従来のアプリケーション開発では、リレーショナルテーブルを単純にダンプしたCSVがインターフェイスとして使用されていました。
RDBの正規化や標準的な整然データでは、データの冗長性を排除するために、請求書ヘッダーや明細行といった各階層の情報を、それぞれ個別の表（テーブル）で管理します。このため、必要なデータセットを取得する際には、請求書IDなどのキーを使った関係代数の操作（JOIN）が必要でした。

構造化CSV（標準形式CSV）は、この課題を解決し、複雑な階層構造を持つデータを重複のない一つの洗練された表で効率的に表現します。
これにより、データのJOIN操作が一切不要となり、必要な情報が素早く、手間なく取得できるようになります。
この形式は、従来の複雑な正規化された表の混沌とした迷路を取り払い、データの取り扱いを革新的にシンプルにしました。

階層型の整然データでは、異なる種類の観測（請求書全体に関する観測、明細行に関する観測など）が混在する「観測単位（type of observational unit）」を一つのテーブル内に収容できます。

階層的な関連性は、ディメンションベースの連番（sequence number）によってグループ化され、保持されます。請求書データの場合、具体的には以下の3階層の情報を含みます。

これらの連番が、行レベルで意味が異なるデータの階層構造を表現します。

この手法により、ヘッダー情報が冗長に繰り返されることなく（冗長性の排除）、階層構造を正確に反映した単一の表（Tidy Data）が実現されます。

構造化CSVは、階層的に定義されたXML、JSON、Yamlなどのデータ構造を、一貫した標準形式で扱うことを可能にします。

この標準形式CSVを中核として、データの相互運用性を高める「バインディング」が実現します。

これらのバインディングにより、異なるソフトウェアやプラットフォーム間でのデータの互換性が確保され、データ交換の信頼性が向上します。

構造化CSVは、階層構造を統合し、`dInvoice`などの識別子で各階層を明示することで、効率的な集計・抽出を可能にし、データ分析やビジュアライゼーションのプロセスを大幅に容易にする強力なフレームワークを提供します。

構造化CSVは、複雑な階層構造を持つデータを単一の形式で取り扱うことを可能にし、特に商取引や会計分野におけるデジタルデータの標準化と交換を大きく前進させる革新的なアプローチです。この「階層型の整然データ」の概念は、ビッグデータ時代の監査や規制報告の基盤として、今後ますます重要性を増すでしょう。

ご要望に基づき、これまでの解説に使用したソース資料のタイトルとURLをAsciidoc形式の参考文献リストとして作成します。