Różnica Między DBMS A Eksploracją Danych

Różnica Między DBMS A Eksploracją Danych
Różnica Między DBMS A Eksploracją Danych

Wideo: Różnica Między DBMS A Eksploracją Danych

Wideo: Różnica Między DBMS A Eksploracją Danych
Wideo: Do czego potrzebujemy baz danych? Podstawy pracy z bazami relacyjnymi (SQL) 2024, Może
Anonim

DBMS vs Data Mining

DBMS (Database Management System) to kompletny system służący do zarządzania cyfrowymi bazami danych, który umożliwia przechowywanie zawartości bazy danych, tworzenie / utrzymywanie danych, wyszukiwanie i inne funkcjonalności. Z drugiej strony Data Mining to dziedzina informatyki, która zajmuje się wydobywaniem nieznanych wcześniej i interesujących informacji z surowych danych. Zwykle dane używane jako dane wejściowe w procesie eksploracji danych są przechowywane w bazach danych. Użytkownicy, którzy są skłonni do statystyk, korzystają z Data Mining. Wykorzystują modele statystyczne do wyszukiwania ukrytych wzorców w danych. Osoby zajmujące się eksploracją danych są zainteresowane znajdowaniem przydatnych relacji między różnymi elementami danych, co ostatecznie jest opłacalne dla firm.

DBMS

DBMS, czasami nazywany po prostu menedżerem baz danych, to zbiór programów komputerowych przeznaczonych do zarządzania (tj. Organizacją, przechowywaniem i odzyskiwaniem) wszystkimi bazami danych zainstalowanymi w systemie (tj. Na dysku twardym lub w sieci). Na świecie istnieją różne typy systemów zarządzania bazami danych, a niektóre z nich są przeznaczone do prawidłowego zarządzania bazami danych skonfigurowanymi do określonych celów. Najpopularniejszymi komercyjnymi systemami zarządzania bazami danych są Oracle, DB2 i Microsoft Access. Wszystkie te produkty umożliwiają przydzielanie różnych poziomów uprawnień różnym użytkownikom, umożliwiając centralne sterowanie systemem DBMS przez jednego administratora lub przydzielenie go kilku różnym osobom. W każdym systemie zarządzania bazą danych są cztery ważne elementy. Są językiem modelującym,struktury danych, język zapytań i mechanizm transakcji. Język modelowania definiuje język każdej bazy danych hostowanej w DBMS. Obecnie w praktyce jest kilka popularnych podejść, takich jak hierarchiczne, sieciowe, relacyjne i obiektowe. Struktury danych pomagają organizować dane, takie jak pojedyncze rekordy, pliki, pola i ich definicje oraz obiekty, takie jak media wizualne. Język zapytań o dane zapewnia bezpieczeństwo bazy danych, monitorując dane logowania, prawa dostępu dla różnych użytkowników i protokoły dodawania danych do systemu. SQL to popularny język zapytań używany w systemach zarządzania relacyjnymi bazami danych. Wreszcie mechanizm, który pozwala na transakcje, wspomaga współbieżność i wielość. Mechanizm ten zapewni, że ten sam rekord nie będzie modyfikowany przez wielu użytkowników w tym samym czasie,w ten sposób zachowując integralność danych. Dodatkowo DBMS zapewnia tworzenie kopii zapasowych i inne udogodnienia.

Eksploracja danych

Eksploracja danych jest również znana jako odkrywanie wiedzy w danych (KDD). Jak wspomniano powyżej, jest to felid z informatyki, która zajmuje się wydobywaniem wcześniej nieznanych i interesujących informacji z surowych danych. Ze względu na wykładniczy wzrost ilości danych, szczególnie w obszarach takich jak biznes, eksploracja danych stała się bardzo ważnym narzędziem do przekształcania tego ogromnego bogactwa danych w analizę biznesową, ponieważ ręczne wydobywanie wzorców stało się pozornie niemożliwe w ciągu ostatnich kilku dekad. Na przykład jest obecnie używany do różnych zastosowań, takich jak analiza sieci społecznościowych, wykrywanie oszustw i marketing. Eksploracja danych zwykle obejmuje cztery następujące zadania: grupowanie, klasyfikacja, regresja i asocjacja. Grupowanie to identyfikacja podobnych grup na podstawie nieustrukturyzowanych danych. Klasyfikacja to uczenie się reguł, które można zastosować do nowych danych i zazwyczaj obejmuje następujące kroki: wstępne przetwarzanie danych, projektowanie modelowania, uczenie się / wybór funkcji i ocena / walidacja. Regresja to znajdowanie funkcji z minimalnym błędem w modelowaniu danych. A asocjacja szuka relacji między zmiennymi. Eksploracja danych jest zwykle wykorzystywana do odpowiedzi na pytania, takie jak jakie są główne produkty, które mogą pomóc w uzyskaniu wysokiego zysku w przyszłym roku w Wal-Mart?Eksploracja danych jest zwykle wykorzystywana do odpowiedzi na pytania, takie jak główne produkty, które mogą pomóc w uzyskaniu wysokiego zysku w przyszłym roku w Wal-Mart?Eksploracja danych jest zwykle wykorzystywana do odpowiedzi na pytania, takie jak główne produkty, które mogą pomóc w uzyskaniu 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 użytecznych i wcześniej nieznanych informacji z surowych danych. W większości przypadków te surowe dane są przechowywane w bardzo dużych bazach danych. Dlatego kopacze danych wykorzystują istniejące funkcje DBMS do obsługi, zarządzania, a nawet wstępnego przetwarzania surowych danych przed i podczas procesu eksploracji danych. Jednak do analizy danych nie można używać samego systemu DBMS. Jednak niektóre systemy DBMS mają obecnie wbudowane narzędzia lub możliwości do analizy danych.

Zalecane: