大多数人都非常熟悉这样的格言：“一张图片抵得上一千个单词”。这句话实际上是普遍的，因为它涉及人类记忆和思想处理的两个简单的基本原则。这两个原则也是图表、模型和视觉辅助成为BA的宝贵工具的原因：
- 短期记忆能力：普通人可以在短期记忆（“米勒定律”）中处理大约7个对象（正负2个）。七种魔术无处不在：电话号码（7-10位数字），政府签发的ID（通常7-9位数字），车牌号等。这种对短期记忆的限制会影响听众理解和利用的程度提供给他们的信息-无论是口头还是书面形式。
- 模式处理：人类的思维被设计为处理模式，而不是单个部分-这是大多数光学幻觉的基本原理。我们的大脑填补了空白，形成了一种熟悉的或有意义的模式。人们在处理适合可识别模式的新信息时非常高效。要理解和吸收完全不同的离散数据，需要花费更多的时间和精力。
两种原理在图表和模型中结合在一起。将相关项目（无论是需求，想法，业务流程等）分组到图表或模型中，只是将它们形成为可识别的（希望如此）熟悉的模式的一种方法。如果要求人们记住和吸收一些不同的模式，而不是几十个单独的信息位，则短期记忆限制的约束就少得多。
这两个原则说明了为什么利益相关者或客户很难简单地列出需求列表，或者复查需求列表并识别任何缺失或不正确的东西。太多的信息无法在短期记忆中处理，列表（甚至组织良好的列表）也无法获得模式识别的好处。但是，利益相关者可以查看图表和模型，并找出模式不完整或不正确的地方。
模型或图表必须清楚地显示对象之间的关系，并且相关的对象必须一起形成单个主题或概念，以使查看者能够识别模式。
出于某种原因，BA工具包中有许多不同的建模和图表绘制技术。每个人显示不同类型的关系并包含不同的信息集，因此产生不同的模式。图表或模型类型的组合可能最适合大中型项目。理想情况下，在任何时候选择的人都应该模仿利益相关者用来组织工作世界的模式和关系。例如，人们为了达成某个目标或最终状态而进行工作活动，因此流程模型或工作流模型是将任务和活动组织为功能模式的好方法。决策是对业务规则进行分组的逻辑方法，因此决策模型和矩阵是从规则创建模式的好方法。数据经过整理并整理成信息。