如何理解结构化数据？
结构化数据：是指遵循关系模型的数据，即以关系数据库表格形式进行管理的数据。想象一下，像企业ERP、OA、HR系统中整齐划一的数据就是这种类型的代表。
那么，非结构化数据又是怎样的呢？
非结构化数据：指的是那些数据结构不规则、不完整，没有预定义数据模型的数据。这些数据用数据库的二维逻辑表来表现会显得困难，比如word、pdf、ppt文件以及各种格式的图片和视频等。
除了以上两种数据类型，还有一类被称作半结构化数据。
那么，半结构化数据具体是什么呢？
半结构化数据：指的是非关系模型但拥有基本固定结构模式的数据，如日志文件、XML文档、JSON文档以及电子邮件等。
它们之间有何关联呢？
关系型数据库主要用于存储结构化数据，因为其通过表格形式存储，每列都有预定义的数据类型和数据格式。这种严格的规范使得关系型数据库通常只适合于管理结构化的信息。
相反，非关系型数据库则具备更大的灵活性，它可以存储结构化及非结构化数据，利用键值对、文档、图形等不同的数据模型来存储数据。这样的灵活性让非关系型数据库在存储非结构化数据时更为得心应手。
在数据处理上，我们需要考虑哪些因素呢？
1. 对于多元结构化数据的整合处理，我们需关注数据的ETL处理以及时效性。这包括：
- 对于不同的表结构，我们需要实现不同类型字段的映射。
- 当需要新增表字段时，必须添加新列。
- 若表字段需要进行二次处理规范，需支持字段转换，可能借助公式或其他工具。
- 设计新表时，需遵循数据库的三大范式，确保数据的一致性和完整性。
- 关于数据同步的时效性，需根据具体业务场景来确定，如实时同步、定时同步等。
2. 对于半结构化和非结构化数据，由于它们分散且缺乏统一管理，我们需要借助专业工具进行处理。
目前处理这两种类型数据的策略为：
- 提取半结构化和非结构化数据中的关键信息，并将其整合到结构化数据中进行再利用。例如，半结构化（json、xml）、excel、csv等数据的处理相对简单。
- 对于word、PDF等文件的信息提取，如果是单个文本，市场上可能有工具可实现。但若为大量文件，则可能需要编程，定义正则表达式以提取关键信息。由于格式和用途的多样性，这一过程通常需要较多的程序自定义操作。
如何更有效地处理这些数据呢？
若要提高投入产出比，可以考虑使用如FineDataLink这类专业工具。它支持结构化/半结构化数据的融成，适用于ETL数据处理场景，能简化数据编排过程，提高数据的使用价值。
对于历史文件的备份存储有何方案呢？
对于需要备份的历史文件，我们可以通过FTP或SFTP将文件存储至文件服务器进行备份。我们会对文件业务分类、文件名、路径进行统一管理，提供一个统一的，并通过权限管理的方式供大家下载使用。
最后分享一份资源。
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