Data compression

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  • Data Compression
definition
  • Compression services are defined as Data Handling Services that reduce the proportions (file size, physical size, volume or mass) of Earth science data. Data can be reduced by mechanical means (e.g., dehydration) or by computer algorithms (e.g., .zip). EXAMPLES: Dehydration or Deflation (mechanical). ZIP, TAR, JAR, GZIP (computer).
inScheme
broader
Abstract from DBPedia
    In signal processing, data compression, source coding,or bit-rate reduction involves encoding information using fewer bits than the original representation. Compression can be either lossy or lossless. Lossless compression reduces bits by identifying and eliminating statistical redundancy. No information is lost in lossless compression. Lossy compression reduces bits by removing unnecessary or less important information.The process of reducing the size of a data file is referred to as data compression. In the context of data transmission, it is called source coding (encoding done at the source of the data before it is stored or transmitted) in opposition to channel coding. Compression is useful because it reduces resources required to store and transmit data. Computational resources are consumed in the compression process and, usually, in the reversal of the process (decompression). Data compression is subject to a space–time complexity trade-off. For instance, a compression scheme for video may require expensive hardware for the video to be decompressed fast enough to be viewed as it is being decompressed, and the option to decompress the video in full before watching it may be inconvenient or require additional storage. The design of data compression schemes involves trade-offs among various factors, including the degree of compression, the amount of distortion introduced (when using lossy data compression), and the computational resources required to compress and decompress the data.

    データ圧縮(データあっしゅく)とは、あるデータをそのデータの実質的な性質(専門用語では「情報量」)を保ったまま、データ量を減らした別のデータに変換すること。高効率符号化ともいい、情報理論においては情報源符号化と呼ばれている。アナログ技術を用いた通信技術においては通信路の帯域幅を削減する効果を得るための圧縮ということで帯域圧縮ともいわれた。デジタル技術では、情報を元の表現よりも少ないビット数で符号化することを意味する。 データ圧縮には大きく分けて可逆圧縮と非可逆圧縮がある。可逆圧縮は統計的冗長性を特定・除去することでビット数を削減する。可逆圧縮では情報が失われない。非可逆圧縮は不必要な情報を特定・除去することでビット数を削減する。データファイルのサイズを小さくする処理は一般にデータ圧縮と呼ばれるが、データを記録または転送する前に符号化するという意味では情報源符号化である。 圧縮は、データ転送におけるトラフィックやデータ蓄積に必要な記憶容量の削減といった面で有効である。しかし圧縮されたデータは、利用する前に伸長(解凍)するという追加の処理を必要とする。つまりデータ圧縮は、空間計算量を時間計算量に変換することに他ならない。例えば映像の圧縮においては、それをスムースに再生するために高速に伸長(解凍)する高価なハードウェアが必要となるかもしれないが、圧縮しなければ大容量の記憶装置を必要とするかもしれない。データ圧縮方式の設計には様々な要因のトレードオフがからんでおり、圧縮率をどうするか、(非可逆圧縮の場合)歪みをどの程度許容するか、データの圧縮伸長に必要とされる計算リソースの量などを考慮する。 新たな代替技法として、圧縮センシングの原理を使ったリソース効率のよい技法が登場している。圧縮センシング技法は注意深くサンプリングすることでデータ圧縮の必要性を避けることができる。

    (Source: http://dbpedia.org/resource/Data_compression)