構造化データ
意味・解説
行と列で整理されたテーブル形式のデータ。RDBやCSVが代表例で、コンピュータによる検索や集計が容易である。
リレーショナルデータベース（RDB）やCSV、Excelのように、あらかじめ定義された枠組みに沿って整理されたデータである。検索や集計、分析などの処理をコンピュータで高速に行うことができる。非構造化データとの対比で用いられ、ビジネスデータの約2割程度と言われる。
くわしく
コンピュータが読み書きしやすいように整えられた「秩序あるデータ」である。
1.形式の固定：各項目（列）に名前やデータ型（数値、文字列、日付など）が定義されており、ルール外のデータが入らないように制御されている。これにより、データの品質が保たれる。
2.容易な解析：SQLなどの言語を用いて、特定の条件（例：東京都の20代、男性）での抽出や、合計・平均の計算が瞬時に行える。従来の業務システムや会計ソフトはこの形式を基本とする。
なぜ重要か：自動化や統計分析に直結するからである。しかし、世の中に溢れるビッグデータの多くは非構造化データであり、それをいかに構造化データへ変換して分析するかが現代のデータサイエンスの課題となっている。
例文
販売管理システムの構造化データから、先月の売れ筋商品トップ10を抽出して在庫発注に反映させた。
同義語: 定型データ
対義語: 非構造化データ
分類: データ形式