Unterschied zwischen DBMS und Data Mining

DBMS vs Data Mining

Ein DBMS (Database Management System) ist ein komplettes System für die Verwaltung digitaler Datenbanken, das die Speicherung von Datenbankinhalten, die Erstellung / Pflege von Daten, die Suche und andere Funktionen ermöglicht. Auf der anderen Seite ist Data Mining ein Gebiet der Informatik, das sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten befasst. Normalerweise werden die Daten, die als Eingabe für den Data Mining-Prozess verwendet werden, in Datenbanken gespeichert. Benutzer, die zu Statistiken neigen, verwenden Data Mining. Sie verwenden statistische Modelle, um nach versteckten Mustern in Daten zu suchen. Data Miner sind daran interessiert, nützliche Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen zu finden, was letztendlich für Unternehmen rentabel ist.

DBMS

DBMS, manchmal auch nur als Datenbankmanager bezeichnet, ist eine Sammlung von Computerprogrammen, die der Verwaltung (d. H. Organisation, Speicherung und Abfrage) aller Datenbanken dienen, die in einem System (d. H. Einer Festplatte oder einem Netzwerk) installiert sind. Weltweit gibt es verschiedene Arten von Datenbankverwaltungssystemen. Einige von ihnen sind für die ordnungsgemäße Verwaltung von Datenbanken konzipiert, die für bestimmte Zwecke konfiguriert sind. Die gängigsten kommerziellen Datenbankverwaltungssysteme sind Oracle, DB2 und Microsoft Access. Alle diese Produkte ermöglichen die Zuweisung unterschiedlicher Berechtigungsstufen für verschiedene Benutzer, so dass ein DBMS zentral von einem einzigen Administrator gesteuert oder mehreren verschiedenen Personen zugewiesen werden kann. In jedem Datenbankverwaltungssystem gibt es vier wichtige Elemente. Sie sind Modellierungssprache, Datenstrukturen, Abfragesprache und Mechanismus für Transaktionen. Die Modellierungssprache definiert die Sprache jeder Datenbank, die im DBMS gehostet wird. Derzeit sind mehrere gängige Ansätze wie Hierarchie, Netzwerk, Relational und Objekt in der Praxis. Datenstrukturen helfen bei der Organisation der Daten wie einzelnen Datensätzen, Dateien, Feldern und deren Definitionen sowie Objekten wie visuellen Medien. Die Datenabfragesprache gewährleistet die Sicherheit der Datenbank, indem Anmeldedaten, Zugriffsrechte für verschiedene Benutzer und Protokolle zum Hinzufügen von Daten zum System überwacht werden. SQL ist eine beliebte Abfragesprache, die in relationalen Datenbankverwaltungssystemen verwendet wird. Schließlich hilft der Mechanismus, der Transaktionen ermöglicht, Parallelität und Multiplizität. Durch diesen Mechanismus wird sichergestellt, dass derselbe Datensatz nicht von mehreren Benutzern gleichzeitig geändert wird. Auf diese Weise bleibt die Datenintegrität erhalten. Darüber hinaus bietet DBMS auch Backup- und andere Funktionen.

Data Mining

Data Mining wird auch als Knowledge Discovery in Data (KDD) bezeichnet. Wie bereits erwähnt, handelt es sich dabei um ein Glücksbringer der Informatik, das sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten befasst. Aufgrund des exponentiellen Wachstums von Daten, insbesondere in Bereichen wie der Geschäftswelt, ist Data Mining ein sehr wichtiges Instrument geworden, um diese große Datenmenge in Business Intelligence umzuwandeln, da das manuelle Extrahieren von Mustern in den letzten Jahrzehnten scheinbar unmöglich geworden ist. Zum Beispiel wird es derzeit für verschiedene Anwendungen verwendet, wie z. B. Analyse sozialer Netzwerke, Betrugserkennung und Marketing. Data Mining umfasst normalerweise die folgenden vier Aufgaben: Clustering, Klassifizierung, Regression und Assoziation. Clustering identifiziert ähnliche Gruppen aus unstrukturierten Daten. Klassifizierung sind Lernregeln, die auf neue Daten angewendet werden können und normalerweise folgende Schritte umfassen: Vorverarbeitung von Daten, Entwerfen der Modellierung, Lernen / Merkmalsauswahl und Bewertung / Validierung. Regression ist das Finden von Funktionen mit minimalem Fehler beim Modellieren von Daten. Und die Assoziation sucht nach Beziehungen zwischen Variablen. Data Mining wird normalerweise verwendet, um Fragen zu beantworten, wie die wichtigsten Produkte aussehen könnten, die im nächsten Jahr in Wal-Mart hohen Gewinn erzielen können?

Was ist der Unterschied zwischen DBMS und Data Mining??

DBMS ist ein vollwertiges System zur Aufnahme und Verwaltung einer Reihe digitaler Datenbanken. Data Mining ist jedoch eine Technik oder ein Konzept in der Informatik, bei der nützliche und bisher unbekannte Informationen aus Rohdaten extrahiert werden. Meist werden diese Rohdaten in sehr großen Datenbanken gespeichert. Daher nutzen Data Miner die vorhandenen DBMS-Funktionalitäten, um Rohdaten vor und während des Data Mining-Prozesses zu verarbeiten, zu verwalten und sogar vorzuverarbeiten. Ein DBMS-System allein kann jedoch nicht zur Analyse von Daten verwendet werden. Derzeit verfügen einige DBMS jedoch über eingebaute Tools oder Funktionen zur Datenanalyse.