Forskellen mellem DBMS og Data Mining

DBMS vs Data Mining

Et DBMS (Database Management System) er et komplet system, der bruges til at styre digitale databaser, der tillader lagring af databaseindhold, oprettelse / vedligeholdelse af data, søgning og andre funktionaliteter. På den anden side er Data Mining et felt inden for datalogi, der beskæftiger sig med udvinding af tidligere ukendte og interessante oplysninger fra rådata. Normalt gemmes de data, der bruges som input til Data mining-processen, i databaser. Brugere, der er tilbøjelige til statistik, bruger Data Mining. De bruger statistiske modeller til at se efter skjulte mønstre i data. Databehandlere er interesseret i at finde nyttige forhold mellem forskellige dataelementer, hvilket i sidste ende er rentabelt for virksomheder.

DBMS

DBMS, sommetider bare kaldet en databasemanager, er en samling af computerprogrammer, der er dedikeret til styring (dvs. organisation, opbevaring og hentning) af alle databaser, der er installeret i et system (dvs. harddisk eller netværk). Der findes forskellige typer databasestyringssystemer i verden, og nogle af dem er designet til korrekt styring af databaser konfigureret til specifikke formål. De mest populære kommercielle databasestyringssystemer er Oracle, DB2 og Microsoft Access. Alle disse produkter giver midler til tildeling af forskellige niveauer af privilegier for forskellige brugere, hvilket gør det muligt for en DBMS at blive kontrolleret centralt af en enkelt administrator eller tildeles til flere forskellige personer. Der er fire vigtige elementer i ethvert databasestyringssystem. De er modelleringssprog, datastrukturer, forespørgselssprog og mekanisme for transaktioner. Modelsproget definerer sproget i hver database, der er vært i DBMS. I øjeblikket er flere populære tilgange som hierarkal, netværk, relation og objekt i praksis. Datastrukturer hjælper med at organisere data såsom individuelle poster, filer, felter og deres definitioner og objekter såsom visuelle medier. Dataspørgselssprog opretholder databasens sikkerhed ved at overvåge login-data, adgangsrettigheder til forskellige brugere og protokoller for at tilføje data til systemet. SQL er et populært forespørgselssprog, der bruges i Relational Database Management Systems. Endelig hjælper den mekanisme, der tillader transaktioner, samtidighed og mangfoldighed. Denne mekanisme sikrer, at den samme post ikke ændres af flere brugere på samme tid, hvilket holder dataintegriteten i takt. Derudover leverer DBMS også backup og andre faciliteter.

Datamining

Data mining er også kendt som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nævnt ovenfor er det en fortolkning af datalogi, der beskæftiger sig med udvindingen af ​​tidligere ukendte og interessante oplysninger fra rå data. På grund af den eksponentielle vækst af data, især inden for områder som erhvervslivet, er dataindvinding blevet et meget vigtigt værktøj til at konvertere dette store væld af data til forretningsinformation, da manuel udtrækning af mønstre er blevet tilsyneladende umulig i de sidste par årtier. F.eks. Er det i øjeblikket brugt til forskellige applikationer såsom analyse af socialt netværk, bedrageri og markedsføring. Data mining behandler normalt følgende fire opgaver: klynger, klassificering, regression og tilknytning. Clustering identificerer lignende grupper fra ustrukturerede data. Klassificering er indlæringsregler, der kan anvendes på nye data og vil typisk omfatte følgende trin: forbehandling af data, design af modellering, indlæring / valg af funktion og evaluering / validering. Regression er at finde funktioner med minimal fejl ved modeldata. Og tilknytning er på udkig efter sammenhænge mellem variabler. Data mining bruges normalt til at besvare spørgsmål som hvad der er de vigtigste produkter, der kan hjælpe med at opnå høj fortjeneste næste år i Wal-Mart?

Hvad er forskellen mellem DBMS og Data mining?

DBMS er et fuldgyldigt system til boliger og styring af et sæt digitale databaser. Data Mining er dog en teknik eller et koncept inden for datalogi, der beskæftiger sig med at udtrække nyttige og tidligere ukendte oplysninger fra rå data. De fleste af tidspunkterne gemmes disse rå data i meget store databaser. Derfor bruger minearbejdere de eksisterende funktionaliteter af DBMS til at håndtere, administrere og endda forarbejde rå data før og under Data mining processen. Imidlertid kan et DBMS-system alene ikke bruges til at analysere data. Men nogle DBMS har i øjeblikket indbygget dataanalyseværktøj eller -funktioner.