Diferencia entre DBMS y la minería de datos

DBMS vs minería de datos

Un DBMS (sistema de administración de bases de datos) es un sistema completo utilizado para administrar bases de datos digitales que permite el almacenamiento de contenido de bases de datos, creación/mantenimiento de datos, búsqueda y otras funcionalidades. Por otro lado, la minería de datos es un campo en informática, que se ocupa de la extracción de información previamente desconocida e interesante de datos sin procesar. Por lo general, los datos utilizados como entrada para el proceso de minería de datos se almacenan en bases de datos. Los usuarios que se inclinan hacia las estadísticas usan la minería de datos. Utilizan modelos estadísticos para buscar patrones ocultos en los datos. Los mineros de datos están interesados ​​en encontrar relaciones útiles entre diferentes elementos de datos, que en última instancia es rentable para las empresas.

DBMS

DBMS, a veces solo llamado administrador de bases de datos, es una colección de programas de computadora que está dedicado a la administración (i.mi. Organización, almacenamiento y recuperación) de todas las bases de datos que se instalan en un sistema (i.mi. disco duro o red). Existen diferentes tipos de sistemas de gestión de bases de datos en el mundo, y algunos de ellos están diseñados para la administración adecuada de bases de datos configuradas para fines específicos. Los sistemas de gestión de bases de datos comerciales más populares son Oracle, DB2 y Microsoft Access. Todos estos productos proporcionan medios de asignación de diferentes niveles de privilegios para diferentes usuarios, lo que hace posible que un administrador controle centralmente por un solo DBMS o se asigne a varias personas diferentes. Hay cuatro elementos importantes en cualquier sistema de gestión de bases de datos. Son el lenguaje de modelado, las estructuras de datos, el lenguaje de consulta y el mecanismo de las transacciones. El lenguaje de modelado define el lenguaje de cada base de datos alojada en el DBMS. Actualmente, varios enfoques populares como jerarqual, red, relacional y objeto están en práctica. Las estructuras de datos ayudan a organizar los datos tales como registros individuales, archivos, campos y sus definiciones y objetos como medios visuales. El lenguaje de consulta de datos mantiene la seguridad de la base de datos al monitorear los datos de inicio de sesión, los derechos de acceso a los diferentes usuarios y los protocolos para agregar datos al sistema. SQL es un lenguaje de consulta popular que se utiliza en los sistemas de gestión de bases de datos relacionales. Finalmente, el mecanismo que permite transacciones ayude a la concurrencia y la multiplicidad. Ese mecanismo se asegurará de que el mismo registro no sea modificado por varios usuarios al mismo tiempo, manteniendo así la integridad de los datos TACT. Además, los DBM también proporcionan una copia de seguridad y otras instalaciones.

Procesamiento de datos

La minería de datos también se conoce como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD). Como se mencionó anteriormente, es un felido de la informática, que se ocupa de la extracción de información previamente desconocida e interesante de datos sin procesar. Debido al crecimiento exponencial de los datos, especialmente en áreas como el negocio, la minería de datos se ha convertido en una herramienta muy importante para convertir esta gran riqueza de datos en inteligencia empresarial, ya que la extracción manual de patrones se ha vuelto aparentemente imposible en las últimas décadas. Por ejemplo, actualmente se ha utilizado para diversas aplicaciones, como el análisis de redes sociales, la detección de fraude y el marketing. La minería de datos generalmente se ocupa de las siguientes cuatro tareas: agrupación, clasificación, regresión y asociación. La agrupación está identificando grupos similares a partir de datos no estructurados. La clasificación son reglas de aprendizaje que se pueden aplicar a nuevos datos y generalmente incluirán los siguientes pasos: preprocesamiento de datos, diseño de modelado, aprendizaje/selección de características y evaluación/validación. La regresión es encontrar funciones con un error mínimo para modelar datos. Y la asociación está buscando relaciones entre variables. La minería de datos generalmente se usa para responder preguntas, como cuáles son los principales productos que podrían ayudar a obtener altas ganancias el próximo año en Wal-Mart?

¿Cuál es la diferencia entre DBMS y la minería de datos??

DBMS es un sistema completo para la vivienda y administrar un conjunto de bases de datos digitales. Sin embargo, la minería de datos es una técnica o un concepto en informática, que se ocupa de la extracción de información útil y previamente desconocida de datos sin procesar. La mayoría de las veces, estos datos sin procesar se almacenan en bases de datos muy grandes. Por lo tanto, los mineros de datos utilizan las funcionalidades existentes de DBMS para manejar, administrar e incluso preprocesar datos sin procesar antes y durante el proceso de minería de datos. Sin embargo, un sistema DBMS por sí solo no se puede utilizar para analizar datos. Pero, algunos DBM en la actualidad tienen herramientas o capacidades de análisis de datos incorporados.