想知道这个问题，首先我们要弄懂结构化数据是什么。顾名思义，结构化是指数据有明确且固定的格式和结构，最常见的就是EXCEL表格里的信息，像日期，姓名等。这些结构化数据中，有相当一部分是非常有价值的信息，对企业的生产经营非常有帮助。不过随着企业的经营规模一直扩大，处理这些结构化数据是非常费事费力的，因此选择一款合适的工具非常有必要。
能够处理结构化数据的工具有非常多，其中RPA是最出色的一种。本文将会围绕RPA的特性来解析一下，为什么RPA很适合处理结构化数据。
一、为什么RPA适合处理结构化数据？
我们要理解，RPA的特性是可以模拟我们人类在电脑上的操作，去执行任务，比如打字、点开网页、复制信息等等。但是有一点很重要，RPA是需要根据规则执行的，就像给RPA一本说明书，它就能严格按照操作步骤来。前面我们说道，结构化数据是有明确且固定的格式和结构，反过来说，结构化数据是有很强的规范性和标准性，而涉及的操作也是要严格遵守既定规则的。
比如从表格里复制某一个类别的信息，不管是人类还是机器，都是按照打开表格、点击筛选、填入筛选词条、复制到另一个表格中这样的步骤。所以说，RPA天然的很适合处理结构化数据，尤其适用于大批量的重复性任务 。
二、哪个RPA擅长处理结构化数据
虽然说RPA技术都适合处理结构化数据，但是真正在企业中应用差别还是很大的。因为企业也不是只处理表格的文本信息，还会有网站爬虫、表格审核这样的工作，而且大部分的任务类型是复合的，可能涉及到其他的软件，这也要求了RPA要具有很强的扩展性，可以跟其他工具无缝衔接。
第二，数据是企业的资产，也是企业的核心机密，数据对于企业的重要性不言而喻，选择一款安全性强的RPA工具也是很重要的。
2021年，字母网格就评估过中国市场提供RPA产品的厂商，对厂商的产品功能、产品性能、应用效果、服务经验等多个核心维度进行评估。为企业数字化提供选型参考。报告显示，处在领导者区间的有来也科技、金智维RPA、SAP、云扩等，我们分别看看这四个RPA厂商在处理
结构化数据上各有什么优劣。
三、RPA产品都有哪些优劣的地方
1、来也科技的魔法帽对个人用户很友好，界面直观易用，采用低代码、无代码的设计模式，扩展性和兼容性也很够用，特别适合个人处理一些不太复杂的业务。不过虽然来也科技在很多行业都有应用，但是都比较模板化，可能不太满足一些特定行业的深度定制化需求。
2、金智维在金融行业的经验很丰富，产品稳定性和安全性都远超同类，是少数支持大型机器人跨网协同的厂商，可以集中管理所有机器人。而且金智维也推出了很多不同行业的RPA解决方案，即使是没有RPA部署经验的中小型企业也可以通过金智维快速开发RPA场景。
3、SAP在国内名气虽然不大，但是也做了很多年的RPA，尤其是制造业、化工、能源等等，比较擅长处理一些采购、生产、销售等环节产生的结构化数据。不过不知道是不是做惯了传统行业RPA的缘故，SAP的系统实施也比较复杂，需要他们专业的技术团队进场，所以成本跟周期来说都是比较高的。
4、云扩科技在电商行业的优势很大，基本覆盖了国内主流的电商平台，所以也比较擅长处理订单数据、客户信息这种数据。在易用性方面，云扩也是开箱即用的，这也很符合电商节奏快的特性，省去了用户的学习成本。不过电商的成功经验比较难直接复制到其他行业，因此也跟来也科技一样，存在通用性不足的缺点。
