Atšķirība starp DBVS un datu ieguvi

DBVS vs datu ieguve

DBMS (Database Management System) ir pilnīga sistēma, ko izmanto digitālo datu bāzu pārvaldībai, kas ļauj uzglabāt datu bāzes saturu, izveidot / uzturēt datus, meklēt un citas funkcijas. No otras puses, Data Mining ir joma datorzinātnēs, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Parasti datus, ko izmanto kā datu ieguves procesa ievadi, glabā datu bāzēs. Lietotāji, kuriem ir tendence uz statistiku, izmanto datu ieguvi. Viņi izmanto statistiskos modeļus, lai meklētu slēptos datu modeļus. Datu ieguvēji ir ieinteresēti atrast noderīgas attiecības starp dažādiem datu elementiem, kas uzņēmumiem ir visnotaļ izdevīgi.

DBVS

DBVS, ko dažreiz sauc tikai par datu bāzes pārvaldnieku, ir datorprogrammu kolekcija, kas paredzēta visu sistēmā (t.i., cietajā diskā vai tīklā) instalēto datu bāzu pārvaldībai (t.i., organizēšanai, glabāšanai un izguvei). Pasaulē pastāv dažāda veida datu bāzu pārvaldības sistēmas, un daži no tiem ir paredzēti īpašiem mērķiem konfigurētu datu bāzu pareizai pārvaldībai. Populārākās komerciālās datu bāzu pārvaldības sistēmas ir Oracle, DB2 un Microsoft Access. Visi šie produkti nodrošina līdzekļus dažādu līmeņu privilēģiju piešķiršanai dažādiem lietotājiem, dodot iespēju DBMS centralizēti kontrolēt vienam administratoram vai tikt piešķirtam vairākiem dažādiem cilvēkiem. Jebkurā datu bāzu pārvaldības sistēmā ir četri svarīgi elementi. Tie ir modelēšanas valoda, datu struktūras, vaicājumu valoda un darījumu mehānisms. Modelēšanas valoda nosaka katras datubāzes, kas tiek mitināta DBVS, valodu. Pašlaik praksē tiek izmantotas vairākas populāras pieejas, piemēram, hierarhija, tīkls, relācija un objekts. Datu struktūras palīdz sakārtot datus, piemēram, atsevišķus ierakstus, failus, laukus un to definīcijas un objektus, piemēram, vizuālos datu nesējus. Datu vaicājuma valoda uztur datu bāzes drošību, pārraugot pieteikšanās datus, piekļuves tiesības dažādiem lietotājiem un protokolus datu pievienošanai sistēmai. SQL ir populāra vaicājumu valoda, ko izmanto Relāciju datu bāzu pārvaldības sistēmās. Visbeidzot, mehānisms, kas ļauj veikt darījumus, palīdz vienlaicīgumu un daudzkārtīgumu. Šis mehānisms nodrošinās, ka vairāki lietotāji vienlaikus nemainīs vienu un to pašu ierakstu, tādējādi saglabājot takts integritāti. Turklāt DBVS nodrošina arī dublējumu un citas iespējas.

Datu ieguve

Datu ieguve ir pazīstama arī kā zināšanu atklāšana datos (KDD). Kā minēts iepriekš, tas ir datorzinātņu felidžs, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Sakarā ar eksponenciālo datu pieaugumu, it īpaši tādās jomās kā bizness, datu ieguve ir kļuvusi par ļoti svarīgu rīku, lai pārveidotu šo lielo datu bagātību biznesa izlūkošanā, jo dažās pēdējās desmitgadēs šķietami manuāla datu iegūšana ir kļuvusi neiespējama. Piemēram, pašlaik to izmanto dažādām lietojumprogrammām, piemēram, sociālā tīkla analīzei, krāpšanas atklāšanai un mārketingam. Datu ieguve parasti nodarbojas ar četriem šādiem uzdevumiem: klasterizēšanu, klasifikāciju, regresiju un asociāciju. Klasterēšana identificē līdzīgas grupas no nestrukturētiem datiem. Klasifikācija ir mācīšanās noteikumi, kurus var izmantot jauniem datiem, un parasti tie ietver šādus soļus: datu priekšapstrāde, modelēšanas izstrāde, mācīšanās / funkciju atlase un novērtēšana / validācija. Regresija ir funkciju atrašana ar minimālām kļūdām datu modelēšanā. Un asociācija meklē sakarības starp mainīgajiem. Datu ieguve parasti tiek izmantota, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kas ir galvenie produkti, kas nākamajā gadā varētu palīdzēt gūt lielu peļņu Wal-Mart?

Kāda ir atšķirība starp DBVS un datu ieguvi?

DBVS ir pilnvērtīga sistēma digitālo datu bāzu kopas izvietošanai un pārvaldīšanai. Tomēr datu ieguve ir datorzinātnes paņēmiens vai jēdziens, kas nodarbojas ar noderīgas un iepriekš nezināmas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Lielākoties šie neapstrādātie dati tiek glabāti ļoti lielās datu bāzēs. Tāpēc datu ieguvēji izmanto esošās DBVS funkcijas, lai apstrādātu, pārvaldītu un pat apstrādātu neapstrādātus datus pirms datu ieguves procesa un tā laikā. Tomēr datu analīzei nevar izmantot tikai DBVS sistēmu. Tomēr dažās DBVS pašlaik ir iebūvēti datu analīzes rīki vai iespējas.