Diferența dintre DBMS și data mining

DBMS vs. Data Mining

Un sistem de gestionare a bazelor de date (DBMS) este un sistem complet utilizat pentru gestionarea bazelor de date digitale care permite stocarea conținutului bazei de date, crearea / menținerea datelor, căutarea și alte funcționalități. Pe de altă parte, Data Mining este un domeniu în domeniul informaticii, care se ocupă de extragerea informațiilor necunoscute și interesante anterior din datele brute. De obicei, datele utilizate ca intrări pentru procesul de extragere a datelor sunt stocate în baze de date. Utilizatorii care sunt înclinați spre statistici folosesc Data Mining. Ei folosesc modele statistice pentru a căuta modele ascunse în date. Minerii de date sunt interesați să găsească relații utile între diferite elemente de date, ceea ce este în cele din urmă profitabil pentru companii.

Baze de date

DBMS-ul, numit uneori un manager de baze de date, este o colecție de programe de calculator destinate administrării (adică organizarea, stocarea și recuperarea) tuturor bazelor de date care sunt instalate într-un sistem (adică hard disk sau rețea). Există diferite tipuri de sisteme de gestionare a bazelor de date existente în lume, iar unele dintre acestea sunt concepute pentru gestionarea corectă a bazelor de date configurate în scopuri specifice. Cele mai populare sisteme comerciale de administrare a bazelor de date sunt Oracle, DB2 și Microsoft Access. Toate aceste produse oferă mijloace de alocare a diferitelor niveluri de privilegii pentru diferiți utilizatori, ceea ce face posibil ca un DBMS să fie controlat la nivel central de un singur administrator sau să fie alocat mai multor persoane diferite. Există patru elemente importante în orice sistem de gestionare a bazelor de date. Ele sunt limbajul de modelare, structurile de date, limba de interogare și mecanismul pentru tranzacții. Limba de modelare definește limba fiecărei baze de date găzduită în DBMS. În prezent, în practică sunt mai multe abordări populare, cum ar fi cele ierarhice, de rețea, de relaționare și de obiect. Structurile de date ajută la organizarea datelor, cum ar fi înregistrări individuale, fișiere, câmpuri și definițiile și obiectele acestora, cum ar fi media vizuală. Limbajul de interogare a datelor menține securitatea bazei de date prin monitorizarea datelor de conectare, a drepturilor de acces la diferiți utilizatori și a protocoalelor pentru adăugarea de date în sistem. SQL este un limbaj de interogare popular care este utilizat în sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale. În cele din urmă, mecanismul care permite tranzacțiile ajută la concurrency și multiplicitate. Acest mecanism se va asigura că aceeași înregistrare nu va fi modificată de mai mulți utilizatori în același timp, menținând astfel integritatea datelor în tact. În plus, SGBD oferă facilități de rezervă și alte facilități.

Data mining

Extracția de date este, de asemenea, cunoscută sub numele de Descoperirea cunoștințelor în domeniul datelor (KDD). Așa cum am menționat mai sus, este vorba despre un felid de informatică, care se ocupă de extragerea informațiilor necunoscute și interesante anterior din datele brute. Datorită creșterii exponențiale a datelor, în special în domenii precum afacerile, extracția de date a devenit un instrument foarte important pentru a transforma această bogăție de date în informații de business, deoarece extracția manuală a modelelor a devenit aparent imposibilă în ultimele decenii. De exemplu, în prezent este folosit pentru diverse aplicații, cum ar fi analiza rețelelor sociale, detectarea fraudelor și marketingul. Extracția datelor se referă de obicei la următoarele patru sarcini: gruparea, clasificarea, regresia și asocierea. Clustering-ul identifică grupuri similare din datele nestructurate. Clasificarea este o regulă de învățare care poate fi aplicată datelor noi și va include, în mod obișnuit, următorii pași: preprocesarea datelor, proiectarea modelării, selectarea elementelor de învățare / caracteristici și evaluarea / validarea. Regresia constă în găsirea de funcții cu erori minime la modelul de date. Asociația caută relații între variabile. Exploatarea de date este de obicei folosită pentru a răspunde la întrebări cum ar fi principalele produse care ar putea ajuta la obținerea profitului ridicat anul viitor la Wal-Mart?

Care este diferența dintre DBMS și Data mining?

Sistemul DBMS este un sistem cu drepturi depline pentru administrarea și administrarea unui set de baze de date digitale. Cu toate acestea, Data Mining este o tehnică sau un concept în domeniul informaticii, care se ocupă cu extragerea informațiilor utile și necunoscute anterior din datele brute. De cele mai multe ori, aceste date brute sunt stocate în baze de date foarte mari. Prin urmare, minerii de date utilizează funcționalitățile existente ale SGBD pentru a gestiona, gestiona și chiar preprocesa datele brute înainte și în timpul procesului de extragere a datelor. Totuși, numai un sistem DBMS nu poate fi folosit pentru a analiza date. Dar, unele DBMS au în prezent instrumente de analiză a datelor sau capabilități.