这类平台处理大量的视频数据以及用户行为数据，因此，他们个能够高效处理大量数据的存储系统。我建议使用分布式存储系统，如Hadoop HDFS或者Google Cloud Storage等。这些系统提供高可用性和可扩展性，通过行处理提高数据读写速度。

在线课程平台通常存储大量的教学资源和学生信息，支持快速的数据检索和分析。因此，我建议使用关系型数据库，如MySQL或Oracle，以保证数据的致性和完整性。为了提高用户体验，考虑使用缓存技术，如Redis或Memcached，来减少数据访问延迟。

煤炭行业的数据主要包括地质勘探数据、生产数据、设备运行数据等。这些数据的特点是数据量大、种类多且更新频繁。因此，我建议使用NoSQL数据库，如MongoDB或Cassandra，以满足大数据存储和处理的需求。由于煤炭行业对于数据的安全性和可靠性要求较高，选择具备良好安全特性的存储解决方案。

风险评估涉及到大量的数据分析和模型计算，因此个能够支持高性能计算的存储系统。我建议使用GPU加速的存储服务器，以提高数据处理速度。选择具有高度稳定性和可靠性的存储硬件，以确保数据的安全。