在數(shù)據(jù)存儲和管理方面，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫高效地處理大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如用戶基本信息、交易記錄等。這些數(shù)據(jù)是構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評級模型的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)倉庫對非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，如文本、圖像等進(jìn)行定程度的處理，以滿足特定的需求。

對于實(shí)時(shí)性要求較高的場景，如零售、共享經(jīng)濟(jì)、投資理財(cái)?shù)阮I(lǐng)域，通過引入流計(jì)算技術(shù)，將實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流直接接入到風(fēng)險(xiǎn)評級模型中，實(shí)現(xiàn)快速的風(fēng)險(xiǎn)評估。

對于零售領(lǐng)域，通過用戶的購物行為、消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶的信用風(fēng)險(xiǎn)。個用戶經(jīng)常退貨或者投訴，他的信用風(fēng)險(xiǎn)可能較高。

對于共享經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，通過用戶的使用頻率、評價(jià)情況等數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶的違約風(fēng)險(xiǎn)。個用戶頻繁取消訂單或者被其他用戶投訴，他的違約風(fēng)險(xiǎn)可能較高。

對于投資理財(cái)領(lǐng)域，通過用戶的投資歷史、資產(chǎn)狀況等數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。個用戶的投資歷史充滿了高風(fēng)險(xiǎn)的操作，或者其總資產(chǎn)遠(yuǎn)低于總負(fù)債，他的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)可能較高。