संरचित डेटा पंक्तियों और स्तंभों में आसानी से समाहित हो जाता है। नाम, दिनांक, राशियाँ और श्रेणियाँ। प्रत्येक फ़ील्ड का एक निश्चित प्रकार होता है। प्रत्येक रिकॉर्ड एक ही प्रारूप का पालन करता है। संरचना को पहले से ही एक स्कीमा द्वारा परिभाषित किया जाता है। रिलेशनल डेटाबेस संरचित डेटा को संग्रहीत करते हैं। स्प्रेडशीट भी इसे संग्रहीत करती हैं। CSV फ़ाइलें भी इसे संग्रहीत करती हैं। इसकी कठोरता ही इसकी विशेषता है। संरचना पूर्वानुमानित होने के कारण, क्वेरीज़ तेज़ होती हैं और परिणाम सुसंगत होते हैं। आप तालिकाओं को जोड़ सकते हैं, मानों को एकत्रित कर सकते हैं और पंक्तियों को फ़िल्टर कर सकते हैं, इस विश्वास के साथ कि डेटा अपेक्षा के अनुरूप व्यवहार करेगा।

पारंपरिक व्यावसायिक प्रणालियों में संरचित डेटा का प्रभुत्व है। लेन-देन, इन्वेंट्री, ग्राहक रिकॉर्ड और वित्तीय बहीखाते सभी संरचित होते हैं। स्कीमा स्थिरता सुनिश्चित करता है। दिनांक फ़ील्ड में टेक्स्ट नहीं हो सकता। संख्यात्मक फ़ील्ड में स्ट्रिंग नहीं हो सकती। यह नियम त्रुटियों को शीघ्र ही पकड़ लेता है। इससे डेटा का विश्लेषण भी आसान हो जाता है। SQL संरचित डेटा के लिए ही बनाया गया था। व्यावसायिक बुद्धिमत्ता उपकरण इसे ही आधार मानते हैं। मशीन लर्निंग मॉडल अक्सर इसे प्राथमिकता देते हैं। इसकी सीमा लचीलेपन में है। संरचित डेटा को संग्रहीत करने से पहले स्कीमा का ज्ञान होना आवश्यक है। यदि डेटा का स्वरूप बदलता है, तो आपको स्कीमा भी बदलना होगा। यह परिवर्तन व्यवधानकारी होता है। अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा क्वेरी के समय संरचना को स्थगित करके इस समस्या से बचते हैं। लेकिन वे लचीलेपन के बदले जटिलता को स्वीकार करते हैं। संरचित डेटा के साथ काम करना सरल है और इसे बदलना कठिन है। अधिकांश संगठन इसी पर चलते हैं। लेखा प्रणाली, CRM, ERP, ये सभी संरचित डेटा संग्रहीत करते हैं। यह कोई नई बात नहीं है। यह आधारभूत संरचना है।

संरचित डेटा की विशेषताएं

• स्कीमा-परिभाषित — संरचना पहले से ज्ञात
• सारणीबद्ध — पंक्तियाँ और स्तंभ
• टाइप किया गया — प्रत्येक फ़ील्ड का एक डेटा प्रकार होता है
• क्वेरी करने योग्य — SQL और इसी तरह की भाषाएँ
• एकरूपता — हर रिकॉर्ड के लिए एक ही प्रारूप

संरचित डेटा पूर्वानुमान योग्य होता है। यही पूर्वानुमान योग्यता इसे उपयोगी बनाती है और यही इसे कठोर भी बनाती है।