Diferența Dintre SGBD și Data Mining

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-16 08:41

SGBD vs Minare de date

Un SGBD (Database Management System) este un sistem complet utilizat pentru gestionarea bazelor de date digitale care permite stocarea conținutului bazei de date, crearea / întreținerea datelor, căutarea și alte funcționalități. Pe de altă parte, Data Mining este un domeniu în informatică, care se ocupă cu extragerea de informații necunoscute anterior și interesante din date brute. De obicei, datele utilizate ca intrare pentru procesul de extragere a datelor sunt stocate în baze de date. Utilizatorii înclinați spre statistici folosesc Data Mining. Utilizează modele statistice pentru a căuta modele ascunse în date. Minerii de date sunt interesați să găsească relații utile între diferite elemente de date, ceea ce este în cele din urmă profitabil pentru companii.

SGBD

SGBD, uneori numit doar manager de baze de date, este o colecție de programe de calculator dedicate gestionării (adică organizării, stocării și recuperării) tuturor bazelor de date care sunt instalate într-un sistem (de exemplu, hard disk sau rețea). Există diferite tipuri de sisteme de gestionare a bazelor de date existente în lume, iar unele dintre ele sunt concepute pentru gestionarea corectă a bazelor de date configurate în scopuri specifice. Cele mai populare sisteme comerciale de gestionare a bazelor de date sunt Oracle, DB2 și Microsoft Access. Toate aceste produse oferă mijloace de alocare a diferitelor niveluri de privilegii pentru diferiți utilizatori, făcând posibil ca un SGBD să fie controlat central de un singur administrator sau să fie alocat mai multor persoane diferite. Există patru elemente importante în orice sistem de gestionare a bazelor de date. Ei sunt limbajul de modelare,structuri de date, limbaj de interogare și mecanism pentru tranzacții. Limbajul de modelare definește limba fiecărei baze de date găzduite în SGBD. În prezent, mai multe abordări populare precum ierarhia, rețeaua, relațională și obiectul sunt în practică. Structurile de date ajută la organizarea datelor, cum ar fi înregistrările individuale, fișierele, câmpurile și definițiile și obiectele acestora, cum ar fi suportul vizual. Limbajul de interogare a datelor menține securitatea bazei de date prin monitorizarea datelor de conectare, drepturi de acces pentru diferiți utilizatori și protocoale pentru a adăuga date la sistem. SQL este un limbaj de interogare popular care este utilizat în sistemele de gestionare a bazelor de date relaționale. În cele din urmă, mecanismul care permite tranzacțiile ajută concurența și multiplicitatea. Acest mecanism se va asigura că aceeași înregistrare nu va fi modificată de mai mulți utilizatori în același timp,păstrând astfel integritatea datelor în tact. În plus, SGBD oferă și facilități de rezervă și alte facilități.

Exploatarea datelor

Exploatarea datelor este, de asemenea, cunoscută sub numele de Discovery Knowledge in Data (KDD). Așa cum am menționat mai sus, este o felidă a informaticii, care se ocupă cu extragerea de informații necunoscute anterior și interesante din date brute. Datorită creșterii exponențiale a datelor, în special în domenii precum afaceri, exploatarea datelor a devenit un instrument foarte important pentru a converti această bogăție mare de date în business intelligence, deoarece extragerea manuală a modelelor a devenit aparent imposibilă în ultimele decenii. De exemplu, este utilizat în prezent pentru diverse aplicații, cum ar fi analiza rețelelor sociale, detectarea fraudei și marketing. Exploatarea datelor se ocupă de obicei de următoarele patru sarcini: grupare, clasificare, regresie și asociere. Clusterizarea este identificarea grupurilor similare din datele nestructurate. Clasificarea reprezintă reguli de învățare care pot fi aplicate noilor date și vor include de obicei următorii pași: preprocesarea datelor, proiectarea modelării, învățarea / selectarea caracteristicilor și Evaluarea / validarea. Regresia constă în găsirea funcțiilor cu erori minime la modelarea datelor. Și asocierea caută relații între variabile. Exploatarea datelor este de obicei folosită pentru a răspunde la întrebări precum care sunt principalele produse care ar putea ajuta la obținerea de profituri mari anul viitor în Wal-Mart?Exploatarea datelor este de obicei folosită pentru a răspunde la întrebări precum care sunt principalele produse care ar putea ajuta la obținerea de profituri mari anul viitor în Wal-Mart?Exploatarea datelor este de obicei folosită pentru a răspunde la întrebări precum care sunt principalele produse care ar putea ajuta la obținerea de profituri mari anul viitor în Wal-Mart?

Care este diferența dintre SGBD și Data mining?

SGBD este un sistem complet pentru adăpostirea și gestionarea unui set de baze de date digitale. Totuși, Data Mining este o tehnică sau un concept în informatică, care se ocupă cu extragerea de informații utile și necunoscute anterior din date brute. De cele mai multe ori, aceste date brute sunt stocate în baze de date foarte mari. Prin urmare, minerii de date utilizează funcționalitățile existente ale SGBD pentru a gestiona, gestiona și chiar preprocesa datele brute înainte și în timpul procesului de extragere a datelor. Cu toate acestea, un sistem SGBD singur nu poate fi utilizat pentru a analiza datele. Dar, unele SGBD au în prezent instrumente sau capabilități de analiză a datelor încorporate.