डेटा खोतल्ने कामलाई प्रमाण फेला पार्ने प्रक्रियाको सबैभन्दा निष्पक्ष उपाय मानिन्छ । यीमध्ये कुन प्रमाणलाई सही मान्दा आफू सही होइन्छ भनी सोच्नुपर्छ ः नर्सले अस्पतालका सामान चोर्छन् भनी गरिएको उजुरीलाई कि बितेका पाँच वर्षमा अस्पतालमा भएका चोरीका घटना सम्बन्धमा परेको उजुरीको सुनुवाइ र कर्मचारीको निष्काशन सम्बन्धी स्वास्थ्य मन्त्रालयका डेटाबेसलाई ? अरू सूचना जस्तै गरी तथ्यांक पनि तोडमोड गर्न सकिन्छ र भ्रम फैलाउन यिनलाई उपयोग गर्न सकिन्छ भन्ने कुरा ख्याल गर्नुहोस् । डेटाबेस खोतल्दा वितेका दशकमा एकदमै ठूला स्टोरी बाहिर आएका छन् ।
अन्तर्राष्ट्रिय डेटाले अझ बढी सान्दर्भिक परिणाम दिन्छन् । उदाहरणका लागि, अन्तर्राष्ट्रिय दातृ संस्थाले कुनै निश्चित वर्षमा सहायता रकम कहाँ कहाँ खर्च गरियो भनी प्रतिवेदन प्रकाशित गरेका हुन्छन् । आफ्नो देशमा काम गरिरहेका दाताबाट यस्ता डेटा संकलन गरेर तिनको विश्लेषण गर्दा यस्तो हेडलाइन भएको स्टोरी तयार हुनसक्ला ः ‘दाताहरूले सहायताको अधिक अंश हाम्रो देशका निजामती कर्मचारीलाई तालिम दिनमा खर्च गरेका छन् ।’
वित्त, पैसासम्बन्धी स्टोरी गर्दा मात्रै डेटाबेस खोतल्नुपर्छ भन्ने छैन । सामाजिक सञ्जालको विश्लेषण गर्दा निश्चित ठाउँका आतंककारी सञ्जाल, राजनीतिक दलका समर्थक र प्रभावशाली र धनी मानिसका सम्बन्धबारेमा राम्रा स्टोरी तयार गर्न सकिन्छ । यी सञ्जालमा निश्चित पेशा, निश्चित ठाउँ अथवा कुनै राजनीतिक दलका प्रभावशाली मानिस जोडिएका हुनसक्छन् । उनीहरूले कति पैसा कमाउँछन्, उनीहरू कसका लागि काम गर्छन्, कोसँग उठबस गर्छन् जस्ता जानकारीका आधारमा सामाजिक सञ्जालको तस्वीर झल्कन्छ । यसले समाजमा उनीहरू कति प्रभावशाली छन् भन्ने देखाउँछ ।
पत्रकार र अन्य संस्थाले राखेका डेटाबेसमा रहेका, तपाईंलाई आवश्यक पर्ने डेटा तपाईं आफैंले भेला गर्नुपर्छ । पत्रकार र अरू संस्थाले धेरै सूचना राखेका हुन्छन् । कहिलेकाहीं ती सूचना विषय अनुसार अलग अलग राखिएका हुनसक्छन् । यस्तो डेटाबेसमा लेख, अनुसन्धान प्रतिवेदन, अध्ययन र विभिन्न मानिसका सम्पर्क सूत्र हुन्छन् । यी डेटाका आधारमा थप पृष्ठभूमि जानकारी लिन सकिन्छ । अमेरिका र यूरोपमा खोज पत्रकारले खोज पत्रकारिता केन्द्र स्थापना गरेका छन् जसले डेटाबेस राखेका छन् । ती डेटाबेस संसारभरका पत्रकारले उपयोग गर्न पाउँछन् ।