来自谷歌和微软的三位Schema.org开发者，2015年底发表了一篇介绍四年来Schema.org演变的文章，在追求“结构化数据”的大背景下，详述开发的前因后果，以及与关联数据的关系：
R.V. Guha, Dan Brickley, Steve Macbeth. Schema.org: Evolution of Structured Data on the Web. Queue vol. 13, no. 9 (December 15, 2015)
文章小标题：Big data makes common schemas even more necessary.
体现在文章结论的最后：“对大数据的增长兴趣使得对共同schema的需求比以往更相关。当数据科学家探索数据驱动分析的价值，需要从不同来源把数据抓在一起，因此对共享词表的需求正在增长。我们希望schema.org将对此有所贡献。”
【结构化数据标准的发展】
早期（1997年前？）有XML和MCF (Meta Content Framework)。
1997-2004年间针对语法和数据模型开发了不同的标准（RDF、RDFS和OWL）。针对具体行业提出许多词表，某些得到广泛采用，如hCard、FOAF。不同垂直领域的词表完全独立，导致大量重复和混乱。更糟的是，不同搜索引擎推荐不同的词表。
针对此问题，2011年主要搜索引擎公司Bing, Google, Yahoo（及后来加入的Yandex）创建Schema.org，目的是提供跨领域的单一词表。最初是三个公司关起门来做决定，后来逐步开放，先是在W3C公共论坛讨论，后来改变模式为所有决定都公开做出[在GitHub上]，有一个来自资助公司、学界及W3C的指导委员会。
Schema.org发布时297个类、187个关系，四年后增加至638个类、965个关系。
【Schema.org应用】
– 首个应用是谷歌搜索结果的丰富片断（Rich Snippets）在2011年转用Schema.org词表。[snippet最早由雅虎采用、谷歌跟进，当时依据垂直领域词表]
– 用作谷歌知识图谱（Knowledge Graph）的数据源，显示在检索结果侧栏的事实面板。
– 电子邮件。预订饭店、旅馆、航班等电邮嵌入Schema.org标记，电邮辅助工具可抽取结构化数据，通过手机通知、地图、日历等使用。Gmail和Google搜索产品使用此数据提供提醒，如订餐会基于饭店位置、用户、交通状况等，触发提醒去饭店。
– 微软小娜（Cortana）通过电邮讯息利用schema.org
– Pinterest利用Schema.org提供针对菜谱、电影、文章、产品或地点的丰富钉板（rich pins）。
– 苹果的Searchlight/Siri使用Schema.org提供搜索特性，包括集成评分、供应者、产品、价格、互动计数、机构、图像、电话号码及潜在的网站搜索行动。还用于新闻RSS。
【采用统计及原因分析】
在100亿网页的样本中，31.3%网页有Schema.org标记，1年前是22%。含有标记的网页平均参引6个实体、作出26个逻辑断言。估计至少1200万网站使用Schema.org标记。结构化数据标记现在与Web本身是一个数量级的了。
快速增长的原因是第三方工具的扩展支持，如Drupal和Wordpress，以及垂直内容管理系统（如Bandsintown和Ticketmaster）。
【设计决策：成功原因分析】
设计Schema.org的驱动因素是方便站长发布其数据。总体上，设计决策把更多负担放在标识的消费者。
– 支持多种语法：RDFa、JSON-LD、Microdata
– 多态性：关系/属性可以有多个定义域、多个值域（减少不必要的类）
– 实体参引：只有非常少的部分要求唯一URI
– 增量复杂性：从简单开始，逐步增加表达性。受实用性引导，定义从不为追求完美模型而改变，但回应来自发布者和消费者的反馈。
– 清理：清除无有意义使用的术语[类似文献保障原则]
【扩展】
保持最通用为核心，其他作为扩展。
参见：Schema.org扩展机制（及汽车&书目扩展）
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【对关联数据现状的基本判断】
自2006年，“关联数据”口号重定向W3C的RDF社区，从强调语义网本体和规则语言，到开放数据活动和实践数据共享。
关联数据宣传已经成功地从各种公共部门和开放数据源引起了大量以RDF表达的公开数据（如图书馆、生命科学和政府）。但是，强调标识符调和、复杂的最佳实践规则（包括HTTP的高级使用）、使用任意数量的部分重叠词表(schema)，限制了关联数据实践在专业信息管理者以外领域的成长。关联RDF数据发布实践没有在广泛的Web得到采用。
（与“从语义网到知识图谱——语义技术工程化的回顾与反思”文章的认识一致。参见：知识图谱、语义网、关联数据；另见：关联数据注意事项）
【与关联数据的异同】
Schema.org分享很多关联数据社区方法：使用相同的数据模型和标记语言（RDFS）和语法（如JSON-LD和RDFa），分享很多相同的目标。也分享了关联数据社区对语义网旗下实施的很多学术工作中发现的对过早成熟的形式主义的怀疑（规则系统、描述逻辑等）。尽管Schema.org也避免假定这类基于规则的处理会是普通的，但它不同于典型的关联数据指引，假定来自Web的结构化数据能在应用中利用前，通常会需要不同类型的清理、调和及后处理。【换言之，对Schema.org，数据清洗不是必要的——想起情报检索语言的前控和后控】
关联数据的目标更高，并因此带到Web的数据源数量很小、然而其质量往往很高。这两种方法相结合提供了很多的机会——例如，专业发布关联数据常能规范描述来自更广泛主流Web的schema.org描述中提及的实体。【公共部门继续承担需要更多费用的专业工作】
