Unterschied Zwischen DBMS Und Data Mining

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Zuletzt bearbeitet: 2023-12-16 08:37

DBMS vs Data Mining

Ein DBMS (Database Management System) ist ein komplettes System zur Verwaltung digitaler Datenbanken, das die Speicherung von Datenbankinhalten, die Erstellung / Pflege von Daten, die Suche und andere Funktionen ermöglicht. Andererseits ist Data Mining ein Bereich der Informatik, der sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten befasst. Normalerweise werden die Daten, die als Eingabe für den Data Mining-Prozess verwendet werden, in Datenbanken gespeichert. Benutzer, die zu Statistiken neigen, verwenden Data Mining. Sie verwenden statistische Modelle, um nach versteckten Mustern in Daten zu suchen. Data Miner sind daran interessiert, nützliche Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen zu finden, was letztendlich für Unternehmen rentabel ist.

DBMS

DBMS, manchmal auch nur als Datenbankmanager bezeichnet, ist eine Sammlung von Computerprogrammen, die für die Verwaltung (dh Organisation, Speicherung und Abruf) aller Datenbanken vorgesehen sind, die auf einem System (dh Festplatte oder Netzwerk) installiert sind. Es gibt weltweit verschiedene Arten von Datenbankverwaltungssystemen, von denen einige für die ordnungsgemäße Verwaltung von Datenbanken konzipiert sind, die für bestimmte Zwecke konfiguriert wurden. Die beliebtesten kommerziellen Datenbankverwaltungssysteme sind Oracle, DB2 und Microsoft Access. Alle diese Produkte bieten die Möglichkeit, verschiedenen Benutzern unterschiedliche Berechtigungsstufen zuzuweisen, sodass ein DBMS zentral von einem einzelnen Administrator gesteuert oder mehreren verschiedenen Personen zugewiesen werden kann. In jedem Datenbankverwaltungssystem gibt es vier wichtige Elemente. Sie sind die Modellierungssprache,Datenstrukturen, Abfragesprache und Mechanismus für Transaktionen. Die Modellierungssprache definiert die Sprache jeder im DBMS gehosteten Datenbank. Derzeit werden verschiedene gängige Ansätze wie Hierarchie, Netzwerk, Relational und Objekt praktiziert. Datenstrukturen helfen bei der Organisation von Daten wie einzelnen Datensätzen, Dateien, Feldern sowie deren Definitionen und Objekten wie visuellen Medien. Die Datenabfragesprache gewährleistet die Sicherheit der Datenbank, indem Anmeldedaten, Zugriffsrechte für verschiedene Benutzer und Protokolle zum Hinzufügen von Daten zum System überwacht werden. SQL ist eine beliebte Abfragesprache, die in relationalen Datenbankverwaltungssystemen verwendet wird. Schließlich hilft der Mechanismus, der Transaktionen ermöglicht, bei der Parallelität und Multiplizität. Dieser Mechanismus stellt sicher, dass derselbe Datensatz nicht von mehreren Benutzern gleichzeitig geändert wird. So bleibt die Datenintegrität erhalten. Darüber hinaus bietet DBMS auch Backup- und andere Funktionen.

Data Mining

Data Mining wird auch als Knowledge Discovery in Data (KDD) bezeichnet. Wie oben erwähnt, handelt es sich um ein Verbrechen der Informatik, das sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten befasst. Aufgrund des exponentiellen Datenwachstums, insbesondere in Bereichen wie Unternehmen, ist Data Mining zu einem sehr wichtigen Instrument geworden, um diese große Datenfülle in Business Intelligence umzuwandeln, da das manuelle Extrahieren von Mustern in den letzten Jahrzehnten scheinbar unmöglich geworden ist. Beispielsweise wird es derzeit für verschiedene Anwendungen wie die Analyse sozialer Netzwerke, die Aufdeckung von Betrug und das Marketing verwendet. Data Mining befasst sich normalerweise mit den folgenden vier Aufgaben: Clustering, Klassifizierung, Regression und Zuordnung. Beim Clustering werden ähnliche Gruppen aus unstrukturierten Daten identifiziert. Bei der Klassifizierung handelt es sich um Lernregeln, die auf neue Daten angewendet werden können und in der Regel die folgenden Schritte umfassen: Vorverarbeitung von Daten, Entwurf von Modellierung, Lernen / Auswahl von Funktionen und Bewertung / Validierung. Bei der Regression werden Funktionen mit minimalen Fehlern für Modelldaten gefunden. Und die Assoziation sucht nach Beziehungen zwischen Variablen. Data Mining wird normalerweise verwendet, um Fragen zu beantworten, z. B. welche Hauptprodukte könnten dazu beitragen, im nächsten Jahr in Wal-Mart einen hohen Gewinn zu erzielen?Data Mining wird normalerweise verwendet, um Fragen zu beantworten, z. B. welche Hauptprodukte könnten dazu beitragen, im nächsten Jahr in Wal-Mart einen hohen Gewinn zu erzielen?Data Mining wird normalerweise verwendet, um Fragen zu beantworten, z. B. welche Hauptprodukte könnten dazu beitragen, im nächsten Jahr in Wal-Mart einen hohen Gewinn zu erzielen?

Was ist der Unterschied zwischen DBMS und Data Mining?

DBMS ist ein vollwertiges System zur Unterbringung und Verwaltung einer Reihe digitaler Datenbanken. Data Mining ist jedoch eine Technik oder ein Konzept in der Informatik, die sich mit dem Extrahieren nützlicher und bisher unbekannter Informationen aus Rohdaten befasst. In den meisten Fällen werden diese Rohdaten in sehr großen Datenbanken gespeichert. Daher nutzen Data Miner die vorhandenen Funktionen von DBMS, um Rohdaten vor und während des Data Mining-Prozesses zu verarbeiten, zu verwalten und sogar vorzuverarbeiten. Ein DBMS-System allein kann jedoch nicht zur Datenanalyse verwendet werden. Einige DBMS verfügen derzeit jedoch über integrierte Tools oder Funktionen zur Datenanalyse.