数据仓库的主要特点有哪些

数据仓库是面向主题的、集成的、非易失的和时变的数据集合，用以支持管理决策。

面向主题:

传统数据库中，最大的特点是面向应用进行数据的组织，各个业务系统可能是相互分离的。而数据仓库则是面向主题的。主题是一个抽象的概念，是较高层次上企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象。在逻辑意义上，它是对应企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象。

集成性:

通过对分散、独立、异构的数据库数据进行抽取、清理、转换和汇总便得到了数据仓库的数据，这样保证了数据仓库内的数据关于整个企业的一致性。

数据仓库中的综合数据不能从原有的数据库系统直接得到。因此在数据进入数据仓库之前，必然要经过统一与综合，这一步是数据仓库建设中最关键、最复杂的一步，所要完成的工作有：1要统一源数据中所有矛盾之处，如字段的同名异义、异名同义、单位不统一、字长不一致，等等。2进行数据综合和计算。数据仓库中的数据综合工作可以在从原有数据库抽取数据时生成，但许多是在数据仓库内部生成的，即进入数据仓库以后进行综合生成的。

非易失性

数据仓库的数据反映的是一段相当长的时间内历史数据的内容，是不同时点的数据库快照的集合，以及基于这些快照进行统计、综合和重组的导出数据。

数据非易失性主要是针对应用而言。数据仓库的用户对数据的 *** 作大多是数据查询或比较复杂的挖掘，一旦数据进入数据仓库以后，一般情况下被较长时间保留。数据仓库中一般有大量的查询 *** 作，但修改和删除 *** 作很少。因此，数据经加工和集成进入数据仓库后是极少更新的，通常只需要定期的加载和更新。

时变性

数据仓库包含各种粒度的历史数据。数据仓库中的数据可能与某个特定日期、星期、月份、季度或者年份有关。数据仓库的目的是通过分析企业过去一段时间业务的经营状况，挖掘其中隐藏的模式。虽然数据仓库的用户不能修改数据，但并不是说数据仓库的数据是永远不变的。分析的结果只能反映过去的情况，当业务变化后，挖掘出的模式会失去时效性。因此数据仓库的数据需要更新，以适应决策的需要。从这个角度讲，数据仓库建设是一个项目，更是一个过程。数据仓库的数据随时间的变化表现在以下几个方面：

（1） 数据仓库的数据时限一般要远远长于 *** 作型数据的数据时限。

（2） *** 作型系统存储的是当前数据，而数据仓库中的数据是历史数据。

（3） 数据仓库中的数据是按照时间顺序追加的，它们都带有时间属性。

福建省人民政府关于加强社会信用体系建设的实施意见(试行)文章属性∙制定机关福建省人民政府∙公布日期20040419∙字 号闽政[2004]10号∙施行日期20040419∙效力等级地方规范性文件∙时效性失效∙主题分类城乡建设综合规定正文福建省人民政府关于加强社会信用体系建设的实施意见(试行)（闽政[2004]10号）各市、县（区）人民政府，省政府各部门、各直属机构，各大企业，各高等院校：为贯彻落实党的十六届三中全会精神，建立健全社会信用体系，创造良好的社会信用环境，促进我省经济发展和社会进步，加快实现全面建设小康社会的奋斗目标，特提出如下实施意见。一、社会信用体系建设的目标任务和基本原则（一）目标任务。围绕建立以道德为支撑、产权为基础、法律为保障的社会信用制度的目标要求，用五年左右时间建立全省社会信用体系的基本框架和运行机制。主要任务是：以建立社会信用制度为核心，以公共信用为示范，以企业信用和个人信用体系建设为重点，以征信体系建设为关键，综合抓好诚信教育、信用制度、信用市场、信用服务、信用监管、技术支撑等环节，建设社会信用体系，发展信用文化，创造良好的社会信用环境，促进我省经济社会发展。（二）基本原则坚持政府推动、市场化运作的模式。实行政府统一领导，部门分工负责，协调各方资源，实现信息共享，规范信用服务，加强信用监管。按照完善法规、特许经营、商业运作、专业服务的方向，推动市场化运作，规范有序地建立社会信用服务体系。坚持总体设计、统筹协调、分步推进的方针。结合我省实际，周密制定总体规划，统筹安排各项工作，以点带面，分阶段推进社会信用体系建设。坚持宣传教育与法治建设相结合的方法。一手抓诚信宣传教育，一手抓法规制度建设，依法强化信用监管，惩治失信行为。坚持统一标准，采用先进适用的技术路线。采用现代化信息技术手段，实现信用信息的互通和共享。

二、社会信用体系建设的主要内容（一）加强公共信用管理制度建设。着重从服务、决策、执行、监督等方面，加强公共信用建设，提高政府机关的公信度。转变管理职能和管理方式，精简机构和人员，理顺职能分工，深化行政审批制度改革，加强公共服务，提高办事效率，加快形成依法行政、行为规范、运转协调、公正透明、廉洁高效的管理体制。完善科学决策制度，建立科学、民主、规范的决策机制。建立公共决策咨询听证制度，完善公共权力和公共责任的履行制度，做事到位，承诺有度，承诺兑现。建立权责明确、行为规范、监督有效、保障有力的执法体制，防止和纠正地方保护主义和部门本位主义。健全执法责任制和执法过错追究制，改善行政复议、信访等制度，加强对行使权力和履行职责的监督，及时纠正公共信用失信问题，特别是承诺不兑现、违法行政等问题。完善政务公开制度，增加政务活动透明度，扩大人民群众参政议政，加强社会监督。发展电子政务，加快全省政务公众信息网建设，推动政府采购、行政审批、行政管理、公共服务、政策宣传等实现信息化，为社会各界提供方便、快捷、公平、低成本的服务。（二）加强企业信用体系建设。本意见所指企业包括企业法人、其他经营性组织和个体工商户。企业信用体系建设的主要内容：1建立全省统一的企业征信体系和征信机构（1）整合企业信用信息数据，实现联合征信。依法组建省企业征信机构。依照有关法律法规和标准，利用福建政务信息网，由省企业征信机构统一采集全省范围内企业信用信息，建立全省企业信用信息数据库。省级各单位要建立全省本系统、本行业、本部门管理对象信用信息数据库，并在保证国家信息安全的前提下，依照有关法律法规及管理办法，向省企业征信机构提供法律法规许可提供的企业信用信息数据，支持该机构低成本、高效率地采集企业信用信息资源。省企业征信机构建立与省政务信息平台相连接的企业信用信息数据交换平台，并在此基础上实现全省企业信用信息数据资源共享和联合征信。

（2）省、市、县（区）实行联合征信。对于省级数据库内容已涵盖各市、县（区）的省级部门和单位，由省企业征信机构直接联通相应的省级部门和单位进行数据的采集；对于省级数据库与各市、县（区）数据库分别设置的部门和单位，由省级部门和单位负责采集各市、县（区）对口部门和单位数据，再提供给省企业征信机构。（3）各企业信用信息数据源单位必须支持省企业征信机构的企业信用信息采集工作，以便征信机构定期、实时、方便、动态地采集数据。省企业征信机构要建立企业信用信息的自主申报系统，拓宽信用信息渠道。数据存入全省企业信用信息数据库时，应用加密技术确保数据的安全。2依法披露企业信用信息。省企业征信机构采集的企业信用信息数据依照有关法律法规披露。对内为国家机关司法和行政提供依据，为在企业资质申请、政策审批等程序实施过程提供决策参考；对外向社会提供企业信用信息查询，依法公示企业的信用信息，促进企业信用监督约束激励机制的有效形成。对于需要获取企业信用信息的企事业单位、中介机构和个人，必须依照法律法规，通过相应形式进行无偿（指企业基本信息）或有偿（除企业基本信息以外的信息）查询。涉及国家信息安全、商业秘密和个人隐私的信用信息，依照法律法规的规定处理。各部门、各单位对其掌握的企业信用信息，需要披露时也应依法办理。3开展企业信用评估（评级）。企业信用评估（评级）机构与企业征信机构分离，实行总量控制、适度竞争、依法特许经营和市场化运作，开展专业、科学合理的企业信用评估（评级）。4建立企业信用担保体系。按“产权明晰、权责明确、政企分开、科学管理”的原则，发展各类信用担保公司，鼓励企业投保保证保险，以提升企业的社会信用度。5建立企业信用数据标准体系。根据国家有关规定，使用统一的企业组织机构代码，制定统一的企业信用数据标准体系，实现企业信用信息数据源提供单位之间企业信用信息的互联互通，运用数字安全认证技术对企业信用信息进行开放和共享的等级划分，实现授权查询和深度查询的权限设置。

6加强企业信用自律。以增强企业防范能力，强化约束监督，促进诚信守法为目标，建立企业客户和员工的信用档案管理、分析评估和风险警示制度，有效化解企业经营风险。规范企业自身行为，在生产经营、合同履行、商品质量、经济鉴证、中介服务、税金缴纳、金融信贷、往来帐款、财务核算、数据统计等环节加强自律，不断改善自身的社会信用形象。7发挥行业协会在信用建设中的作用。行业协会要在企业信用体系建设的统一框架下，制定行业信用管理和服务制度，建立行业内机构和人员的信用档案。加强行业自律和组织协调，指导业内企业建立内部信用管理系统和树立诚信意识，改善业内信用状况。（三）加强个人信用体系建设。成立个人信用征信机构，以现有的金融系统信贷网络为技术载体，以居民个人在银行开立的个人基本账户为主线，归集基本养老保险、医疗保险等基础信息，逐步整合工商、税务、国土、房管等部门拥有个人信用信息的数据，实现联合征信，形成个人信用征信系统，按照国家法律法规和方案，结合我省情况，全面组织实施。三、社会信用管理体系建设的主要措施（一）建立和完善信用管理法规。依据国家有关法律法规，结合我省实际，研究制定企业和个人信用的征信管理、信用信息披露管理、信用评级管理、信用保险与担保管理、信用服务机构管理、信用服务从业人员管理、信用信息网络管理、经济鉴证类中介机构管理、失信制裁和监管等方面的法规。（二）推行政府监管部门对企业信用的分类管理制度。政府各行政执法部门和监管部门应在各自监管领域，根据管理的需要和特点，充分利用企业信用信息，对企业实行信用等级分类管理。制定相关的企业信用分类和信用信息匹配办法，建立科学的企业信用指标。（三）建立失信惩戒和守信激励机制。建立由政府监管部门、各类授信机构、用人单位和公共事业单位等共同参加的市场联防机制，对失信企业和个人依法进行信用公示、警告提示、限制消费、限制市场准入、降低信用等级、行政处罚等惩戒。对信用记录良好的企业和个人，政府有关部门在工商年检、纳税服务、政府采购等方面给予政策性鼓励，金融、商业和社会服务机构给予优惠或便利，促使企业和个人信用行为逐步走向规范。

（四）加强对信用服务机构的监管。对于开展企业和个人信用的征信、评估（评级）、担保、调查咨询等中介服务机构，应依法建立严格的监管制度，建立市场准入和退出机制，强化日常监管，对其执业行为进行有效的监督，防止企业和个人信用信息失误或被滥用，保护企业和个人的合法权益。（五）加大诚信宣传教育力度。在全省范围内组织开展诚信建设舆论宣传、职业道德教育、普法教育和信用管理基础知识普及活动，树立“信用福建”形象。发动社会各界参与，利用各种新闻媒体和教育单位，运用各种形式开展信用宣传教育，增强公务员、企业员工和广大群众信用意识和法治观念，树立诚信为本、诚信兴业的职业道德规范，形成遵纪守法、诚实守信的社会风尚。（六）培育信用市场需求。各级政府和主管部门要充分利用信用产品和相关服务开展管理工作，在登记注册、资质认定、年审年检、专项检查、日常监管、审批事项，以及财政支持项目等方面积极使用信用调查和评估资料，参考企业和个人的信用记录。对上市公司发行股票、企业发行债券和上市公司的信用状况等，要实行信用强制评估。金融机构要进一步完善信贷登记咨询系统，依法使用信贷信息数据。引导各行业扩大征信需求、发展信用交易，扩大信用经济规模，在签订合同、合资合作、消费信贷、投放信用工具等商业活动中，更多地利用征信服务，降低交易风险。（七）政府对企业信用体系建设给予引导性资金支持。国家相关各部门所需的企业信用信息数据源提供单位的数据库转换软件和硬件配套以及省企业征信机构建设企业信用信息数据交换平台等必需资金，各级财政部门要给予支持，其余采取市场化方式进行筹集。四、社会信用体系建设的组织实施（一）加强对社会信用体系建设的领导。成立省社会信用体系建设工作领导小组，成员由省直有关部门、省级各主要金融机构和各设区市人民政府分管领导组成。领导小组负责组织制定我省社会信用体系建设的总体规划和方案，研究部署工作，协调有关事项，督促各部门、各地区落实社会信用体系建设任务，并相应成立公共、企业、中介机构、个人四个信用管理体系建设工作协调小组。各设区市和省直各有关部门也要成立信用体系建设的领导机构，抓好本地区、本部门的信用体系建设。省社会信用体系建设工作领导小组下设办公室，挂靠省经贸委，与省整规领导小组综合办公室合署办公。

（二）加强部门配合。省直有关部门在社会信用体系建设工作中要积极履行职责，互相支持，密切配合，确保各项工作有计划、有步骤地推开。有关分工如下：由省委宣传部牵头，组织有关部门和媒体开展诚信宣传教育工作；由省社会信用体系建设工作领导小组办公室牵头，省政府法制办等有关部门参加，拟制我省公共信用体系建设工作方案；由省社会信用体系建设工作领导小组办公室牵头，会同省经贸委、工商局、财政厅等有关部门，拟制我省企业信用体系建设工作方案并组织实施，其中由省财政厅牵头，省民政厅等有关部门参加，拟制我省中介机构信用体系建设工作方案并组织实施；由中国人民银行福州中心支行牵头，有关部门参加，做好我省个人信用体系建设的前期准备工作；由省政府法制办牵头，有关部门参加，负责起草我省社会信用管理地方法规规章草案；由省质监局牵头，有关部门参加，负责建立我省社会信用管理地方标准体系；由省工商局牵头，有关部门参加，负责建立我省失信制裁联防机制。（三）做好基础工作1开展诚信宣传教育。各地、各部门要结合贯彻实施《公民道德建设纲要》和普法教育，制定具体工作方案，认真组织实施，增强全社会的信用意识。2做好信用分类管理和登记上报工作。各地行政监管部门和执法部门要在省社会信用体系建设的统一框架下，结合各自工作需要，对管理对象实行不同形式的内部分类管理，建立信用档案，完善信用信息记录、收集渠道和内部评估机制，并做好信用信息的上报工作。3加强信用监管。各地行政机关要采取法律、行政和经济等多种手段相结合的管理措施，对企业和个人的失信行为给予必要的惩戒。4引导企业和个人加强信用自律。各地要充分发挥中介机构、行业协会（商会）和工青妇等各种群众组织的作用，制订和推行信用守则，规范企业和个人行为，形

作者：王慧贤

数据存储、数据分析、数据安全如今，围绕“数据”的话题越来越多，离人们的生活也越来越近。

从陌生到熟悉，数据不仅“出圈”，甚至已然站在了C位。去年，中央发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确表示，继土地、劳动力、资本、技术后，数据成为第五大生产要素。

步入信息化时代后，数据库、 *** 作系统与中间件作为计算机最基础的三大软件，支撑着企业的正常运行。

当数据成为生产要素后，必然会迎来爆发式增长，企业的数据存储和处理需求将进一步释放。更重要的是，疫情加快了数字化转型的脚步，更加速了企业的上云速度。

从信息化到数字化，时代的变革，总会带来商业世界的变化。如何在云原生架构下使用数据库，成为企业的痛点和云厂商的机会，亚马逊AWS的CTO Werner Vogels曾多次强调：“数据库是云计算的终极之战。”

在数智化时代，云原生到底意味着什么？云原生数据库和传统数据库相比，核心优势是什么？是否把数据库搬上云就是云原生？基于这些问题，雷锋网与阿里巴巴集团副总裁、阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞展开一场对话。

国产云原生数据库，摆脱「切肤之痛」

如今，数据库的商业世界，因为云的出现与发展，分成了两大派系。

一派是以Oracle为代表的传统商用数据库，一派是以国外AWS、国内阿里云为代表的云原生数据库，去“IOE革命”下的产物。

其实，早期较为火热的数据库种类有三种，层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。

在《浪潮之巅》一书中，作者吴军写下了这样的观点：“Oracle 的兴起很大程度上靠的是它最早看到关系型数据库的市场前景，并且在商业模式上优于 IBM。”

因此，在云原生数据库“入世”之前，数据库的天下一直是Oracle的，国内大部分互联网公司都不得不采用Oracle+IBM小型机+EMC的模式来维持正常运营。

高昂的费用，使得对于数据库需求较大的互联网巨头“忍无可忍”。

2009年，阿里巴巴的Oracle RAC 集群节点数达到了创记录的20个。可由于Oracle并没有d性扩展的功能，只能按照峰值流量购买小型机和数据库，导致阿里将业务上涨带来的大部分利润，都支付给了Oracle。

第二年，阿里便开始走上了去“IOE”之路，根据开源MySQL搭建了AliSQL，并顺利经过了淘宝双11的考验，国产云原生数据库算是正式摆脱了“切肤之痛”，逐渐受到市场的真正认可。

另一边，国外的AWS在2015年公布了基于云计算的自研数据库Amazon Aurora。Aurora是一个关系型数据库，可以跨3个可用区域复制6份数据，其最大的特性就是高性能和高可用性。

云计算巨头的入局，让云原生数据库在国内外一步步成为主流。据Gartner预测，到了2021年，云数据库在整个数据库市场中的占比将首次达到50%，到2023年，75%的数据库都要跑在云平台之上。

关于云原生数据库，随着逐步的出圈，也让人们关心的焦点从“是啥？”转变为“还能解决哪些问题？”

但云原生数据库存在着数据孤岛的问题，无法打通多个数据系统的情况下，企业在数据加工和数据管理上就会“压力较大”，甚至在数据安全方面还存在隐患。

传统数据仓库一般基于T+1数据集成构建离线数仓，以支撑企业各项分析与服务。传统方案不但会影响线上业务稳定性，且难以支持企业的实时需求。

因此，在李飞飞看来，云原生数据库已经走到20阶段。这个阶段要解决的问题，就是上述存在的痛点。

9月26日，在阿里云数据库创新上云峰会上，阿里云发布了首个一站式敏捷数据仓库解决方案。该方案结合一站式数据管理平台DMS及云原生数据仓库AnalyticDB（简称：ADB），实现了库仓一体的技术架构，提供在线数据实时入仓、T+1周期性快照、按需建仓等能力，数据延时低至秒级，持续赋能业务在线化，使企业的在线数据可以释放出更大的价值。

相较于传统方案，阿里云一站式敏捷数据仓库解决方案有4大核心优势：

1、对业务侧影响小，不会因为数据汇聚集中和实时加工影响业务侧正常运行，CPU、内存占用低于5%；

2、事务顺序和数据准确性有保障，且处理链路短，支持在线数据实时处理落仓，效率更高。数据传输效率100m/s，数据延时在10秒内；

3、支持复杂实时数据加工、计算逻辑；

4、低代码 *** 作，能够大大降低实时数仓的构建难度，提升构建效率的同时，支撑企业数字化转型过程中的各类实时场景。

除了实时统计分析场景外，企业为满足周期性数据分析需求，需建设周期性全量快照。

传统数仓的周期性全量集成方案会对生产业务造成稳定性影响、全量集成时效性差、且无法满足客户针对任意时间点进行数据回溯的业务诉求。

针对T+1周期性集成场景，一站式敏捷数据仓库解决方案支持基于拉链表的T+1全量数据快照，用户通过简单几个步骤，即可按需生成各种周期的全量或增量快照。

此外，业务还可按需进行任意时间点的数据回溯，以快速解决数据异常问题。

谈起未来数据库的发展趋势，李飞飞提到以下五点：

1、云原生+分布式一定是数据库的标配，分布式已经是必选项。分布式数据库由多个相互连接的数据库组合而成，面向用户则是以单个数据库的形态出现。云原生分布式数据库具备易用性、高扩展性、快速迭代、节约成本等特征，从资源池化到d性扩展，再到智能运维，再到离在线一体化，解决企业用户的核心诉求。

2、AI for DB（database，指数据库）和 DB for AI 将是主流趋势。用AI将数据库运维管控智能化，尤其在云原生+分布式这个前提下更重要，因为数据库不仅是内核的能力d性高可用、可拓展性，更重要的是部署后应用和运维的复杂度要大大降低。在数据库里，面对越来越多非结构化的数据，分析能力十分重要。

3、数据的安全可信，在今天这个大环境下变得愈发重要，如何确保整个数据库系统，在处理数据全链路过程中提供加密能力、多方安全计算能力、隐私保护的能力，也是很重要的趋势。

4、多模数据处理能力将越来越重要。比如，新型数据库多模态的处理能力，在新能源 汽车 企业打标签、智能电池化预测等应用场景中，将发挥越来越重要的作用。

5、一份数据，多个数据处理引擎：实现仓库一体、仓库联动、仓库打通，数据之间无缝流转。

以上判断，也从侧面反映出阿里云数据库的走向，这点毋庸置疑。但除此之外，业界最关心的，还有开源。

近半年，国内很多厂商相继提出开源战略，背后缘由显而易见，为了打造生态。就在今年的阿里云峰会上，阿里云智能总裁、达摩院院长张建锋（花名行癫）将2021年阿里云的发展关键词归纳为：做好服务、做深基础、做厚中台、做强生态。

做好服务与生态，成为如今厂商们不约而同的目标，而开源，就是最好的选择。

当雷锋网问到：“未来，阿里云数据库会不会把所有能力都开源？”这一问题时，李飞飞给到的回答是：“不会。”

之所以有这样的回答，是因为对于开源，他有着一些判断和看法。

李飞飞表示，这些部分，本就是阿里云数据库的商业化版本。

事实上，业界大多数的数据库厂商都不会针对自身的核心能力开源，如TiDB的核心管控组件、TiFlash。

与像MongoDB,、Cassandra、CouchDB这些以开源起家的数据库厂商不同，开源只是阿里云数据库的战略，不是阿里云数据库的命脉。

前几年，有业内人士表示，在面向开源时，国产数据库首先需要解决信任以及开源知识产权等问题。“开源会让厂商更加认真思考版权还有专利的问题，事实上，选择开源后，对于数据库厂商提出了更高的要求。”

李飞飞认为，开源只是一种选择，数据库开源成功并不代表着商业化就能够成功，不开源也不能代表厂商不先进。

更准确的说，开源只是一种有效手段。

最终，阿里云数据库希望客户能够通过开源版本把阿里云数据库产品技术快速用起来，并能够参与到技术产品的迭代过程中，在一些高阶能力上，借鉴团队专业能力和阿里云的服务能力，成为良好的商业合作伙伴，这是李飞飞以及阿里云数据库对于开源的一些基本思考。雷锋网雷锋网雷锋网

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、视频等。

其实除了结构化数据和非结构化数据，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：要如何处理这三种异构数据？

1、针对多元结构化数据的融合，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，这里就不展开讲了，可参考：数据库三大范式

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。

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。

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