Разлика између ДБМС и Дата Мининг

ДБМС вс Дата Мининг

ДБМС (систем за управљање базама података) је комплетан систем који се користи за управљање дигиталним базама података који омогућава чување садржаја базе података, креирање / одржавање података, претраживање и друге функционалности. Са друге стране, Дата Мининг је поље у рачунарској науци, које се бави извлачењем претходно непознатих и занимљивих података из сирових података. Обично се подаци који се користе као улаз за процес вађења података чувају у базама података. Корисници склони статистикама користе Дата Мининг. Они користе статистичке моделе за тражење скривених образаца у подацима. Рудари података су заинтересовани да пронађу корисне односе између различитих елемената података, што је на крају исплативо за предузећа.

ДБМС

ДБМС, који се понекад назива и управитељ базе података, је збирка рачунарских програма која је намијењена за управљање (тј. Организацију, складиштење и преузимање) свих база података које су инсталиране у систему (тј. Хард диск или мрежа). У свету постоје различите врсте система за управљање базама података, а неки од њих дизајнирани су за правилно управљање базама података конфигурисано за посебне сврхе. Најпопуларнији комерцијални системи за управљање базама података су Орацле, ДБ2 и Мицрософт Аццесс. Сви ови производи пружају средства за доделу различитих нивоа привилегија за различите кориснике, омогућујући ДБМС да централно контролише један администратор или да буде додељен неколико различитих људи. У сваком систему управљања базама података постоје четири важна елемента. Они су језик за моделирање, структуре података, језик упита и механизам за трансакције. Језик моделирања дефинира језик сваке базе података смјештених у ДБМС. Тренутно је у пракси неколико популарних приступа попут хијерархијског, мрежног, релацијског и објектног. Структуре података помажу у организацији података као што су појединачни записи, датотеке, поља и њихове дефиниције и објекти као што су визуелни медији. Језик упита података одржава сигурност базе података надгледањем података за пријаву, приступним правима различитим корисницима и протоколима за додавање података у систем. СКЛ је популаран језик упита који се користи у системима за управљање релацијским базама података. Коначно, механизам који омогућава трансакције помаже конкурентности и вишеструкости. Тај механизам ће осигурати да исти запис неће модификовати више корисника истовремено, одржавајући тако интегритет података у такту. Поред тога, ДБМС пружа и резервне копије и друге погодности.

Претрага података

Ископавање података је такође познато као Откривање знања у подацима (КДД). Као што је горе поменуто, ради се о излегању рачунарске науке, који се бави извлачењем до сада непознатих и занимљивих података из сирових података. Због експоненцијалног раста података, посебно у областима као што је пословање, вађење података је постало веома важно средство за претварање овог великог богатства података у пословну интелигенцију, јер је ручно вађење образаца наизглед било немогуће у последњих неколико деценија. На пример, тренутно се користи за разне апликације као што су анализа друштвених мрежа, откривање преваре и маркетинг. Ископавање података обично се бави следећа четири задатка: групирање, класификација, регресија и удруживање. Кластерирање идентификује сличне групе из неструктурираних података. Класификација је правила учења која се могу применити на нове податке и обично укључују следеће кораке: претходна обрада података, дизајнирање модела, избор учења / избора карактеристика и процена / валидација. Регресија је проналажење функција са минималном грешком за моделирање података. А асоцијација тражи односе између променљивих. Ископавање података обично се користи за одговор на питања попут који су главни производи који би могли да помогну у остваривању високог профита следеће године у Вал-Марту?

Која је разлика између ДБМС-а и Дата мининг-а?

ДБМС је пуноправни систем за смештај и управљање сетом дигиталних база података. Међутим, Дата Мининг је техника или концепт у рачунарској науци, који се бави вађењем корисних и до сада непознатих информација из сирових података. Ови сирови подаци се углавном чувају у веома великим базама података. Због тога рудари података користе постојеће функционалности ДБМС-а за руковање, управљање и чак обраду необрађених података пре и током процеса вађења података. Међутим, сам ДБМС систем се не може користити за анализу података. Али, неки ДБМС тренутно имају уграђене алате или могућности за анализу података.