Forskel mellem DBMS og data mining

DBMS vs Data Mining

Et DBMS (Database Management System) er et komplet system til styring af digitale databaser, der tillader opbevaring af databaseindhold, oprettelse / vedligeholdelse af data, søgning og andre funktioner. På den anden side er Data Mining et felt inden for datalogi, der beskæftiger sig med udvinding af tidligere ukendte og interessante oplysninger fra rå data. Normalt lagres dataene som input til data mining processen i databaser. Brugere, der er tilbøjelige til at bruge statistik, bruger Data Mining. De bruger statistiske modeller til at søge efter skjulte mønstre i data. Data minearbejdere er interesserede i at finde nyttige forhold mellem forskellige dataelementer, hvilket i sidste ende er rentabelt for virksomhederne.

DBMS

DBMS, som i nogle tilfælde blot hedder en database manager, er en samling computerprogrammer, der er dedikeret til ledelsen (dvs. organisation, lagring og hentning) af alle databaser, der er installeret i en system (dvs. harddisk eller netværk). Der findes forskellige typer Database Management Systems i verden, og nogle af dem er designet til korrekt forvaltning af databaser konfigureret til specifikke formål. Mest populære kommercielle Database Management Systems er Oracle, DB2 og Microsoft Access. Alle disse produkter giver mulighed for tildeling af forskellige niveauer af privilegier til forskellige brugere, hvilket gør det muligt for en DBMS at blive styret centralt af en enkelt administrator eller tildeles flere forskellige personer. Der er fire vigtige elementer i ethvert Database Management System. De er modelleringssprog, datastrukturer, spørgesprog og mekanisme for transaktioner. Modelleringssproget definerer sproget for hver database, der er hostet i DBMS. I øjeblikket er flere populære tilgange som hierarkiske, netværk, relationelle og objekt i praksis. Datastrukturer hjælper med at organisere data som individuelle poster, filer, felter og deres definitioner og objekter som visuelle medier. Data forespørgselssprog 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 mekanismen, der giver mulighed for transaktioner, samtidighed og multiplicitet. Denne mekanisme vil sikre, at den samme rekord ikke ændres af flere brugere på samme tid og dermed holder dataintegriteten i takt. Derudover tilbyder DBMS backup og andre faciliteter.

Data Mining

Data mining er også kendt som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nævnt ovenfor er det et felid i datalogi, der beskæftiger sig med udvinding af tidligere ukendte og interessante oplysninger fra rå data.På grund af den eksponentielle vækst af data, især inden for områder som erhverv, er dataudvinding blevet et meget vigtigt redskab til at konvertere denne store rigdom af data til business intelligence, da manuel udvinding af mønstre er blevet tilsyneladende umulig de sidste par årtier. For eksempel er det i øjeblikket blevet brugt til forskellige applikationer som social network analysis, svindel afsløring og markedsføring. Data mining handler normalt om følgende fire opgaver: clustering, klassificering, regression og forening. Clustering identificerer lignende grupper fra ustrukturerede data. Klassificering er læringsregler, der kan anvendes på nye data og vil typisk indeholde følgende trin: Forbehandling af data, design modellering, læring / funktion valg og Evaluering / validering. Regression er at finde funktioner med minimal fejl i modeldata. Og forening søger relationer mellem variabler. Data mining bruges normalt til at besvare spørgsmål som hvad er de vigtigste produkter, der kan bidrage til at opnå et højt overskud næste år i Wal-Mart?

Hvad er forskellen mellem DBMS og Data mining?

DBMS er et komplet system til husholdning og styring af et sæt digitale databaser. Men Data Mining er en teknik eller et koncept inden for datalogi, der beskæftiger sig med at udvinde nyttige og tidligere ukendte oplysninger fra rå data. De fleste gange gemmes disse rå data i meget store databaser. Derfor bruger Data miners de eksisterende funktionaliteter i DBMS til at håndtere, administrere og endda præprocessere rå data før og under Data mining processen. Et DBMS-system alene kan imidlertid ikke bruges til at analysere data. Men nogle DBMS har i dag indbygget dataanalyse værktøjer eller kapaciteter.