Ustrukturyzowane dane idealnie dopasowują się do wierszy i kolumn. Nazwy, daty, kwoty i kategorie. Każde pole ma zdefiniowany typ. Każdy rekord ma ten sam format. Struktura jest z góry zdefiniowana przez schemat. Relacyjne bazy danych przechowują ustrukturyzowane dane. Przechowują je arkusze kalkulacyjne. Przechowują je pliki CSV. Sztywność jest kluczowa. Ponieważ struktura jest przewidywalna, zapytania są szybkie, a wyniki spójne. Możesz łączyć tabele, agregować wartości i filtrować wiersze, mając pewność, że dane będą zachowywać się zgodnie z oczekiwaniami.

Ustrukturyzowane dane dominują w tradycyjnych systemach biznesowych. Transakcje, zapasy, rejestry klientów i księgi finansowe są ustrukturyzowane. Schemat wymusza spójność. Pole daty nie może zawierać tekstu. Pole numeryczne nie może zawierać ciągu znaków. To wymuszanie pozwala na wczesne wykrycie błędów. Ułatwia również analizę danych. Język SQL został stworzony dla ustrukturyzowanych danych. Narzędzia Business Intelligence go zakładają. Modele uczenia maszynowego często go preferują. Ograniczeniem jest elastyczność. Ustrukturyzowane dane wymagają znajomości schematu przed zapisaniem danych. Jeśli dane zmieniają kształt, należy zmienić schemat. Taka migracja jest destrukcyjna. Dane częściowo ustrukturyzowane i nieustrukturyzowane unikają tego problemu, odraczając strukturę na czas zapytania. Jednak zamieniają elastyczność na złożoność. Ustrukturyzowane dane są prostsze w obsłudze i trudniejsze do zmiany. Większość organizacji działa na nich. System księgowy, CRM, ERP. Wszystkie one przechowują ustrukturyzowane dane. To nie jest ekscytujące. To fundament.

Charakterystyka danych strukturalnych

• Zdefiniowane według schematu — struktura znana z góry
• Tabelaryczne — wiersze i kolumny
• Wpisane — każde pole ma typ danych
• Możliwość zapytania — języki SQL i podobne
• Spójność — ten sam format dla każdego rekordu

Ustrukturyzowane dane są przewidywalne. Ta przewidywalność sprawia, że ​​są użyteczne i sztywne.