[요약] 데이터베이스의 정해진 규칙(Rule)에 맞게 저장하도록 구성한 데이터 정형데이터(structured data)는 데이터베이스의 정해진 규칙(Rule)에 맞게 저장하도록 구성한 데이터이다. 정형데이터를 위해 미리 형식과 구조를 정해 놓고 사용자가 쉽게 이해하며 시스템에 쉽게 적용이 가능하도록 잘 알려진 포맷 또는 명확한 데이터 구조의 표현 방식을 사용해야 한다. 정형데이터는 일반적으로 관계형 데이터베이스(RDMS)에 저장되고(보통 숫자와 텍스트로 구성), 사용되는 언어는 SQL(Structured Query Language)이다. 관계형 데이터베이스는 Relational Database Management System(RDBMS)을 의미하며 관계형 데이터베이스를 생산, 갱신, 관리하기 위한 시스템이다. 레코드 단위로 데이터 읽기/쓰기가 이루어진다. RDBMS는 일반적으로 클라이언트가 요청을 보내면 서버가 처리해주는 C/S 구조로 되어있고 그때에 주로 사용하는 언어가 SQL 이다. ​정형데이터는 관계형 데이터베이스(RDBMS) 테이블과 유사한 특징을 갖는 고정된 컬럼에 저장되는 데이터, 구조가 콤마로 결정되는 시에스브이(CSV) 데이터가 대표적이며, 정해진 행과 열로 데이터의 속성이 지정되는 스프레드시트(spreadsheet) 데이터이다. 정형데이터는 정해진 형식과 어떤 저장 구조를 바탕으로 손쉽게 데이터에 대한 부분 검색 및 선택, 갱신, 삭제 등의 연산을 처리할 수 있어 반정형, 비정형 데이터와 차이가 나는 것이 장점이 있고, 주로 정형화된 업무 또는 서비스에 사용되고 있다. 종종 정형데이터를 데이터베이스에 들어간 데이터라고 일컫는 오류를 범하게 되는데, 데이터베이스에는 모든 데이터가 삽입될 수 있는 것(음성이든, 비디오도 객체 방식으로 넣을 수 있다)이기 때문에 이런 정의는 틀렸다고 보고 있으므로 유의해야 한다. 데이터 집합에서 질의 처리를 통해 분석에 필수 작업인 일부 데이터 집합을 추출하는 것을 데이터 추출이라 하는데, 정형데이터는 정적인 데이터 소스에서 한 번에 데이터를 추출하는 전체 추출(full extraction) 방법과 센싱(sensing) 정보처럼 시간이 갈수록 데이터가 증가하는 경우 데이터를 변경된 부분만큼만 추출하는 증분 추출(incremental extraction) 방법을 사용한다.