DBMS vs Data Mining
Et DBMS (Database Management System) er et komplett system som brukes til å administrere digitale databaser som muliggjør lagring av databaseinnhold, oppretting / vedlikehold av data, søk og andre funksjoner. På den annen side er Data Mining et felt innen informatikk som omhandler utvinning av tidligere ukjent og interessant informasjon fra rådata. Vanligvis lagres dataene som brukes som input for Data mining-prosessen i databaser. Brukere som er tilbøyelige til statistikk, bruker Data Mining. De bruker statistiske modeller for å lete etter skjulte mønstre i data. Datamaskiner er interessert i å finne nyttige forhold mellom forskjellige dataelementer, noe som til slutt er lønnsomt for bedrifter.
DBMS
DBMS, noen ganger bare kalt en database manager, er en samling av dataprogrammer som er dedikert til styring (dvs. organisering, lagring og henting) av alle databaser som er installert i et system (dvs. harddisk eller nettverk). Det finnes forskjellige typer databasestyringssystemer i verden, og noen av dem er designet for riktig styring av databaser konfigurert for spesifikke formål. De mest populære kommersielle databasestyringssystemene er Oracle, DB2 og Microsoft Access. Alle disse produktene gir tildeling av forskjellige nivåer av privilegier for forskjellige brukere, noe som gjør det mulig for et DBMS å bli kontrollert sentralt av en enkelt administrator eller å bli tildelt til flere forskjellige personer. Det er fire viktige elementer i ethvert databasestyringssystem. De er modelleringsspråket,datastrukturer, spørrespråk og mekanisme for transaksjoner. Modelleringsspråket definerer språket til hver database som er vert i DBMS. For tiden er flere populære tilnærminger som hierarki, nettverk, relasjon og objekt i praksis. Datastrukturer hjelper til med å organisere dataene, for eksempel individuelle poster, filer, felt og deres definisjoner og objekter som visuelle medier. Dataspørsmål opprettholder sikkerheten til databasen ved å overvåke påloggingsdata, 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. Til slutt hjelper mekanismen som muliggjør transaksjoner samtidighet og mangfold. Denne mekanismen vil sørge for at den samme posten ikke blir endret av flere brukere samtidig,og dermed holde dataintegriteten i takt. I tillegg tilbyr DBMS backup og andre fasiliteter også.
Datautvinning
Data mining er også kjent som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nevnt ovenfor, er det en datalogisk kone, som tar for seg utvinning av tidligere ukjent og interessant informasjon fra rådata. På grunn av den eksponentielle veksten av data, spesielt i områder som virksomhet, har data mining blitt et veldig viktig verktøy for å konvertere denne store mengden data til business intelligence, ettersom manuell utvinning av mønstre har blitt tilsynelatende umulig de siste tiårene. For eksempel er den for tiden brukt til forskjellige applikasjoner, for eksempel analyse av sosiale nettverk, oppdagelse av svindel og markedsføring. Data mining behandler vanligvis følgende fire oppgaver: klynging, klassifisering, regresjon og tilknytning. Clustering er å identifisere lignende grupper fra ustrukturerte data. Klassifisering er læringsregler som kan brukes på nye data og inkluderer vanligvis følgende trinn: forbehandling av data, utforming av modellering, læring / funksjonsvalg og evaluering / validering. Regresjon er å finne funksjoner med minimal feil for å modellere data. Og assosiasjon er på jakt etter forhold mellom variabler. Data mining brukes vanligvis til å svare på spørsmål som hvilke hovedprodukter som kan bidra til å oppnå høy fortjeneste neste år i Wal-Mart?Data mining brukes vanligvis til å svare på spørsmål som hvilke hovedprodukter som kan bidra til å oppnå høy fortjeneste neste år i Wal-Mart?Data mining brukes vanligvis til å svare på spørsmål som hvilke hovedprodukter som kan bidra til å oppnå høy fortjeneste neste år i Wal-Mart?
Hva er forskjellen mellom DBMS og Data mining?
DBMS er et fullverdig system for å huse og administrere et sett med digitale databaser. Data Mining er imidlertid en teknikk eller et konsept innen informatikk, som omhandler utvinning av nyttig og tidligere ukjent informasjon fra rådata. Disse rå dataene lagres ofte i veldig store databaser. Derfor bruker gruvearbeidere de eksisterende funksjonene til DBMS til å håndtere, administrere og til og med forbehandle rådata før og under prosessen med datautvinning. Et DBMS-system alene kan imidlertid ikke brukes til å analysere data. Men noen DBMS har for tiden innebygde dataanalyseringsverktøy eller evner.
