Semi-strukturierte Daten liegen mit ihren Spezifikationen irgendwo zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten und kombinieren Merkmale beider Typen. Im Gegensatz zu strukturierten Daten weisen sie keine strikt vordefinierte Merkmalsäquivalenz auf, aber im Vergleich zu unstrukturierten Daten verfügen sie über gewisse Strukturelemente oder Tags, die ihre Organisation näherungsweise beschreiben bzw. es erleichtern, sie in eine klassische Tabellenstruktur zu überführen.
Ein häufiges Merkmal semi-strukturierter Daten ist die Verwendung von Schemata oder Markups, die die Beziehung zwischen den verschiedenen Datenelementen beschreiben.
Ein leicht lesbares Datenformat, das menschen- und maschinenlesbar ist. Es wird oft in Webanwendungen für den Datenaustausch verwendet.
Ein erweiterbares Markup-Sprachformat, das es ermöglicht, hierarchische Strukturen durch Tags zu definieren.
Ein menschenlesbares Datenformat, das eine einfache und klare Struktur verwendet, um Informationen zu repräsentieren.
4. CSV (Comma-Separated Values):
Obwohl CSV oft für strukturierte Daten verwendet wird, kann es auch für semi-strukturierte Daten Verwendung finden, insbesondere dann, wenn die Daten nicht in einer zuvor fixierten Tabellenform vorliegen.
Diese Formate bieten verschiedene Grade der Lesbarkeit, Flexibilität und Anwendbarkeit je nach den Anforderungen und Präferenzen der jeweiligen Anwendung oder des verfolgten Ziels.
Semi-strukturierte Daten bieten eine gewisse Flexibilität, die für Anwendungen nützlich sein kann, bei denen die Datenstrukturen nicht im Voraus genau festgelegt sind. Dies ist besonders relevant in Umgebungen, in denen sich die Datenstrukturen häufig ändern oder wenn verschiedene Arten von Daten miteinander kombiniert werden müssen. Die Verarbeitung solcher Daten erfordert oft spezielle Techniken und entsprechende Sprachen/Formate, die zwischen der emphatischen Strukturlosigkeit unstrukturierter Daten und der festen Struktur strukturierter Daten vermitteln können.
