Differenza Tra DBMS E Data Mining

2024 Autore: Mildred Bawerman | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-16 08:39

DBMS vs data mining

Un DBMS (Database Management System) è un sistema completo utilizzato per la gestione di database digitali che consente l'archiviazione del contenuto del database, la creazione / manutenzione dei dati, la ricerca e altre funzionalità. D'altra parte, il Data Mining è un campo dell'informatica, che si occupa dell'estrazione di informazioni precedentemente sconosciute e interessanti da dati grezzi. Di solito, i dati utilizzati come input per il processo di data mining vengono archiviati nei database. Gli utenti inclini alle statistiche utilizzano il data mining. Utilizzano modelli statistici per cercare modelli nascosti nei dati. I data miner sono interessati a trovare relazioni utili tra diversi elementi di dati, il che è in definitiva redditizio per le aziende.

DBMS

DBMS, a volte chiamato semplicemente un gestore di database, è una raccolta di programmi per computer che è dedicata alla gestione (cioè organizzazione, archiviazione e recupero) di tutti i database installati in un sistema (cioè disco rigido o rete). Esistono diversi tipi di Database Management System esistenti nel mondo, e alcuni di essi sono progettati per la corretta gestione di database configurati per scopi specifici. I sistemi di gestione di database commerciali più popolari sono Oracle, DB2 e Microsoft Access. Tutti questi prodotti forniscono mezzi per l'allocazione di diversi livelli di privilegi per diversi utenti, rendendo possibile il controllo centralizzato di un DBMS da parte di un singolo amministratore o l'allocazione a più persone diverse. Ci sono quattro elementi importanti in qualsiasi Database Management System. Sono il linguaggio di modellazione,strutture dati, linguaggio di interrogazione e meccanismo per le transazioni. Il linguaggio di modellazione definisce la lingua di ogni database ospitato nel DBMS. Attualmente sono in pratica diversi approcci popolari come gerarchico, di rete, relazionale e oggetto. Le strutture dati aiutano a organizzare i dati come record individuali, file, campi e le loro definizioni e oggetti come i media visivi. Il linguaggio di query dei dati mantiene la sicurezza del database monitorando i dati di accesso, i diritti di accesso a diversi utenti e i protocolli per aggiungere dati al sistema. SQL è un popolare linguaggio di query utilizzato nei sistemi di gestione di database relazionali. Infine, il meccanismo che consente le transazioni aiuta la concorrenza e la molteplicità. Questo meccanismo farà in modo che lo stesso record non venga modificato da più utenti contemporaneamente,mantenendo così intatta l'integrità dei dati. Inoltre, DBMS fornisce backup e altri servizi.

Estrazione dei dati

Il data mining è noto anche come Knowledge Discovery in Data (KDD). Come accennato in precedenza, è un felid dell'informatica, che si occupa dell'estrazione di informazioni precedentemente sconosciute e interessanti da dati grezzi. A causa della crescita esponenziale dei dati, soprattutto in aree come il business, il data mining è diventato uno strumento molto importante per convertire questa grande ricchezza di dati in business intelligence, poiché l'estrazione manuale dei modelli è diventata apparentemente impossibile negli ultimi decenni. Ad esempio, è attualmente utilizzato per varie applicazioni come l'analisi dei social network, il rilevamento delle frodi e il marketing. Il data mining di solito si occupa delle seguenti quattro attività: clustering, classificazione, regressione e associazione. Il clustering sta identificando gruppi simili da dati non strutturati. La classificazione è regole di apprendimento che possono essere applicate a nuovi dati e tipicamente includerà i seguenti passaggi: pre-elaborazione dei dati, modellazione di progettazione, selezione di funzioni / apprendimento e valutazione / convalida. La regressione è trovare funzioni con un errore minimo per modellare i dati. E l'associazione cerca relazioni tra variabili. Il data mining viene solitamente utilizzato per rispondere a domande come quali sono i principali prodotti che potrebbero aiutare a ottenere profitti elevati il prossimo anno in Wal-Mart?Il data mining viene solitamente utilizzato per rispondere a domande come quali sono i principali prodotti che potrebbero aiutare a ottenere profitti elevati il prossimo anno in Wal-Mart?Il data mining viene solitamente utilizzato per rispondere a domande come quali sono i principali prodotti che potrebbero aiutare a ottenere profitti elevati il prossimo anno in Wal-Mart?

Qual è la differenza tra DBMS e data mining?

DBMS è un sistema completo per la custodia e la gestione di una serie di database digitali. Tuttavia il Data Mining è una tecnica o un concetto in informatica, che si occupa di estrarre informazioni utili e precedentemente sconosciute da dati grezzi. La maggior parte delle volte, questi dati grezzi vengono archiviati in database di grandi dimensioni. Pertanto i data miner utilizzano le funzionalità esistenti del DBMS per gestire, gestire e persino preelaborare i dati grezzi prima e durante il processo di data mining. Tuttavia, un sistema DBMS da solo non può essere utilizzato per analizzare i dati. Tuttavia, alcuni DBMS attualmente dispongono di strumenti o capacità di analisi dei dati incorporati.