Diferença entre DBMS e Data Mining
DBMS vs Data Mining
Um SGBD (Database Management System) é um sistema completo usado para gerenciar bancos de dados digitais que permite o armazenamento de conteúdo do banco de dados, criação / manutenção de dados, busca e outras funcionalidades. Por outro lado, a Data Mining é um campo em ciência da computação, que trata da extração de informações anteriormente desconhecidas e interessantes de dados brutos. Normalmente, os dados usados como entrada para o processo de mineração de dados são armazenados em bancos de dados. Os usuários que se inclinam para as estatísticas usam a Data Mining. Eles utilizam modelos estatísticos para procurar padrões ocultos em dados. Os mineradores de dados estão interessados em encontrar relações úteis entre diferentes elementos de dados, o que, em última instância, é lucrativo para as empresas.
DBMS
O SGBD, às vezes chamado de gerenciador de banco de dados, é uma coleção de programas de computador dedicados ao gerenciamento (ou seja, organização, armazenamento e recuperação) de todos os bancos de dados instalados em um sistema (ou seja, disco rígido ou rede). Existem diferentes tipos de sistemas de gerenciamento de banco de dados existentes no mundo, e alguns deles são projetados para o gerenciamento adequado de bancos de dados configurados para fins específicos. Os mais populares sistemas comerciais de gerenciamento de banco de dados são Oracle, DB2 e Microsoft Access. Todos esses produtos fornecem meios de alocação de diferentes níveis de privilégios para diferentes usuários, permitindo que um SGBD seja controlado centralmente por um único administrador ou seja alocado para várias pessoas diferentes. Existem quatro elementos importantes em qualquer sistema de gerenciamento de banco de dados. Eles são a linguagem de modelagem, estruturas de dados, linguagem de consulta e mecanismo para transações. A linguagem de modelagem define o idioma de cada banco de dados hospedado no SGBD. Atualmente, várias abordagens populares como hierarquicas, redes, relacionais e objetos estão em prática. As estruturas de dados ajudam a organizar os dados, como registros individuais, arquivos, campos e suas definições e objetos, como a mídia visual. A linguagem de consulta de dados mantém a segurança do banco de dados monitorando dados de login, direitos de acesso a diferentes usuários e protocolos para adicionar dados ao sistema. O SQL é uma linguagem de consulta popular que é usada em Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacional. Finalmente, o mecanismo que permite transações ajuda a concorrência e a multiplicidade. Esse mecanismo assegurará que o mesmo registro não seja modificado por múltiplos usuários ao mesmo tempo, mantendo assim a integridade dos dados no tato. Além disso, o SGBD fornece backup e outras facilidades também.
Data Mining
A mineração de dados também é conhecida como Knowledge Discovery in Data (KDD). Como mencionado acima, é um felid de informática, que trata da extração de informações anteriormente desconhecidas e interessantes de dados brutos.Devido ao crescimento exponencial dos dados, especialmente em áreas como negócios, a mineração de dados tornou-se uma ferramenta muito importante para converter esta grande riqueza de dados em inteligência de negócios, uma vez que a extração manual de padrões se tornou aparentemente impossível nas últimas décadas. Por exemplo, atualmente é usado para várias aplicações, como análise de rede social, detecção de fraude e marketing. A mineração de dados geralmente trata das seguintes quatro tarefas: agrupamento, classificação, regressão e associação. Clustering está identificando grupos similares a partir de dados não estruturados. A classificação é regras de aprendizado que podem ser aplicadas a novos dados e geralmente incluirão as seguintes etapas: pré-processamento de dados, modelagem, seleção de recursos / aprendizagem e avaliação / validação. A regressão é encontrar funções com erro mínimo para dados do modelo. E a associação procura relacionamentos entre variáveis. A mineração de dados geralmente é usada para responder a perguntas como quais os principais produtos que podem ajudar a obter altos lucros no próximo ano no Wal-Mart?
Qual a diferença entre DBMS e Data mining?
O SGBD é um sistema completo para alojar e gerenciar um conjunto de bancos de dados digitais. No entanto, Data Mining é uma técnica ou um conceito em ciência da computação, que trata de extrair informações úteis e anteriormente desconhecidas de dados brutos. Na maioria das vezes, esses dados brutos são armazenados em bancos de dados muito grandes. Portanto, os mineiros de dados usam as funcionalidades existentes do SGBD para lidar, gerenciar e até pré processar dados brutos antes e durante o processo de mineração de dados. No entanto, um sistema DBMS por si só não pode ser usado para analisar dados. Mas, alguns SGBD, no momento, incorporaram dados ou ferramentas de análise de dados.
