Bu verinin kendi içinde ne kadar tekrar ettiğine göre değişir. Buna örnek vermek gerekirse gökyüzünün fotoğrafını çektinizi ve elinizde 1 Terabyte'lık bir görsel var. Bu görseli piksel piksel incelemeye başladınız ve gördünüz ki bütün pikseller aslında aynı renk ve tekrar ediyor. Bu durumda sadece bir pikseli alıp bir decompresser yani sıkıştırmayı tersine çeviren bir program yazarsanız karşı tarafa sadece 1 piksel gönderek program aracılığıyla yeniden aynı görseli oluşturabilirsiniz. Sıkıştırmanın en temel hatlarıyla mantığı budur fakat bunun çok daha derin bir konu olduğunu unutmayın. Verinin kaybının olup olmaması, verinin yeniden oluşturulma süresi gibi birçok faktörüde göz önünde bulundurmalısınız.

Genel olarak orijinal verilerin bütünlüğünü korurken 1 terabayt (TB) veriyi 1 megabayt (MB) boyutuna sıkıştırmak mümkün değildir. Sıkıştırma algoritmaları, verilerdeki fazlalıkları belirleyip çıkararak çalışır. Verilerin sıkıştırılma oranı, verinin içeriğine ve kullanılan sıkıştırma algoritmasına bağlıdır.

Kayıpsız sıkıştırma algoritmaları, LZ77 (ZIP ve gzip'te kullanılır) veya Lempel-Ziv-Welch (GIF ve TIFF'te kullanılır) gibi, orijinal verileri bilgi kaybı olmadan korur. Ancak, bu tür algoritmalar, verinin doğasına bağlı olarak yaklaşık 2:1 ila 10:1 arasında sıkıştırma oranları elde eder.

Kayıplı sıkıştırma algoritmaları, resimler için JPEG veya ses için MP3 gibi, süreçte bazı bilgileri atarak daha yüksek sıkıştırma oranları elde eder. Ancak, kayıplı sıkıştırmayla bile, 1.000.000:1 (1 TB'dan 1 MB'a) sıkıştırma oranına ulaşmak düşük bir ihtimaldir.

Orijinal verinin yüksek derecede fazlalık içerdiği veya büyük tekrarlanan desenlere sahip olduğu durumlarda, teorik olarak veriyi bu kadar küçük bir boyuta sıkıştırmak mümkündür, ancak pratikte verilerinin bu tür özelliklere sahip olması pek olası değildir.