核心環節。良好的數據模型能夠確保數據的完整性、一致性和可查詢性。常見的數據模型包括：
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關係型數據模型： 傳統的關係型數據庫（如Oracle, SQL Server, MySQL）在銀行業應用廣泛，其優勢在於數據的結構化程度高，易於維護和管理。對於需要進行複雜聯接查詢和事務處理的風控數據，關係型模型仍是主流。
- 客戶維度表： 包含客戶 線上商店 基本信息、身份證件、聯繫方式、風險偏好等。
- 賬戶維度表： 存款賬戶、貸款賬戶、信用卡賬戶等基本信息。
- 交易事實表： 各類交易的明細數據，如貸款發放、還款、存款取款、信用卡消費等。
- 擔保與抵押物表： 記錄擔保人信息、抵押物類型、價值、權屬等。
- 風險事件表： 記錄歷史風險事件的類型、時間、損失金額、處理結果等。
- 風控模型結果表： 記錄各類風控模型的評分、預警信號、建議等。
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維度建模（星型/雪花型模式）： 在數據倉庫的構建中，維度建模被廣泛應用，它將事實數據（如交易、事件）與維度數據（如客戶、產品、時間）分離，便於分析和匯總。
- 事實表： 記錄各類業務事件和測量值。
- 維度表： 記錄事件的各個視角，如客戶維度、產品維度、時間維度、地域維度等。
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圖數據庫（Graph Database）： 對於欺 測試提升潛在客戶捕捉效率的重要性 詐偵測、關聯方風險識別等需要分析複雜關係的場景，圖數據庫（如Neo4j）具有獨特優勢。它可以有效地存儲和查詢實體之間的複雜關聯，例如客戶與客戶、客戶與企業、企業與企業之間的關係。
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NoSQL數據庫： 對於海量非結構化或半結構化數據（如客戶行為日誌、社交媒體信息）的存儲和快速查詢，NoSQL數據庫（如MongoDB, Cassandra）可以作為補充。
四、 技術架構：風控數據庫的支撐
一個完善的風控數據庫技術架構通常包括數據採集、數據整合、數據存儲、數據處理與分析、數據應用和數據安全等層面。
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數據採集層：
- ETL工具： 使用Informatica PowerCenter, IBM DataStage, Microsoft SSIS等工具從各個源系統抽取（Extract）、轉換（Transform）、加載（Load）數據。
- 數據流工具： Kafka, Flink等用於實時或準實時數據的採集和傳輸。
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數據整合層（數據倉庫/數據湖）：
- 數據倉庫（Data Warehouse）： 基於 新加坡領導 關係型數據庫（如Teradata, Greenplum, Oracle Exadata）構建，用於存儲結構化、高質量、整合後的歷史數據，支持複雜的OLAP分析。
- 數據湖（Data Lake）： 基於Hadoop, Spark等技術，可以存儲原始的結構化、半結構化和非結構化數據，為數據科學家提供更大的靈活性。在風控領域，數據湖可以用於探索性分析、模型訓練等。
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數據存儲層：
- 主數據庫： 存儲經過清洗、整合後的風控核心數據，支持高效查詢。
- 數據集市（Data Mart）： 根據特定業務需求（如信用風險數據集市、反欺詐數據集市）構建，為前端應用提供快速響應。
- 歷史數據歸檔： 儲存長期歷史數據以滿足合規和追溯需求。