觀點一，如上圖所示，資料是資訊的載體，資訊是資料的本質

觀點二，任何對於資料的分析和挖掘的做法，實質上都是對於資訊的加工和轉換。

觀點三，在將資訊記錄成資料的過程中，可能產生資訊的損失。

觀點四，在資料的傳輸過程中可能產生資料的損失，同時也就是資訊的損失。

觀點五，在從資料還原成資訊的過程中很可能產生理解的偏差，造成資訊的損失。

如上圖所示，資料分析挖掘的過程也就是從資訊A到資訊B*的過程；

資訊A記錄成資料A，資料A經過傳輸變成資料A*，可能不再等於資料A；

資料A*經過清洗過程變成資訊A*，資訊A*與資訊A的差異也就是資料清洗要解決的問題。資料清洗應該儘量保證它們一致。

資訊A*經歷轉換（可能是彙總、分類、聚類、機器學習等）變成資訊B；

資訊B被記錄成資料B；

資料B經過傳輸給到資料消費方，變成資料B*，同樣有可能與資料B不同。

資料B*被資料消費方理解為資訊B*，這與原資訊B之間有可能存在不同或者誤解。

這就是從巨集觀上看的一個流程。