DBMS vs Data Mining
A DBMS (Database Management System) è un sistema completo utilizzato per la gestione di database digitali che consente l'archiviazione del contenuto del database, la creazione/manutenzione dei dati, la ricerca e altre funzionalità. D' altra parte, il Data Mining è un campo dell'informatica, che si occupa dell'estrazione di informazioni precedentemente sconosciute e interessanti da dati grezzi. Di solito, i dati utilizzati come input per il processo di Data mining vengono archiviati nei database. Gli utenti inclini alla statistica utilizzano il Data Mining. Utilizzano modelli statistici per cercare modelli nascosti nei dati. I data miner sono interessati a trovare relazioni utili tra diversi elementi di dati, il che è in definitiva redditizio per le aziende.
DBMS
DBMS, a volte chiamato semplicemente database manager, è una raccolta di programmi per computer dedicati alla gestione (ovvero organizzazione, archiviazione e recupero) di tutti i database installati in un sistema (cioè disco rigido o rete). Esistono diversi tipi di Sistemi di Gestione di Database esistenti nel mondo e alcuni di essi sono progettati per la corretta gestione di database configurati per scopi specifici. I più diffusi sistemi di gestione dei database commerciali sono Oracle, DB2 e Microsoft Access. Tutti questi prodotti forniscono mezzi di allocazione di diversi livelli di privilegi per utenti diversi, rendendo possibile il controllo centralizzato di un DBMS da parte di un singolo amministratore o l'assegnazione a più persone diverse. Ci sono quattro elementi importanti in qualsiasi sistema di gestione di database. Sono il linguaggio di modellazione, le strutture dati, il linguaggio di query e il meccanismo per le transazioni. Il linguaggio di modellazione definisce la lingua di ogni database ospitato nel DBMS. Attualmente sono in pratica diversi approcci popolari come quello gerarchico, di rete, relazionale e oggettuale. Le strutture dati aiutano a organizzare i dati come record individuali, file, campi e le loro definizioni e oggetti come i media visivi. Il linguaggio di query dei dati mantiene la sicurezza del database monitorando i dati di accesso, i diritti di accesso a diversi utenti e i protocolli per aggiungere dati al sistema. SQL è un popolare linguaggio di query utilizzato nei sistemi di gestione di database relazionali. Infine, il meccanismo che consente le transazioni aiuta la concorrenza e la molteplicità. Questo meccanismo assicurerà che lo stesso record non venga modificato da più utenti contemporaneamente, mantenendo così intatta l'integrità dei dati. Inoltre, DBMS fornisce backup e altre strutture.
Estrazione di dati
Il data mining è anche noto come Knowledge Discovery in Data (KDD). Come accennato in precedenza, è un felino dell'informatica, che si occupa dell'estrazione di informazioni precedentemente sconosciute e interessanti da dati grezzi. A causa della crescita esponenziale dei dati, soprattutto in aree come il business, il data mining è diventato uno strumento molto importante per convertire questa grande quantità di dati in business intelligence, poiché l'estrazione manuale dei modelli è diventata apparentemente impossibile negli ultimi decenni. Ad esempio, è attualmente utilizzato per varie applicazioni come l'analisi dei social network, il rilevamento delle frodi e il marketing. Il data mining di solito si occupa delle seguenti quattro attività: clustering, classificazione, regressione e associazione. Il clustering identifica gruppi simili da dati non strutturati. La classificazione è regole di apprendimento che possono essere applicate a nuovi dati e in genere includeranno i seguenti passaggi: preelaborazione dei dati, progettazione di modelli, apprendimento/selezione delle funzionalità e valutazione/convalida. La regressione sta trovando funzioni con un errore minimo per modellare i dati. E l'associazione cerca relazioni tra variabili. Il data mining viene solitamente utilizzato per rispondere a domande come quali sono i principali prodotti che potrebbero aiutare a ottenere profitti elevati il prossimo anno in Wal-Mart?
Qual è la differenza tra DBMS e data mining?
DBMS è un sistema completo per l'alloggiamento e la gestione di una serie di database digitali. Tuttavia, il Data Mining è una tecnica o un concetto in informatica, che si occupa di estrarre informazioni utili e precedentemente sconosciute da dati grezzi. Nella maggior parte dei casi, questi dati grezzi vengono archiviati in database molto grandi. Pertanto i data miner utilizzano le funzionalità esistenti del DBMS per gestire, gestire e persino preelaborare i dati grezzi prima e durante il processo di data mining. Tuttavia, un sistema DBMS da solo non può essere utilizzato per analizzare i dati. Tuttavia, alcuni DBMS attualmente dispongono di strumenti o capacità di analisi dei dati integrati.
