大数据风控是指通过收集、分析和应用大数据技术，对信贷风险进行预测和管理的一种方法。在大数据风控中，涉及的数据类型主要包括以下几类：
1. 客户数据：包括客户的基本信息（如姓名、性别、年龄、职业、教育背景等）、联系方式（如电话、邮箱等）、信用记录（如信用卡使用情况、贷款历史等）以及客户的行为数据（如购物习惯、消费水平、社交活动等）。这些数据可以帮助银行或金融机构了解客户的基本情况和潜在风险。
2. 交易数据：包括客户的交易记录（如在线购物、转账、支付等）、交易金额、交易频率、交易时间等。通过对这些数据的分析，可以发现客户的消费习惯和潜在风险。
3. 行为数据：包括客户的网络浏览记录、社交媒体活动、兴趣爱好等。这些数据可以帮助银行或金融机构了解客户的兴趣爱好和潜在风险。
4. 宏观经济数据：包括国家的经济发展状况、行业发展趋势、政策环境等。这些数据可以帮助银行或金融机构判断宏观经济对客户的影响，从而评估信贷风险。
5. 行业数据：包括行业的市场规模、竞争格局、政策法规等。这些数据可以帮助银行或金融机构了解行业的整体状况，从而评估信贷风险。
6. 竞争对手数据：包括竞争对手的市场份额、产品特点、价格策略等。通过对这些数据的分析，可以发现竞争对手的优势和潜在风险，为自身产品的优化提供参考。
7. 合作伙伴数据：包括合作伙伴的业务规模、合作模式、信誉度等。通过对这些数据的分析，可以发现合作伙伴的潜在风险，为自身业务的拓展提供参考。
8. 供应链数据：包括供应商的生产能力、产品质量、交货周期等。通过对这些数据的分析，可以发现供应链中的潜在风险，为自身的生产和运营提供参考。
9. 法律法规数据：包括国家法律法规、行业标准、政策导向等。通过对这些数据的分析，可以发现法律法规对业务的影响，为合规经营提供参考。
10. 舆情数据：包括客户对产品的评价、媒体报道、社会舆论等。通过对这些数据的分析，可以发现客户对产品的态度和潜在风险，为产品优化提供参考。
通过对以上各类数据的收集、整理和分析，银行或金融机构可以更好地了解客户需求，降低信贷风险，提高业务竞争力。同时，大数据风控也有助于监管部门了解市场动态，制定相应的监管政策，维护金融市场的稳定。
