结构化数据是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。
触发结构化数据入湖的场景有两种：第一，企业数据管理组织基于业务需求主动规划和统筹；第二，响应数据消费方的需求。
结构化数据入湖过程包括：数据入湖需求分析及管理、检查数据入湖条件和评估入湖标准、实施数据入湖、注册元数据。
1. 数据入湖需求分析及管理
对于规划驱动入湖场景而言，由对应的数据代表基于数据湖的建设规划，输出入湖规划清单，清单包含主题域分组、主题域、业务对象、逻辑实体、业务属性、源系统物理表和物理字段等信息。
对于需求驱动入湖场景而言，由数据消费方的业务代表提出入湖需求，并提供数据需求的业务元数据和技术元数据的信息，包括业务对象、逻辑实体、业务属性对应界面的截图。
无论是主动规划还是被动响应需求，入湖需求清单必须通过业务代表和数据代表的联合评审。当业务代表和数据代表就评审结论发生争议时，可到专业评审组织申请仲裁。
2. 检查数据入湖条件和评估入湖标准
在数据入湖前要检查数据源准备度和评估数据入湖标准。
（1）检查数据源准备度
数据有源是数据入湖的基本前提，数据源准备度检查不仅需要源系统的IT团队提供源系统的数据字典和数据模型并检查源系统的物理表规范度，而且需要数据代表评估源系统的数据质量。
（2）评估入湖标准
入湖标准包括以下几点。
明确数据Owner：为保证入湖数据的管理责任清晰，在数据入湖前应明确数据Owner。
发布数据标准：入湖数据应有数据标准，数据标准定义了数据属性的业务含义、业务规则等，是正确理解和使用数据的重要依据，也是业务元数据的重要组成部分。
认证数据源：原则上以初始源进湖，数据源认证是保证数据湖数据一致性和唯一性的重要措施。
定义数据密级：定义完整、明确的数据密级是数据湖数据共享、权限控制等的关键依据。信息安全管理专员向业务Owner提出定密需求，并与业务Owner确定定密规则，确定数据密级、定密时间、降密期/降密条件等，然后由信息安全管理专员在信息架构管理平台注册密级信息。
评估入湖数据质量：对入湖数据做质量评估，给入湖数据打质量标签。如果不满足上述任意一条入湖标准，就应推动源系统数据代表完成整改，满足要求后方可实施数据入湖。
3. 实施数据入湖
数据代表依据消费场景合理选择入湖方式，在不要求历史数据、小批量数据且实时性要求高的场景，建议虚拟入湖；在要求历史数据、大批量数据且实时性要求不高的场景，可以物理入湖。
虚拟入湖由数据代表实施，数据代表负责设计和部署虚拟表。
物理入湖由对应数据湖的IT代表承接IT实施需求，设计集成方案和数据质量监测方案，实施数据入湖。数据代表组织UAT测试、上线验证。
4. 注册元数据
元数据是公司的重要资产，是数据共享和消费的前提，为数据导航和数据地图建设提供关键输入。对元数据进行有效注册是实现上述目的的前提。
虚拟表部署完成后或IT实施完成后，由数据代表检查并注册元数据，元数据注册应遵循企业元数据注册规范。
