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.
فشرده‌سازی داده‌ها
فشرده‌سازی به این دلیل مهم است که کمک می‌کند مصرف منابع باارزش، مانند فضای هارددیسک یا پهنای باند ارسال، را کاهش دهد، که این نکته در کاهش هزینه و جلوگیری از اتلاف وقت کمک میکند. البته از طرفی دیگر، اطلاعات فشرده‌سازی شده برای اینکه مورد استفاده قرار بگیرند باید از حالت فشرده خارج شوند و این فرایند اضافه ممکن است برای بعضی از برنامه‌های کاربردی زیان‌بار باشد. برای مثال یک روش فشرده‌سازی برای یک فیلم ویدئویی ممکن است نیازمند تجهیزات و سخت‌افزار گران‌قیمتی باشد که بتواند فیلم را با سرعت بالایی از حالت فشرده خارج سازد که بتواند به‌طور هم‌زمان با کدگشایی پخش شود (گزینه‌ای که ابتدا کدگشایی شود و سپس پخش شود، ممکن است به علت کمبود حافظه برای فیلم کدگشایی‌شده امکان‌پذیر نباشد). بنابراین طراحی روش فشرده‌سازی نیازمند موازنه و برآیندگیری عوامل متعددی است. از جمله این عوامل می‌توان درصد فشرده‌سازی، میزان پیچیدگی (اگر از یک روش فشرده‌سازی پر اتلاف استفاده شود) و منابع محاسباتی لازم برای فشرده‌سازی و کدگشایی اطلاعات را نام برد. فشرده‌سازی به دو دسته فشرده‌سازی بااتلاف (فشرده‌سازی با اتلاف) و فشرده‌سازی بهینه فشرده‌سازی بی‌اتلاف تقسیم می‌شوند. کدگذاری منبع، علم مطالعه روش‌های انجام این کار، برای منابع اطلاعات متفاوت است.