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①結構化數據：指關系模型數據，即以關系數據庫表形式管理的數據，結合到典型場景中更容易理解，比如企業ERP、OA、HR里的數據。

②非結構化數據：指數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據。如word、pdf、ppt及各種格式的圖片、視頻等。

③半結構化數據：指非關系模型的、有基本固定結構模式的數據，例如日志文件、XML文檔、JSON文檔、E-mail等；

①表結構不同，需要做到不同類型的字段映射

②假如要新增表字段的時候，需要新增列

③若有表字段需要進行二次處理規范，需要支持字段轉換，比如公式或其他

④新增表設計時，需要保證三大范式，這里就不展開講了，可參考：數據庫三大范式

⑤數據同步的時效性，例如實時同步、半小時一次、或者一天一次、或者說是需要實時同步融合，這個要根據具體業務場景來確認。

目前有兩種方式來處理半結構、非結構化數據：

①提取半結構、非結構化數據中的關鍵信息，到結構化數據中進行二次利用，比較好處理的是半結構化（json、xml）、excel、csv，因為這種數據的結構比較統一。

②向word、PDF這種文件提取關鍵信息，假如是單個文本的話，市面上有些工具可能可以實現，但假如是大批量的話，可能就需要通過程序，去自定義一些正則表達式，去進行關鍵信息的提取。這種一般來說，因為格式不一致，以及用途不一致，所以程序自定義的比較多。

針對這種的話，會綜合考慮數據價值和投入產出比，因為這部分的數據處理較為復雜。

若想提高投入產出比，可以使用例如FineDataLink這類專業工具，去支持結構化/半結構化數據的融合集成，面向ETL數據處理場景，也可以讓數據編排更簡單一些，提高數據的使用價值。

另外，如若這部分歷史文件需要做到備份的話，會通過FTP或者SFTP將文件進行備份存儲到文件服務器，進行文件業務分類、文件名、路徑的統一管理，提供統一入口，通過權限管理的方式給到大家下載使用。