Forskjellen mellom DBMS og Data Mining
Share
DBMS vs Data Mining
Et DBMS (Database Management System) er et komplett system som brukes til å administrere digitale databaser som gjør det mulig å lagre databaseinnhold, opprette / vedlikeholde data, søke og andre funksjoner. På den annen side er Data Mining et felt innen datavitenskap, som omhandler utvinning av tidligere ukjente og interessante opplysninger fra rå data. Vanligvis lagres dataene som inngang for Data mining-prosessen i databaser. Brukere som er tilbøyelig til statistikk, bruker Data Mining. De benytter statistiske modeller for å lete etter skjulte mønstre i data. Data minearrangører er interessert i å finne nyttige forhold mellom ulike dataelementer, noe som til slutt er lønnsomt for bedrifter.
DBMS
DBMS, noen ganger bare kalt en databasesjef, er en samling av dataprogrammer som er dedikert til ledelsen (dvs. organisering, lagring og gjenfinning) av alle databaser som er installert i et system (dvs. harddisk eller nettverk). Det finnes ulike typer Database Management Systems eksisterende i verden, og noen av dem er designet for riktig styring av databaser konfigurert for bestemte formål. Mest populære kommersielle Database Management Systems er Oracle, DB2 og Microsoft Access. Alle disse produktene gir mulighet for tildeling av ulike nivåer av privilegier for ulike brukere, noe som gjør det mulig for en DBMS å bli kontrollert sentralt av en enkelt administrator eller å bli tildelt flere forskjellige personer. Det er fire viktige elementer i ethvert Database Management System. De er modelleringsspråket, datastrukturer, spørrespråk og mekanisme for transaksjoner. Modellspråket definerer språket til hver database som er vert i DBMS. For tiden er flere populære tilnærminger som hierarkisk, nettverk, relasjon og objekt i praksis. Datastrukturer hjelper deg med å organisere dataene som individuelle poster, filer, felt og deres definisjoner og objekter som visuelle medier. Dataspøringsspråk opprettholder databasens sikkerhet ved å overvåke innloggingsdata, tilgangsrettigheter til forskjellige brukere og protokoller for å legge til data i systemet. SQL er et populært spørrespråk som brukes i Relational Database Management Systems. Endelig hjelper mekanismen som tillater transaksjoner samtidighet og mangfold. Denne mekanismen vil sørge for at den samme platen ikke blir endret av flere brukere samtidig, og dermed opprettholder dataintegriteten i takt. I tillegg tilbyr DBMS backup og andre anlegg også.
Data Mining
Data mining er også kjent som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nevnt ovenfor er det et felid innen datavitenskap, som omhandler utvinning av tidligere ukjente og interessante opplysninger fra rå data. På grunn av den eksponentielle dataveksten, særlig på områder som næringsliv, har datautvinning blitt et svært viktig verktøy for å konvertere denne store mengden data til forretningsinformasjon, da manuell utvinning av mønstre har blitt tilsynelatende umulig de siste tiårene. For eksempel er det for tiden brukt til ulike applikasjoner som sosial nettverksanalyse, bedrageringsdeteksjon og markedsføring. Data mining handler vanligvis om følgende fire oppgaver: clustering, klassifisering, regresjon og forening. Clustering identifiserer like grupper fra ustrukturerte data. Klassifisering er læringsregler som kan brukes på nye data og vil typisk inkludere følgende trinn: forhåndsbehandling av data, utforming av modellering, læring / funksjonsvalg og evaluering / validering. Regresjon er å finne funksjoner med minimal feil på modelldata. Og foreningen ser etter forhold mellom variabler. Data mining er vanligvis brukt til å svare på spørsmål som de viktigste produktene som kan bidra til å oppnå høy fortjeneste neste år i Wal-Mart?
Hva er forskjellen mellom DBMS og Data mining?
DBMS er et komplett system for bolig og styring av et sett med digitale databaser. Men Data Mining er en teknikk eller et konsept innen datavitenskap, som omhandler utvinning av nyttig og tidligere ukjent informasjon fra rå data. De fleste ganger lagres disse rådataene i svært store databaser. Dataminnere bruker derfor de eksisterende funksjonene til DBMS til å håndtere, administrere og til og med forhåndsbehandle rådata før og under Data mining-prosessen. Et DBMS-system alene kan imidlertid ikke brukes til å analysere data. Men noen DBMS har for tiden innebygget dataanalyseverktøy eller -funksjoner.
