Verschil Tussen DBMS En Datamining

2024 Auteur: Mildred Bawerman | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-16 08:40

DBMS versus datamining

Een DBMS (Database Management System) is een compleet systeem dat wordt gebruikt voor het beheren van digitale databases waarmee de inhoud van de database kan worden opgeslagen, gegevens kunnen worden gemaakt / onderhouden, kan worden gezocht en andere functionaliteiten kunnen worden gebruikt. Aan de andere kant is datamining een vakgebied in de informatica dat zich bezighoudt met het extraheren van voorheen onbekende en interessante informatie uit onbewerkte data. Gewoonlijk worden de gegevens die worden gebruikt als invoer voor het dataminingproces opgeslagen in databases. Gebruikers die geneigd zijn tot statistieken, gebruiken datamining. Ze gebruiken statistische modellen om verborgen patronen in gegevens te zoeken. Dataminers zijn geïnteresseerd in het vinden van bruikbare relaties tussen verschillende data-elementen, wat uiteindelijk winstgevend is voor bedrijven.

DBMS

DBMS, soms gewoon een databasemanager genoemd, is een verzameling computerprogramma's die is bedoeld voor het beheer (dwz organisatie, opslag en ophalen) van alle databases die in een systeem (dwz harde schijf of netwerk) zijn geïnstalleerd. Er zijn verschillende soorten databasebeheersystemen in de wereld, en sommige zijn ontworpen voor het juiste beheer van databases die voor specifieke doeleinden zijn geconfigureerd. De meest populaire commerciële databasebeheersystemen zijn Oracle, DB2 en Microsoft Access. Al deze producten bieden de mogelijkheid om verschillende niveaus van privileges toe te wijzen aan verschillende gebruikers, waardoor het mogelijk wordt dat een DBMS centraal wordt beheerd door één enkele beheerder of kan worden toegewezen aan verschillende personen. Er zijn vier belangrijke elementen in elk databasebeheersysteem. Zij zijn de modelleertaal,datastructuren, zoektaal en mechanismen voor transacties. De modelleertaal definieert de taal van elke database die in het DBMS wordt gehost. Momenteel zijn verschillende populaire benaderingen zoals hiërarchisch, netwerk, relationeel en object in de praktijk. Datastructuren helpen bij het ordenen van de gegevens zoals individuele records, bestanden, velden en hun definities en objecten zoals visuele media. De taal voor het opvragen van gegevens handhaaft de beveiliging van de database door inloggegevens, toegangsrechten voor verschillende gebruikers en protocollen om gegevens aan het systeem toe te voegen. SQL is een populaire querytaal die wordt gebruikt in relationele databasebeheersystemen. Ten slotte helpt het mechanisme dat transacties mogelijk maakt, gelijktijdigheid en veelvoud. Dat mechanisme zorgt ervoor dat hetzelfde record niet door meerdere gebruikers tegelijk wordt gewijzigd,waardoor de gegevensintegriteit intact blijft. Bovendien bieden DBMS ook back-up- en andere faciliteiten.

Datamining

Datamining wordt ook wel Knowledge Discovery in Data (KDD) genoemd. Zoals hierboven vermeld, is het een felid van de informatica, die zich bezighoudt met de extractie van voorheen onbekende en interessante informatie uit onbewerkte gegevens. Door de exponentiële groei van gegevens, vooral op gebieden als het bedrijfsleven, is datamining een zeer belangrijk hulpmiddel geworden om deze grote schat aan gegevens om te zetten in bedrijfsinformatie, aangezien handmatige extractie van patronen de afgelopen decennia schijnbaar onmogelijk is geworden. Het wordt momenteel bijvoorbeeld gebruikt voor verschillende toepassingen zoals analyse van sociale netwerken, fraudedetectie en marketing. Datamining omvat gewoonlijk de volgende vier taken: clustering, classificatie, regressie en associatie. Clustering is het identificeren van vergelijkbare groepen op basis van ongestructureerde gegevens. Classificatie zijn leerregels die kunnen worden toegepast op nieuwe gegevens en omvatten doorgaans de volgende stappen: voorverwerking van gegevens, ontwerpen van modellering, leren / functieselectie en evaluatie / validatie. Regressie is het vinden van functies met minimale fouten om gegevens te modelleren. En associatie zoekt relaties tussen variabelen. Datamining wordt meestal gebruikt om vragen te beantwoorden als wat zijn de belangrijkste producten die kunnen helpen om volgend jaar hoge winst te behalen in Wal-Mart?Datamining wordt meestal gebruikt om vragen te beantwoorden als wat zijn de belangrijkste producten die kunnen helpen om volgend jaar hoge winst te behalen in Wal-Mart?Datamining wordt meestal gebruikt om vragen te beantwoorden als wat zijn de belangrijkste producten die kunnen helpen om volgend jaar hoge winst te behalen in Wal-Mart?

Wat is het verschil tussen DBMS en datamining?

DBMS is een volwaardig systeem voor het huisvesten en beheren van een set digitale databases. Datamining is echter een techniek of een concept in de informatica, dat zich bezighoudt met het extraheren van bruikbare en voorheen onbekende informatie uit ruwe data. Meestal worden deze onbewerkte gegevens opgeslagen in zeer grote databases. Daarom gebruiken dataminers de bestaande functionaliteiten van DBMS om ruwe data voor en tijdens het dataminingproces te behandelen, beheren en zelfs voor te bewerken. Een DBMS-systeem alleen kan echter niet worden gebruikt om gegevens te analyseren. Maar sommige DBMS hebben momenteel ingebouwde tools of mogelijkheden voor gegevensanalyse.