Strukturierte Daten lassen sich übersichtlich in Zeilen und Spalten anordnen: Namen, Datum, Beträge und Kategorien. Jedes Feld hat einen definierten Datentyp. Jeder Datensatz folgt demselben Format. Die Struktur ist durch ein Schema vordefiniert. Relationale Datenbanken speichern strukturierte Daten. Tabellenkalkulationen speichern sie. CSV-Dateien speichern sie. Diese Strenge ist beabsichtigt. Da die Struktur vorhersehbar ist, sind Abfragen schnell und die Ergebnisse konsistent. Sie können Tabellen verknüpfen, Werte aggregieren und Zeilen filtern und sich darauf verlassen, dass die Daten sich wie erwartet verhalten.

Strukturierte Daten dominieren traditionelle Geschäftssysteme. Transaktionen, Lagerbestände, Kundendaten und Finanzbücher sind alle strukturiert. Das Schema erzwingt Konsistenz. Ein Datumsfeld darf keinen Text enthalten. Ein numerisches Feld darf keine Zeichenkette enthalten. Diese Vorgabe erkennt Fehler frühzeitig. Außerdem erleichtert sie die Datenanalyse. SQL wurde für strukturierte Daten entwickelt. Business-Intelligence-Tools setzen dies voraus. Modelle des maschinellen Lernens bevorzugen es oft. Die Einschränkung liegt in der Flexibilität. Strukturierte Daten erfordern, dass das Schema vor der Speicherung der Daten bekannt ist. Ändert sich die Datenstruktur, muss auch das Schema angepasst werden. Diese Migration ist aufwändig. Semistrukturierte und unstrukturierte Daten umgehen dieses Problem, indem sie die Strukturierung auf die Abfragezeit verschieben. Sie tauschen jedoch Flexibilität gegen Komplexität. Strukturierte Daten sind einfacher zu handhaben, aber schwieriger zu ändern. Die meisten Organisationen arbeiten mit ihnen. Das Buchhaltungssystem, das CRM, das ERP – sie alle speichern strukturierte Daten. Es ist nicht aufregend, aber es ist die Grundlage.

Merkmale strukturierter Daten

• Schema-definiert – die Struktur ist im Voraus bekannt
• Tabellarisch – Zeilen und Spalten
• Typisiert – jedes Feld hat einen Datentyp
• Abfragefähig – SQL und ähnliche Sprachen
• Einheitlich – gleiches Format für jeden Datensatz

Strukturierte Daten sind vorhersagbar. Diese Vorhersagbarkeit macht sie nützlich und gleichzeitig unflexibel.