DBMS vs Data Mining
A DBMS (Database Management System) är ett komplett system som används för att hantera digitala databaser som tillåter lagring av databasinnehåll, skapande/underhåll av data, sökning och andra funktioner. Å andra sidan är Data Mining ett område inom datavetenskap, som handlar om utvinning av tidigare okänd och intressant information från rådata. Vanligtvis lagras data som används som indata för datautvinningsprocessen i databaser. Användare som är benägna till statistik använder Data Mining. De använder statistiska modeller för att leta efter dolda mönster i data. Dataminers är intresserade av att hitta användbara relationer mellan olika dataelement, vilket i slutändan är lönsamt för företag.
DBMS
DBMS, ibland bara kallad databashanterare, är en samling datorprogram som är dedikerade för hantering (dvs. organisation, lagring och hämtning) av alla databaser som är installerade i ett system (dvs hårddisk eller nätverk). Det finns olika typer av databashanteringssystem som finns i världen, och några av dem är designade för korrekt hantering av databaser konfigurerade för specifika ändamål. De mest populära kommersiella databashanteringssystemen är Oracle, DB2 och Microsoft Access. Alla dessa produkter ger möjlighet att tilldela olika nivåer av privilegier för olika användare, vilket gör det möjligt för ett DBMS att styras centr alt av en enda administratör eller att allokeras till flera olika personer. Det finns fyra viktiga element i alla databashanteringssystem. De är modelleringsspråket, datastrukturerna, frågespråket och mekanismen för transaktioner. Modelleringsspråket definierar språket för varje databas som är värd i DBMS. För närvarande finns flera populära tillvägagångssätt som hierarkisk, nätverk, relationell och objekt i praktiken. Datastrukturer hjälper till att organisera data såsom enskilda poster, filer, fält och deras definitioner och objekt såsom visuella media. Datafrågespråk upprätthåller databasens säkerhet genom att övervaka inloggningsdata, åtkomsträttigheter till olika användare och protokoll för att lägga till data till systemet. SQL är ett populärt frågespråk som används i relationella databashanteringssystem. Slutligen hjälper mekanismen som möjliggör transaktioner samtidighet och mångfald. Den mekanismen kommer att se till att samma post inte kommer att ändras av flera användare samtidigt, vilket behåller dataintegriteten i takt. Dessutom tillhandahåller DBMS backup och andra faciliteter.
Data Mining
Data mining är också känd som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nämnts ovan är det en felid inom datavetenskap, som sysslar med utvinning av tidigare okänd och intressant information från rådata. På grund av den exponentiella tillväxten av data, särskilt inom områden som företag, har datautvinning blivit ett mycket viktigt verktyg för att omvandla denna stora mängd data till business intelligence, eftersom manuell extrahering av mönster har blivit till synes omöjlig under de senaste decennierna. Till exempel används den för närvarande för olika applikationer som analys av sociala nätverk, upptäckt av bedrägerier och marknadsföring. Data mining handlar vanligtvis om följande fyra uppgifter: klustring, klassificering, regression och association. Klustring är att identifiera liknande grupper från ostrukturerad data. Klassificering är inlärningsregler som kan tillämpas på ny data och kommer vanligtvis att innefatta följande steg: förbearbetning av data, design av modellering, inlärning/funktionsval och utvärdering/validering. Regression är att hitta funktioner med minim alt fel för att modellera data. Och association letar efter samband mellan variabler. Datautvinning används vanligtvis för att besvara frågor som vilka är de viktigaste produkterna som kan hjälpa till att få hög vinst nästa år i Wal-Mart?
Vad är skillnaden mellan DBMS och Data mining?
DBMS är ett fullfjädrat system för att inhysa och hantera en uppsättning digitala databaser. Data Mining är dock en teknik eller ett koncept inom datavetenskap, som handlar om att extrahera användbar och tidigare okänd information från rådata. Oftast lagras dessa rådata i mycket stora databaser. Därför använder dataminers de befintliga funktionerna i DBMS för att hantera, hantera och till och med förbearbeta rådata före och under datautvinningsprocessen. Ett DBMS-system ensamt kan dock inte användas för att analysera data. Men vissa DBMS har för närvarande inbyggda verktyg eller funktioner för dataanalys.
