DBMS vs. Data Mining
DBMS (Database Management System) to kompletny system wykorzystywany do zarządzania cyfrowymi bazami danych, który umożliwia przechowywanie zawartości bazy danych, tworzenie / utrzymanie danych, wyszukiwanie i inne funkcje. Z drugiej strony Data Mining to dziedzina informatyki, która zajmuje się wydobywaniem nieznanych wcześniej i interesujących informacji z surowych danych. Zwykle dane wykorzystywane jako dane wejściowe dla procesu eksploracji danych są przechowywane w bazach danych. Użytkownicy skłonni do statystyki korzystają z Data Mining. Wykorzystują modele statystyczne do wyszukiwania ukrytych wzorców w danych. Eksperci danych są zainteresowani znalezieniem użytecznych relacji między różnymi elementami danych, co jest ostatecznie opłacalne dla firm.
DBMS
DBMS, czasem nazywany po prostu menedżerem baz danych, to zbiór programów komputerowych dedykowany do zarządzania (tj. Organizacją, przechowywaniem i wyszukiwaniem) wszystkich baz danych zainstalowanych w systemie (np. Dysku twardym lub sieci). Na świecie istnieją różne rodzaje systemów zarządzania bazami danych, a niektóre z nich są zaprojektowane do właściwego zarządzania bazami danych skonfigurowanymi do określonych celów. Najpopularniejsze komercyjne systemy zarządzania bazami danych to Oracle, DB2 i Microsoft Access. Wszystkie te produkty zapewniają środki przydzielania różnych poziomów uprawnień różnym użytkownikom, umożliwiając centralne sterowanie DBMS przez jednego administratora lub przydzielenie go kilku różnym osobom. Istnieją cztery ważne elementy w każdym systemie zarządzania bazą danych. Są to język modelowania, struktury danych, język zapytań i mechanizm transakcji. Język modelowania określa język każdej bazy danych hostowanej w DBMS. Obecnie w praktyce stosuje się kilka popularnych podejść, takich jak hierarchiczna, sieciowa, relacyjna i obiektowa. Struktury danych pomagają organizować dane, takie jak pojedyncze rekordy, pliki, pola oraz ich definicje i obiekty, takie jak media wizualne. Język zapytań o dane utrzymuje bezpieczeństwo bazy danych, monitorując dane logowania, prawa dostępu do różnych użytkowników oraz protokoły dodawania danych do systemu. SQL jest popularnym językiem zapytań używanym w systemach zarządzania relacyjnymi bazami danych. Wreszcie, mechanizm, który pozwala na transakcje, pomaga współbieżności i mnogości. Mechanizm ten zapewni, że ten sam rekord nie zostanie zmodyfikowany przez wielu użytkowników jednocześnie, utrzymując w ten sposób integralność danych. Ponadto DBMS zapewnia również tworzenie kopii zapasowych i inne udogodnienia.
Data Mining
Eksploracja danych jest również znana jako Knowledge Discovery in Data (KDD). Jak wspomniano powyżej, jest to felid informatyki, która zajmuje się wydobywaniem nieznanych wcześniej i interesujących informacji z surowych danych. Ze względu na gwałtowny wzrost danych, szczególnie w takich obszarach jak biznes, eksploracja danych stała się bardzo ważnym narzędziem do konwersji tego ogromnego bogactwa danych na inteligencję biznesową, ponieważ ręczne wydobywanie wzorców stało się w ostatnich kilku dekadach pozornie niemożliwe. Na przykład jest obecnie używany do różnych aplikacji, takich jak analiza sieci społecznościowych, wykrywanie oszustw i marketing. Eksploracja danych zwykle zajmuje się czterema następującymi zadaniami: grupowaniem, klasyfikacją, regresją i asocjacją. Klastrowanie polega na identyfikowaniu podobnych grup na podstawie danych nieustrukturyzowanych. Klasyfikacja to reguły uczenia się, które można zastosować do nowych danych i zazwyczaj obejmują następujące etapy: wstępne przetwarzanie danych, projektowanie modelowania, uczenie się / wybór funkcji oraz ocena / walidacja. Regresja znajduje funkcje z minimalnym błędem do modelowania danych. A skojarzenie szuka związków między zmiennymi. Eksploracja danych jest zwykle używana do odpowiedzi na pytania, takie jak jakie są główne produkty, które mogą pomóc w osiągnięciu wysokiego zysku w przyszłym roku w Wal-Mart?
Jaka jest różnica między DBMS a Data Mining?
DBMS to pełnoprawny system do przechowywania i zarządzania zestawem cyfrowych baz danych. Jednak Data Mining to technika lub koncepcja w informatyce, która zajmuje się wydobywaniem przydatnych i wcześniej nieznanych informacji z surowych danych. W większości przypadków te surowe dane są przechowywane w bardzo dużych bazach danych. Dlatego eksploratorzy danych używają istniejących funkcjonalności DBMS do obsługi, zarządzania, a nawet wstępnego przetwarzania surowych danych przed iw trakcie procesu eksploracji danych. Jednak sam system DBMS nie może być wykorzystywany do analizy danych. Ale niektóre DBMS mają obecnie wbudowane narzędzia lub możliwości analizy danych.