يعتبر ضغط البيانات أمرًا مفيدًا نظرًا لأنه يساعد على خفض استخدام الموارد، مثل وسط التخزين أو سعة الإرسال أو حيز التردد. ونظرًا لأن البيانات المضغوطة لابد من فك ضغطها لكي تصبح صالحة للاستخدام، فإن عمليات المعالجة الإضافية هذه تضع قيودًا حسابية أو تكلفة من نوع آخر لعملية فك الضغط، وبالتالي فإن هذه العملية ليست بلا ثمن!. ويتطلب فك ضغط البيانات الموازنة بين الوقت/حيز التخزين من ناحية وبين التعقيد من ناحية أخرى. فعلى سبيل المثال، عند استخدام أحد أساليب ضغط الفيديو، يتطلب الأمر إمّا أجهزة مكلّفة لكي تتمكن من فك ضغط الفيديو أثناء المشاهدة (وهو ما يزيد التعقيد)، أو أن يتم فك الضغط بالكامل قبل المشاهدة وهو ما يكلِّف وقتًا (في أنظمة الإرسال/الاستقبال) ويتطلب أيضًا حيز تخزين كبير يستوعب الفيديو الذي تم فكّه. ويعتمد تصميم أنظمة ضغط البيانات على الموازنة بين عدة عوامل مختلفة، والتي تشمل درجة الضغط، وكمية التشويه (Distortion) التي يمكن احتمالها (وذلك عند استخدام أنظمة الضغط المنقوص)، وكمية الموارد الحسابية المطلوبة لفك ضغط البيانات. وتجدر الإشارة إلى أن نظرية المعلومات هي العلم الذي يبحث في كلا نوعي ضغط البيانات، كما سيأتي تفصيله لاحقًا، حيث يهدف الضغط غير المنقوص إلى تمثيل البيانات بعدد من النبضات الثنائية يكافئ بالضبط الإنتروبية بينما يؤدي الضغط المنقوص إلى تمثيل البيانات بأقل من الإنتروبية، وبالتالي يحدث فقد في المعلومات (تشويه) وتبحث النظرية حينئذٍ في تحقيق أقصى استفادة مناظرة لهذا التشويه.
ما لديها عينات صفر في حالة الحد الأدنى؟
إلى تمثيل