图数据库在业务风控中的应用
从银行的角度来看,其业务的风控主要分为三个层面:
- 风险策略层,包括规则、策略、模型等;
- 风控应用层,包括了场景化的应用(如反欺诈)和模型训练等;
- 风控平台层,包括了风险决策引擎、风险监控系统等。
其中,规则和策略的制定都需要有数据支持,而业务场景往往需要把业务规则和算法封装成可运行的应用程序,这就涉及到了中间件的作用。数据库作为中间件,在风控中也有广泛的应用。
今天我们主要从图数据库在风控领域中的应用展开介绍。
什么是图数据库?
图数据库是一种新颖的数据库类型,它以图结构存储和检索数据,能够有效地支持图搜索、图分析、图数据挖掘和图计算等功能,并具备强大的可扩展性。
它可以通过一种更高的效率的数据结构(比如:图)来表示和查询数据,可以使用比传统关系数据库更少的数据来表示和查询,而且在性能上可以超过传统关系数据库。它还可以处理多种类型的数据,包括文本、图像、视频、音频、视频流和音频流等。图数据库有很多优势,下面我们展开介绍。
图数据库的主要特点
图数据库具备图数据的特性,与关系数据库不同,其特点主要包括:
图结构:图数据库以图结构存储和处理数据,其中节点表示实体,边表示实体之间的关系。这种结构非常适合表达复杂的关联关系。
丰富的关系查询:图数据库提供灵活而强大的查询语言,可以轻松地执行关系查询操作。通过遍历节点和边的关系,可以快速找到所需信息。
高性能的图处理:图数据库采用了专门优化的算法和数据结构,以支持更高的效率的图处理。它们允许在大规模图中快速导航和遍历,并对图进行复杂的分析和推理。
可扩展:图数据库具有良好的可扩展性,可以处理数十亿甚至百亿级别的节点和边。它们支持水平扩展,在需要处理大量数据时可以添加更多的机器。
实时性:与关系数据库相比,图数据库通常具有更好的实时性能。由于图数据库中的数据连接紧密,可以有效地检索相关数据,并在短时间内提供结果。
复杂的数据模型:图数据库可以处理各种类型的数据关系,如属性、层次结构和组织结构等。这使得它们适用于各种应用场景,如社交网络分析、推荐引擎和生物信息学等。
数据一致:图数据库提供强大的事务支持,确保数据的一致性和完整性。它们支持原子操作、隔离级别和持久性,可以保证对图数据的并发访问是安全可靠的。
总之,图数据库通过其独特的图结构和强大的查询能力,为处理复杂的关系型数据提供了一种有效而灵活的方法。它们适用于众多领域,从社交网络到金融服务,为业务分析和决策提供了有力的支持。
图数据库在业务应用中的作用
图数据库在业务应用中主要有三个作用:
- 数据集成,构建不同的数据仓库,实现业务规则、数据的整合;
- 图计算,图数据计算是大数据分析和人工智能应用的基础;
- 图谱展示,在业务场景中实现图谱展示,帮助客户更好的理解业务。
目前常见的应用场景包括:
- 图谱挖掘,结合客户多维度信息,构建客户风险图谱;
- 基于客户信息,构建客户画像,刻画客户标签和属性;
- 基于客户标签和属性,建立反欺诈模型;
- 基于知识图谱、复杂网络等技术,实现风险预警。
如何用好图数据库?
在图数据库应用中,我们经常会遇到一些问题:
- 不同的业务场景需要不同的关系数据,比如有的业务需要关系数据来做事件流计算,有的则需要关系数据来做关联分析,或者有的需要关系数据来做分类。
- 随着数据量的增大,需要进行分布式处理和存储。分布式是图数据库的基本特性,也是我们使用图数据库的一个重要原因。
- 但由于图数据库通常不适合直接处理结构化数据,所以在实际应用中,往往要对图进行压缩或者分层处理。
从技术层面来说,图数据库有多种实现方式:
- 基于存储引擎的方式:比较常见的是基于 RDBMS和Neo4j等;
- 基于查询引擎的方式:如 HBase、Neo4j等;
图数据库已经成为大数据技术中非常重要的一环,在风控业务场景中,悦数分布式图数据库也有着广泛的应用,比如关系型数据库、非关系型数据库和图数据库之间的数据转换。由于图数据库的数据结构相对复杂,不同业务场景的处理方式也有所不同,所以其数据处理流程也会有所不同。而悦数图数据库在不同的业务场景中也有不同的应用策略和方式,比如在风控场景中,会根据具体业务场景设计其数据结构和查询方式;而在金融领域中,可能需要更加关注底层数据存储和计算等技术细节。
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