מדע הנתונים מתמקד בקשרים סיבתיים, כי רק ידיעת הסיבות מאפשרת התערבות בתהליכים ושינוי תוצאותיהם ומהלכיהם באופן מבוקר.
מבחינה מעשית, ובמיוחד באוטומציה של החלטות, הגדרת גורם סיבתי-מתערב מגדילה בהרבה את היכולות, הן של תגובה בזמן, והן של ההשפעה על מהלך האירועים (לא רק בנקודות ההתראה).
את המדענים מענין מאד לגלות קשרים סיבתיים, מאחר ואלה מאפשרים הוכחה לוגית עקרונית, ובכך פותחים אפשרות לאימות באמצעות ניסוי תיאורטי חישובי (ולהסתפק באירועים בודדים במקום סימולציה יקרה). הקשר הסיבתי בניסוי תיאורטי חיב להגדיר בנוסף לגורמים הפעילים, את הגורמים שאינם נוגעים למודל הניסוי כדי לאפשר הוצאתם ממנו.
הערה: קשרי חיזוי שאינם סיבתיים (כגון קשרים סטטיסטיים), הינם מועילים ללימוד אך לא מספיקים להוכחה. לדוגמא – נתוני העבר על מיקומו של אדם יכולים להועיל ללימוד דפוס תנועותיו בזמנים שונים, אך אם רוצים להשפיע על מיקומו, דרוש להבין את הסיבות לתנועותיו, על פי, נניח, יומן הפגישות שלו, ובצורה לא מפורמטת - התקשורת שלו.