Was ist eine Datenkompression?
ein Vorgang, bei dem die Menge digitaler Daten verdichtet oder ''reduziert'' wird
Datenkompression
Die Datenkompression (wohl lehnübersetzt und eingedeutscht aus dem englischen ''‚‘'') – auch (weiter eingedeutscht) Datenkomprimierung genannt – ist ein Vorgang, bei dem die Menge digitaler Daten verdichtet oder ''reduziert'' wird. Dadurch sinkt der benötigte Speicherplatz und die Übertragungszeit der Daten verkürzt sich.
In der Nachrichtentechnik wird die Komprimierung von Nachrichten aus einer Quelle durch einen Sender als Quellenkodierung bezeichnet.
Grundsätzlich wird bei der Datenkompression versucht, redundante Informationen zu entfernen. Dazu werden die Daten in eine Darstellung überführt, mit der sich alle – oder zumindest die meisten – Informationen in kürzerer Form darstellen lassen. Diesen Vorgang übernimmt ein Kodierer und man bezeichnet den Vorgang als ''Kompression'' oder ''Komprimierung''. Die Umkehrung bezeichnet man als ''Dekompression'' oder ''Dekomprimierung''.
Man spricht von ''verlustfreier Kompression, verlustfreier Kodierung'' oder ''Redundanzreduktion,'' wenn aus den komprimierten Daten wieder exakt die Originaldaten gewonnen werden können. Das ist beispielsweise bei der Kompression ausführbarer Programmdateien notwendig.
Bei der ''verlustbehafteten Kompression'' oder ''Irrelevanzreduktion'' können die Originaldaten aus den komprimierten Daten meist nicht mehr exakt zurückgewonnen werden, das heißt, ein Teil der Information geht verloren; die Algorithmen versuchen, möglichst nur „unwichtige“ Informationen wegzulassen. Solche Verfahren werden häufig zur Bild- oder Videokompression und Audiodatenkompression eingesetzt.
Datenkompression
Die Datenkompression (wohl lehnübersetzt und eingedeutscht aus dem englischen ''‚‘'') – auch (weiter eingedeutscht) Datenkomprimierung genannt – ist ein Vorgang, bei dem die Menge digitaler Daten verdichtet oder ''reduziert'' wird. Dadurch sinkt der benötigte Speicherplatz und die Übertragungszeit der Daten verkürzt sich.
In der Nachrichtentechnik wird die Komprimierung von Nachrichten aus einer Quelle durch einen Sender als Quellenkodierung bezeichnet.
Grundsätzlich wird bei der Datenkompression versucht, redundante Informationen zu entfernen. Dazu werden die Daten in eine Darstellung überführt, mit der sich alle – oder zumindest die meisten – Informationen in kürzerer Form darstellen lassen. Diesen Vorgang übernimmt ein Kodierer und man bezeichnet den Vorgang als ''Kompression'' oder ''Komprimierung''. Die Umkehrung bezeichnet man als ''Dekompression'' oder ''Dekomprimierung''.
Man spricht von ''verlustfreier Kompression, verlustfreier Kodierung'' oder ''Redundanzreduktion,'' wenn aus den komprimierten Daten wieder exakt die Originaldaten gewonnen werden können. Das ist beispielsweise bei der Kompression ausführbarer Programmdateien notwendig.
Bei der ''verlustbehafteten Kompression'' oder ''Irrelevanzreduktion'' können die Originaldaten aus den komprimierten Daten meist nicht mehr exakt zurückgewonnen werden, das heißt, ein Teil der Information geht verloren; die Algorithmen versuchen, möglichst nur „unwichtige“ Informationen wegzulassen. Solche Verfahren werden häufig zur Bild- oder Videokompression und Audiodatenkompression eingesetzt.
Skalierbarkeit Datenkompression Suffiziente_σ-Algebra
Skalierbarkeit

=== Räumliche Skalierbarkeit ===
Räumliche Skalierbarkeit weist ein System bzw. Anwendung auf, wenn der Speicherbedarf bei einer wachsenden Anzahl an zu verwaltenden Elementen nicht inakzeptabel hoch ansteigt. Nachdem „inakzeptabel“ ein relativer Begriff ist, spricht man in diesem Zusammenhang in der Regel von akzeptabel, wenn der Speicherbedarf höchstens sub-linear ansteigt. Um das zu erreichen, kann z. B. eine dünnbesetzte Matrix (engl. ') bzw. Datenkompression angewendet werden. Da Datenkompression eine gewisse Zeit beansprucht, steht diese jedoch häufig in Widerspruch zur Lastskalierbarkeit. Datenkompression

== Biologie ==
Sinneswahrnehmungen werden gefiltert, was auch eine Art der Kompression darstellt, genauer eine verlustbehaftete Kompression, da nur aktuell relevante Informationen wahrgenommen werden. Fehlendes wird bei Bedarf unbewusst ersetzt. So sehen menschliche Augen beispielsweise nur in einem kleinen Bereich (Fovea centralis) scharf, außerhalb dieses engen Blickfeldes werden fehlende Informationen durch Muster unbewusst ersetzt. Ebenso kann das menschliche Auge Helligkeitsunterschiede wesentlich besser wahrnehmen als Unterschiede im Farbton – diesen Umstand nutzt das in JPEG-Bildern verwendete YCbCr-Farbmodell und speichert den Farbwert mit einer wesentlich geringeren Präzision ab.
Auch beim Hören werden schwache oder fehlende Signale unbewussterweise ersetzt, was sich Algorithmen wie MPEG (MP3) oder Vorbis zunutze machen Suffiziente_σ-Algebra

== Bemerkungen ==
Ein Defizit des Suffizienzbegriffes ist, dass wenn  σ-Algebren sind mit  und  suffizient ist (bezüglich einer vorgegebenen Verteilungsklasse), dann folgt im Allgemeinen ''nicht'', dass auch  suffizient ist. Das würde man aber intuitiv erwarten, denn wenn schon die kleinere σ-Algebra ausreichend ist, um eine verlustfreie Datenkompression zu ermöglichen, dann sollte dies ebenso für die größere gelten, da sie ja die kleinere enthält, in der alle Informationen von Belang schon vorhanden sind. Zu beachten ist hier, dass die Datenkompression hier dem Weglassen der Mengen aus der größeren σ-Algebra entspricht.
Formell lässt sich dieses Defizit wie folgt einsehen: ist  suffizient, so gilt laut Definition des bedingten Erwartungswertes
für alle , aber eben nicht notwendigerweise für alle .