DBMS vs Data Mining
Ett DBMS (Database Management System) är ett komplett system som används för att hantera digitala databaser som möjliggör lagring av databasinnehåll, skapande / underhåll av data, sökning och andra funktioner. Å andra sidan är Data Mining ett fält inom datavetenskap som behandlar utvinning av tidigare okänd och intressant information från rådata. Vanligtvis lagras den data som används som input för Data mining-processen i databaser. Användare som är benägna mot statistik använder Data Mining. De använder statistiska modeller för att leta efter dolda mönster i data. Data gruvarbetare är intresserade av att hitta användbara relationer mellan olika dataelement, vilket i slutändan är lönsamt för företag.
DBMS
DBMS, ibland bara kallat databashanterare, är en samling datorprogram som är avsedda för hantering (dvs. organisering, 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 utformade för korrekt hantering av databaser som är konfigurerade för specifika ändamål. De mest populära kommersiella databashanteringssystemen är Oracle, DB2 och Microsoft Access. Alla dessa produkter ger fördelning av olika nivåer av privilegier för olika användare, vilket gör det möjligt för ett DBMS att styras centralt av en enda administratör eller att tilldelas till flera olika personer. Det finns fyra viktiga element i alla databashanteringssystem. De är modelleringsspråket,datastrukturer, frågespråk och mekanism för transaktioner. Modelleringsspråket definierar språket för varje databas som finns i DBMS. För närvarande finns flera populära tillvägagångssätt som hierarki, nätverk, relation och objekt i praktiken. Datastrukturer hjälper till att organisera data som enskilda poster, filer, fält och deras definitioner och objekt som visuella medier. Datafrågespråk bibehåller databasens säkerhet genom att övervaka inloggningsdata, åtkomsträttigheter till olika användare och protokoll för att lägga till data i systemet. SQL är ett populärt frågespråk som används i Relational Database Management Systems. 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,och därmed hålla dataintegriteten i takt. Dessutom tillhandahåller DBMS säkerhetskopiering och andra faciliteter.
Data Mining
Data mining är också känt som Knowledge Discovery in Data (KDD). Som nämnts ovan är det en känd datavetenskap som behandlar utvinning av tidigare okänd och intressant information från rådata. På grund av den exponentiella tillväxten av data, särskilt inom områden som affärer, har data mining blivit ett mycket viktigt verktyg för att konvertera denna stora mängd data till affärsinformation, eftersom manuell utvinning av mönster har blivit omöjligt under de senaste decennierna. Till exempel har den för närvarande använts för olika applikationer, såsom analys av sociala nätverk, upptäckt av bedrägerier och marknadsföring. Data mining handlar vanligtvis om följande fyra uppgifter: kluster, klassificering, regression och associering. Clustering är att identifiera liknande grupper från ostrukturerad data. Klassificering är inlärningsregler som kan tillämpas på nya data och innefattar vanligtvis följande steg: förbehandling av data, design av modellering, inlärning / funktionsval och utvärdering / validering. Regression är att hitta funktioner med minimalt fel för modelldata. Och associering letar efter relationer mellan variabler. Data mining används vanligtvis för att svara på frågor som vilka är de viktigaste produkterna som kan hjälpa till att få hög vinst nästa år i Wal-Mart?Data mining används vanligtvis för att svara på frågor som vilka är de viktigaste produkterna som kan hjälpa till att få hög vinst nästa år i Wal-Mart?Data mining används vanligtvis för att svara på 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 bostäder och hantering av 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 databearbetare DBMS befintliga funktioner för att hantera, hantera och till och med förbehandla rådata före och under databearbetningsprocessen. Dock kan ett DBMS-system inte användas för att analysera data. Men för närvarande har vissa DBMS inbyggda dataanalysverktyg eller -funktioner.
