام یاد می‌شود. مضمون مشترک همهٔ این مشکلات آن است که با افزایش ابعاد، حجم فضا آنقدر سریع افزایش می‌یابد که داده‌های موجود پراکنده و تُنُک می‌شوند. این تنکی در هر روشی که مستلزم معنی‌داری آماری است مشکل‌ساز می‌شود. با افزایش ابعاد لازم است داده‌های مورد نیاز برای پشتیبانی از نتیجه هم اغلب به‌طور نمایی افزایش یابند تا نتیجهٔ حاصله از نظر آماری معقول و معتبر باشد. همچنین ساماندهی و جستجوی داده اغلب متکی بر شناسایی ناحیه‌هایی است که در آنجاها اشیاء گروه‌هایی با خواص مشابه تشکیل داده باشند؛ اما در داده‌های کثیرالابعاد همهٔ اشیاء از بسیاری جهات تُنُک و نامشابه به نظر می‌رسند که این امر از کارایی راهبردهای معمول و متعارف ساماندهی داده‌ها می‌کاهد.