DBMS vs dolování dat
DBMS (Database Management System) je kompletní systém používaný pro správu digitálních databází, který umožňuje ukládání obsahu databáze, vytváření / údržbu dat, vyhledávání a další funkce. Na druhé straně je Data Mining oborem v počítačové vědě, který se zabývá extrakcí dříve neznámých a zajímavých informací ze surových dat. Data použitá jako vstup pro proces dolování dat jsou obvykle uložena v databázích. Uživatelé, kteří inklinují ke statistikám, používají Data Mining. Využívají statistické modely k hledání skrytých vzorů v datech. Těžaři dat mají zájem o nalezení užitečných vztahů mezi různými datovými prvky, což je pro podniky v konečném důsledku výhodné.
DBMS
DBMS, někdy nazývaný také správce databází, je kolekce počítačových programů, která je určena pro správu (tj. Organizaci, ukládání a načítání) všech databází, které jsou nainstalovány v systému (tj. Pevný disk nebo síť). Ve světě existují různé typy systémů pro správu databází a některé z nich jsou navrženy pro správnou správu databází nakonfigurovaných pro konkrétní účely. Nejoblíbenější komerční systémy pro správu databází jsou Oracle, DB2 a Microsoft Access. Všechny tyto produkty poskytují prostředky pro přidělování různých úrovní oprávnění pro různé uživatele, což umožňuje centrální správu systému DBMS jedním správcem nebo přidělení několika různým lidem. V každém systému správy databáze existují čtyři důležité prvky. Jsou modelovacím jazykem,datové struktury, dotazovací jazyk a mechanismus transakcí. Modelovací jazyk definuje jazyk každé databáze hostované v DBMS. V současné době je v praxi několik populárních přístupů, jako je hierarchický, síťový, relační a objektový. Datové struktury pomáhají uspořádat data, jako jsou jednotlivé záznamy, soubory, pole a jejich definice, a objekty, jako jsou vizuální média. Jazyk dotazu na data udržuje zabezpečení databáze monitorováním přihlašovacích údajů, přístupových práv k různým uživatelům a protokolů pro přidávání dat do systému. SQL je populární dotazovací jazyk, který se používá v systémech správy relačních databází. Nakonec mechanismus, který umožňuje transakce, pomáhá souběžnosti a multiplicitě. Tento mechanismus zajistí, že stejný záznam nebude upraven více uživateli současně,tím je zachována integrita dat v taktu. DBMS navíc poskytuje zálohy a další zařízení.
Dolování dat
Dolování dat je také známé jako Knowledge Discovery in Data (KDD). Jak již bylo zmíněno výše, jedná se o felida počítačové vědy, která se zabývá extrakcí dříve neznámých a zajímavých informací ze surových dat. Vzhledem k exponenciálnímu růstu dat, zejména v oblastech, jako je podnikání, se těžba dat stala velmi důležitým nástrojem pro převod tohoto velkého množství dat na business intelligence, protože ruční extrakce vzorů je v posledních několika desetiletích zdánlivě nemožná. Například se v současné době používá pro různé aplikace, jako je analýza sociálních sítí, detekce podvodů a marketing. Data mining se obvykle zabývá následujícími čtyřmi úkoly: shlukování, klasifikace, regrese a asociace. Clustering identifikuje podobné skupiny z nestrukturovaných dat. Klasifikace je pravidla učení, která lze použít na nová data a obvykle zahrnují následující kroky: předzpracování dat, návrh modelování, výběr učení / funkce a hodnocení / validace. Regrese je hledání funkcí s minimální chybou modelových dat. Asociace hledá vztahy mezi proměnnými. Data mining se obvykle používá k zodpovězení otázek, jaké jsou hlavní produkty, které by mohly ve Wal-Martu v příštím roce pomoci dosáhnout vysokého zisku?Data mining se obvykle používá k zodpovězení otázek, jaké jsou hlavní produkty, které by mohly v příštím roce ve Wal-Martu pomoci dosáhnout vysokého zisku?Data mining se obvykle používá k zodpovězení otázek, jaké jsou hlavní produkty, které by mohly v příštím roce ve Wal-Martu pomoci dosáhnout vysokého zisku?
Jaký je rozdíl mezi DBMS a těžbou dat?
DBMS je plnohodnotný systém pro správu a správu digitálních databází. Data Mining je však technika nebo koncept v počítačové vědě, který se zabývá získáváním užitečných a dříve neznámých informací ze surových dat. Většinou jsou tato nezpracovaná data uložena ve velmi velkých databázích. Proto těžaři dat využívají stávající funkce DBMS ke zpracování, správě a dokonce k předzpracování nezpracovaných dat před a během procesu těžby dat. Samotný systém DBMS však nelze použít k analýze dat. Ale některé DBMS v současné době mají vestavěné nástroje nebo funkce pro analýzu dat.
