Differenza tra DBMS e data mining

DBMS vs Data Mining

Un DBMS (Database Management System) è un sistema completo utilizzato per la gestione di database digitali che consente la memorizzazione del contenuto del database, la creazione / manutenzione di dati, la ricerca e altre funzionalità. D'altra parte, Data Mining è un campo in informatica, che si occupa dell'estrazione di informazioni precedentemente sconosciute e interessanti da dati grezzi. Di solito, i dati utilizzati come input per il processo di data mining sono archiviati nei database. Gli utenti inclini alle statistiche utilizzano il data mining. Utilizzano modelli statistici per cercare modelli nascosti nei dati. I minatori di dati sono interessati a trovare relazioni utili tra i diversi elementi di dati, che è in definitiva redditizio per le imprese.

DBMS

Il DBMS, a volte chiamato semplicemente gestore di database, è una raccolta di programmi per computer dedicati alla gestione (ad esempio organizzazione, archiviazione e recupero) di tutti i database installati in un sistema (ad esempio, disco rigido o rete). Esistono diversi tipi di sistemi di gestione dei database esistenti nel mondo e alcuni di essi sono progettati per la corretta gestione dei database configurati per scopi specifici. I più diffusi sistemi di gestione di database commerciali sono Oracle, DB2 e Microsoft Access. Tutti questi prodotti forniscono mezzi di allocazione di diversi livelli di privilegi per diversi utenti, rendendo possibile che un DBMS sia controllato centralmente da un singolo amministratore o che sia assegnato a più persone diverse. Ci sono quattro elementi importanti in qualsiasi sistema di gestione dei database. Sono il linguaggio di modellazione, le strutture dati, il linguaggio di query e il meccanismo per le transazioni. Il linguaggio di modellazione definisce la lingua di ciascun database ospitato nel DBMS. Attualmente sono in pratica diversi approcci popolari come gerarchal, rete, relazionale e oggetto. Le strutture dati aiutano ad organizzare i dati come singoli record, file, campi e le loro definizioni e oggetti come i media visivi. Il linguaggio di query dei dati mantiene la sicurezza del database monitorando i dati di accesso, i diritti di accesso a diversi utenti e i protocolli per aggiungere dati al sistema. SQL è un linguaggio di query diffuso utilizzato nei sistemi di gestione dei database relazionali. Infine, il meccanismo che consente le transazioni aiuta la concorrenza e la molteplicità. Tale meccanismo assicurerà che lo stesso record non venga modificato da più utenti contemporaneamente, mantenendo così intatta l'integrità dei dati. Inoltre, DBMS fornisce anche il backup e altre strutture.

Estrazione dei dati

Il data mining è anche noto come Knowledge Discovery in Data (KDD). Come accennato in precedenza, è un computer intelligente, che si occupa dell'estrazione di informazioni precedentemente sconosciute e interessanti dai dati grezzi. A causa della crescita esponenziale dei dati, specialmente in aree come il business, il data mining è diventato uno strumento molto importante per convertire questa grande ricchezza di dati in business intelligence, in quanto l'estrazione manuale di modelli è diventata apparentemente impossibile negli ultimi decenni. Ad esempio, è attualmente utilizzato per varie applicazioni come l'analisi dei social network, il rilevamento di frodi e il marketing. Il data mining di solito tratta i seguenti quattro compiti: clustering, classificazione, regressione e associazione. Il clustering identifica gruppi simili da dati non strutturati. La classificazione è regole di apprendimento che possono essere applicate ai nuovi dati e in genere include i seguenti passaggi: preelaborazione dei dati, progettazione di modelli, apprendimento / selezione delle caratteristiche e valutazione / convalida. La regressione sta trovando le funzioni con un errore minimo per modellare i dati. E l'associazione sta cercando relazioni tra variabili. Il data mining viene solitamente utilizzato per rispondere a domande quali quali sono i principali prodotti che potrebbero aiutare ad ottenere alti profitti l'anno prossimo in Wal-Mart?

Qual è la differenza tra DBMS e Data mining?

Il DBMS è un sistema completo per l'alloggiamento e la gestione di una serie di database digitali. Tuttavia, Data Mining è una tecnica o un concetto in informatica, che si occupa di estrarre informazioni utili e precedentemente sconosciute dai dati grezzi. La maggior parte delle volte questi dati grezzi sono archiviati in database molto grandi. Pertanto, i minatori di dati utilizzano le funzionalità esistenti di DBMS per gestire, gestire e persino preelaborare i dati grezzi prima e durante il processo di data mining. Tuttavia, un sistema DBMS da solo non può essere utilizzato per analizzare i dati. Tuttavia, alcuni DBMS attualmente dispongono di strumenti o funzionalità di analisi dei dati incorporati.