多源异构数据源融合怎么做呢，今天跟大家分享分享：
多源异构数据来自多个数据源，包括不同数据库系统和不同设备在工作中采集的数据集等。不同的数据源所在的操作系统、管理系统不同，数据的存储模式和逻辑结构不同，数据的产生时间、使用场所、代码协议等也不同，这造成了数据“多源”的特征。
但总的来说，多源异构数据分为3种：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 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；
- 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；
- 非结构化数据指没有固定模式的数据，比如说WORD、PDF、PPT、EXCEL及各种格式的图片、视频等。
- 不同类型的数据在形成过程中没有统一的标准，因此造成了数据“异构”的特征。
针对多元化的结构化数据融合，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，这里就不展开讲了：(5条消息) 数据库三大范式_凉_ting的博客-CSDN博客_数据库三范式
5、数据同步的时效性，例如半小时一次、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。
然而针对半结构、非结构化的数据的利用则没有那么好，因为数据分散，甚至没有统一的进行管理。
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、非结构化数据种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这种文件的关键信息提取，假如是单个文本的话，市面上可能有些工具可能实现，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。
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。
另外，如若这部分历史文件的需要做到备份的话，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。
FineDataLink可以支持结构化和半结构化数据的融合集成，面向ETL数据处理场景，让数据编排更加简单，提高数据的使用价值。
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。帆软FineDataLink——中国领先的低代码/高时效数据集成产品，能过为企业提供一站式的数据服务，通过快速连接、高时效融合多种数据，提供低代码Data API敏捷发布平台，帮助企业解决数据孤岛难题，有效提升企业数据价值。
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