ລະບົບວິເຄາະຂໍ້ມູນແມ່ນຊຸມຊົນຮ່ວມກັນລະຫວ່າງມະນຸດ-ແລະເຄື່ອງ：
- ເຄື່ອງຈັກມີຫນ້າທີ່ເກັບກຳຂໍ້ມູນ
- ເຄື່ອງຈັກມີຫນ້າທີ່ເຮັດການກຽມຂໍ້ມູນ (pre-processing)
- ເຄື່ອງຈັກສະແດງຜົນງານໃນຮູບແບບທີ່ມະນຸດສາມາດຈັບເຂົ້າ/ເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍ
- ມະນຸດ ໂດຍອີງໃສ່ການທີ່ເຄື່ອງຈັກເຮັດວຽກ ຈຶ່ງສະຫຼຸບຜົນຂໍ້ມູນ
ສະນັ້ນ ຖ້າມອງວຽກວິເຄາະຂໍ້ມູນເປັນ “ທໍ່” ໜຶ່ງ ຢ່າງນ້ອຍກໍມີສອງຊ່ວງ：
- ຊ່ວງຂອງເຄື່ອງຈັກ：ຜົນສຸດທ້າຍແມ່ນກຣາບ/ແຜນຜັງທີ່ມະນຸດສາມາດຈັດການໄດ້1
- ຊ່ວງຂອງມະນຸດ：ຜົນສຸດທ້າຍແມ່ນການສະຫຼຸບເປັນນິດານ/ข้อสรุปຈາກຂໍ້ມູນ
ສະຫຼຸບແລ້ວ ສຳລັບນັກພັດທະນາໂປຣແກຣມ ວຽກຫຼັກຂອງການວິເຄາະຂໍ້ມູນ ຄືການทำໃຫ້ຂໍ້ມູນມີຄວາມ “ເຫັນໄດ້”2。
-
ມະນຸດຈັດການໄດ້ មិនແມ່ນວ່າມະນຸດສາມາດ “ຈຳແນກ/ຮັບຮູ້ໄດ້” ເສມໄປ។ ເພາະຂໍ້ມູນຫລາຍຮ້ອຍTB ສ່ວນໃຫຍ່ເປັນເນື້ອຫາຂໍ້ຄວາມ ມະນຸດກໍຮັບຮູ້ໄດ້ຈິງແຕ່ປະລິມານເກີນຄວາມສາມາດຈັດການຂອງມະນຸດແລ້ວ。ດັ່ງນັ້ນ ຖຶງຈະຮັບຮູ້ໄດ້ ແຕ່ກໍຈັດການໄດ້ບໍ່ໄດ້。ເພື່ອໃຫ້ມະນຸດຈັດການໄດ້ ຕ້ອງສະຫຼຸບ/ບວກລວມຂໍ້ມູນ ໃຫ້ຮູບແບບຂໍ້ມູນມະນຸດຮັບຮູ້ໄດ້ ແລະບໍ່ໃຫ້ປະລິມານຫຼາຍເກີນໄປ。ອີງຕາມຄວາມເດັ່ນຂອງມະນຸດໃນການຮັບຮູ້ຈາກພາບ ການສະຫຼຸບຂໍ້ມູນໃຫ້ເປັນຮູບພາບ ຈຶ່ງຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດສະແດງຂໍ້ມູນໄດ້ເຖິງປະລິມານສູງສຸດ ↩
-
ນີ້ອາດຈະເປັນເຫດຜົນໜຶ່ງທີ່ທຳໃຫ້ R language ເບິ່ງວ່າມີຄວາມສຳຄັນมากຫຼາຍ ↩