DBMS ve Veri Madenciliği Arasındaki Fark

DBMS ve Veri Madenciliği

DBMS (Veritabanı Yönetim Sistemi), veritabanı içeriğinin depolanmasına, veri oluşturulmasına / sürdürülmesine, arama ve diğer işlevlere olanak tanıyan dijital veritabanlarını yönetmek için kullanılan eksiksiz bir sistemdir. Öte yandan, Veri Madenciliği, bilgisayar bilimi alanında, önceden bilinmeyen ve ilginç bilgilerin ham verilerden çıkarılmasıyla ilgilenen bir alandır. Genellikle, Veri madenciliği süreci için girdi olarak kullanılan veriler veritabanlarında saklanır. İstatistiklere yönelmiş kullanıcılar Veri Madenciliği kullanır. Verilerdeki gizli kalıpları aramak için istatistiksel modeller kullanırlar. Veri madencileri, işletmeler için kârlı olan farklı veri öğeleri arasında yararlı ilişkiler bulmakla ilgileniyor.

DBMS

Bazen veritabanı yöneticisi olarak adlandırılan DBMS, bir sistemde yüklü olan tüm veritabanlarının (yani sabit sürücü veya ağ) yönetimi (yani, organizasyonu, depolanması ve alınması) için ayrılmış bir bilgisayar programları topluluğudur. Dünyada farklı türlerde Veri Tabanı Yönetim Sistemleri vardır ve bunların bazıları belirli amaçlar için yapılandırılmış veri tabanlarının uygun yönetimi için tasarlanmıştır. En popüler ticari Veritabanı Yönetim Sistemleri Oracle, DB2 ve Microsoft Access'tir. Tüm bu ürünler, farklı kullanıcılar için farklı düzeylerde ayrıcalıkların tahsis edilmesini sağlar, böylece DBMS'nin tek bir yönetici tarafından merkezi olarak kontrol edilmesini veya birkaç farklı kişiye tahsis edilmesini sağlar. Herhangi bir Veritabanı Yönetim Sisteminde dört önemli unsur vardır. Bunlar modelleme dili, veri yapıları, sorgu dili ve işlemler için mekanizmadır. Modelleme dili, DBMS'de barındırılan her bir veritabanının dilini tanımlar. Şu anda hiyerarşik, ağ, ilişkisel ve nesne gibi çeşitli popüler yaklaşımlar uygulamadadır. Veri yapıları, bireysel kayıtlar, dosyalar, alanlar ve bunların tanımları ile görsel medya gibi nesnelerin düzenlenmesine yardımcı olur. Veri sorgulama dili, oturum açma verilerini, farklı kullanıcılara erişim haklarını ve sisteme veri ekleme protokollerini izleyerek veritabanının güvenliğini sağlar. SQL, İlişkisel Veritabanı Yönetim Sistemlerinde kullanılan popüler bir sorgu dilidir. Son olarak, işlemlere izin veren mekanizma eşzamanlılığa ve çokluğa yardımcı olur. Bu mekanizma, aynı kaydın aynı anda birden fazla kullanıcı tarafından değiştirilmemesini ve böylece veri bütünlüğünün bozulmamasını sağlayacaktır. Ayrıca, DBMS yedekleme ve diğer olanakları da sağlar.

Veri madenciliği

Veri madenciliği aynı zamanda Verilerde Bilgi Keşfi (KDD) olarak da bilinir. Yukarıda belirtildiği gibi, ham verilerden daha önce bilinmeyen ve ilginç bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenen bir bilgisayar bilimi felididir. Özellikle iş gibi alanlarda verilerin katlanarak büyümesi nedeniyle, veri madenciliği bu büyük veri zenginliğini iş zekasına dönüştürmek için çok önemli bir araç haline gelmiştir, çünkü kalıpların elle çıkarılması son yıllarda imkansız görünmektedir. Örneğin, şu anda sosyal ağ analizi, sahtekarlık tespiti ve pazarlama gibi çeşitli uygulamalar için kullanılmaktadır. Veri madenciliği genellikle şu dört görevle ilgilidir: kümeleme, sınıflandırma, regresyon ve ilişkilendirme. Kümeleme, yapılandırılmamış verilerden benzer grupları tanımlamaktadır. Sınıflandırma, yeni verilere uygulanabilecek öğrenme kurallarıdır ve tipik olarak aşağıdaki adımları içerir: verilerin önişlenmesi, modelleme tasarımı, öğrenme / özellik seçimi ve Değerlendirme / onaylama. Regresyon, verileri modellemek için minimum hata içeren işlevler bulmaktır. Ve ilişki değişkenler arasındaki ilişkileri arıyor. Veri madenciliği genellikle Wal-Mart'ta yüksek kâr elde etmenize yardımcı olabilecek ana ürünler neler gibi soruları cevaplamak için kullanılır?

DBMS ve Veri madenciliği arasındaki fark nedir?

DBMS, bir dizi dijital veritabanını barındırmak ve yönetmek için tam teşekküllü bir sistemdir. Ancak Veri Madenciliği, bilgisayar bilimlerinde ham verilerden yararlı ve önceden bilinmeyen bilgilerin çıkarılmasıyla ilgilenen bir teknik veya kavramdır. Çoğu zaman, bu ham veriler çok büyük veritabanlarında depolanır. Bu nedenle Veri madencileri, Veri madenciliği işlemi öncesinde ve sırasında ham verileri işlemek, yönetmek ve hatta önişlemek için mevcut DBMS işlevlerini kullanır. Ancak, verileri analiz etmek için tek başına bir DBMS sistemi kullanılamaz. Ancak, şu anda bazı DBMS'de dahili veri analiz araçları veya özellikleri bulunmaktadır.