一切都只要数据化、标准化！
由于信息数据化的庞大计划过于昂贵，只能推迟到未来实行。
A big project to digitise information recedes expensively into the future.
它将白天收集的所有数据系统化。
该如何图形化数据及使用类似的有趣技术呢？
此部分为非初始化数据保留。
将显示用于初始化流程的数据。
在SwingUI中支持DataObjects的客户化数据绑定。
Support for custom data binding of DataObjects in a Swing UI.
注意，大对象化的数据所占的 20% 的比例实际上不算很坏。
Note that the ratio of 20% of lobified data is actually not that bad.
下面这段代码格式化数据，并设置约会表单上的值。
This code formats the data and sets the values on the appointment form.
在模型中文档化数据结构。
在这两个场景中，非结构化数据的主要类型是文本。
In both of the above scenarios, text is the main type of unstructured data.
规范化数据模型定义一个组织的信息的结构。
The canonical data model defines the structure of an organization's information.
这是一个相当简单的从半结构化数据到HTML的映射。
This is a fairly simple mapping from semi-structured data to HTML.
这些都是明确定义数据的结构化信息片段。
These are structured pieces of information that specifically define data.
这是一个简单的以json格式序列化数据的方法。
尽管如此，大多数的用户拥有格式化数据方面的规则。
Even so, most users have some discipline in formatting data.
数据库也包含结构化数据。
在本文中，我们重点关注于结构化数据的数据整合模式。
In this article, we have focused on the data consolidation pattern for structured data.
软件包可以包含参数化的安装数据。
Recall that software bundles can contain parameterized installation data.
连接器可以轻松支持每一个部门系统之间的数据同步化。
The connectors easily allow data synchronization among systems in each department.
他们还能格式化数据，这样可以生成简洁的报告。
Each also has some ability to format data so neat reports can be produced.
微数据是向页面添加结构化数据的一种简便方式。
信息可以为结构化和非结构化数据。
最后，规范化数据模型是有效数据治理的关键基础。
Finally, the canonical data model is a critical foundation for effective data governance.
这样的原因是：结构化的数据更容易解析。
There is good reason for that: It's easy to parse structured data.
本示例中的数据属于结构化数据。
那些正是很多公司所利用的结构化数据。
That's structured data that many, many companies could take advantage of.
实现结构化数据提升了数据的价值。
数据是如何格式化的？
数据是如何格式化的？
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