اساس تحلیل داده آمار و احتمال است. بدون آمار و مدلسازی امکان بررسی و فهم روشمند داده‌ها وجود ندارد. اما تحلیل هر چقدر هم پیچیده باشد باید نتیجه آن به زبانی ساده و ملموس به مخاطبان و ذی‌نفعان انتقال یابد، چون علوم داده یک ورزش گروهی است و به همین دلیل مهارت‌های ارتباطی در آن اهمیت ویژه دارد. اینجاست که اهمیت مصورسازی داده‌ها، گزارش‌نویسی درست و همینطور روش‌های موثر ارائه اطلاعات برجسته‌تر می‌شود و اهمیت کلیدی پیدا می‌کند. 

داده‌هایی که پردازش و تحلیل می‌شوند و خلق ارزش می‌کنند، از منابع گوناگون گردآوری می‌شوند. به همین سبب معمولا با آنچه بتوان در تحلیل و مدلسازی استفاده کرد فاصله زیادی دارند. برای این که آن‌ها را تغییر ساختار دهیم و برای بهره‌برداری تحلیلی آماده کنیم با روش‌ها و ابزارهای تغییر ساختار و تبدیل داده‌ها آشنا باشیم. گاهی هم حجم داده‌ها مسئله‌ساز می‌شود. مدیریت حجم داده‌ها و همینطور مدیریت پردازش آن‌ها، بدون توانایی تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌ها و استفاده از ابزارهای مدیریت داده‌های حجیم امکان‌پذیر نیست. 

تحلیل‌ها از نظر نوع استفاده‌ای که از نتایجشان می‌شود با یکدیگر تفاوت دارند. بسیاری از تحلیل‌ها برای پاسخ به نیازهای روزمره به کار گرفته می‌شوند، یعنی مراجعه به نتایج آن‌ها تکرار می‌شود و نیاز به بهبود و به‌روزرسانی دارند. به همین خاطر صرفه در این است که زیرساختی فراهم شود تا با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، فرایند تحلیل خودکارسازی شود و نتایج پردازش و تحلیل، یک سامانه را به صورت مستمر تغذیه کند و عملکرد آن را بهبود ببخشد. الگوریتمی که در فرایند یادگیری ماشین مورد استفاده قرار می‌گیرد و آن را ممکن می‌سازد نتیجه کار داده‌کاوی است. 

نکته دیگری که باید در علوم داده به آن توجه داشت پایبندی به قواعد اخلاقی بهر‌برداری از داده‌ها مانند احترام به حریم شخصی افراد یا در جریان قرار دادن و اخذ رضایت آن‌ها هنگام استفاده داده‌های ایشان و همینطور آشنایی با اصول حکمرانی داده‌ها در سطح خرد و کلان است.