结构化与非结构化数据的区别？这里有答案！
当代，高新技术发展迅速，大数据作为新兴潜力股也发展迅猛，人们不断探索数据分析、数据处理以及数据可视化等的深度，那么，活在这个时代的你，对结构化与非结构化数据了解多少？对多源异构数据源又多少了解？下面让我们一起来详细学习一下吧。
结构化与非结构化数据的区别：
①结构化数据:指关系模型数据,即以关系数据库表形式管理的数据,结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、OA、HR里的数据。
②非结构化数据：指数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。如word、pdf、ppt及各种格式的图片、视频等。
其实除了结构化和非结构化数据，还有一类是半结构化数据，那什么是半结构化数据？
③半结构化数据：指非关系模型的、有基本固定结构模式的数据，例如日志文件、XML文档、JSON文档、E-mail等。
延伸问题：要如何处理这三种多源异构数据源？
1、针对多元结构化数据多源异构数据源的融合，主要关注在数据的ETL处理以及时效性上
①表结构不同，需要做到不同类型的字段映射；
②假如要新增表字段的时候，需要新增列；
③若有表字段需要进行二次处理规范，需要支持字段转换，比如公式或其他；
④新增表设计时，需要保证三大范式；
⑤数据同步的时效性，例如实时同步、半小时一次、或者一天一次、或者说是需要实时同步融合，这个要根据具体业务场景来确认。
2、针对半结构化、非结构化数据，因为数据分散，缺乏统一管理，需要借用专业工具
目前有两种方式来处理半结构、非结构化数据：
①提取半结构、非结构化数据中的关键信息，到结构化数据中进行二次利用，比较好处理的是半结构化（json、xml）、excel、csv，因为这种数据的结构比较统一。
②向word、PDF这种文件提取关键信息，假如是单个文本的话，市面上有些工具可能可以实现，但假如是大批量的话，可能就需要通过程序，去自定义一些正则表达式去进行关键信息的提取。这种一般来说，因为格式不一致，以及用途不一致，所以程序自定义的比较多。
3、针对这种的话，会综合考虑数据价值和投入产出比，因为这部分的数据处理较为复杂。
若想提高投入产出比，可用例如FineDataLink这类专业工具，去支持结构化/半结构化数据的融合集成，面向ETL数据处理场景，也可以让数据编排更简单一些，提高数据的使用价值。
另外，如若这部分历史文件需要做到备份的话，会通过FTP或者SFTP将文件进行备份存储到文件服务器，进行文件业务分类、文件名、路径的统一管理，提供统一入口，通过权限管理的方式给到大家下载使用。
总而言之，在数字化时代下，大数据治理对企业数据建设的重要性不言而喻，然而实现的困难有时也让人望而却步，因此选择合适的技术和工具会达到事半功倍的效果。
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