DBMS vs. Data Mining
Ein DBMS (Database Management System) ist ein vollständiges System zur Verw altung digitaler Datenbanken, das die Speicherung von Datenbankinh alten, die Erstellung/Pflege von Daten, Such- und andere Funktionalitäten ermöglicht. Andererseits ist Data Mining ein Gebiet der Informatik, das sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten beschäftigt. Normalerweise werden die als Eingabe für den Data-Mining-Prozess verwendeten Daten in Datenbanken gespeichert. Benutzer, die der Statistik zugeneigt sind, verwenden Data Mining. Sie verwenden statistische Modelle, um nach verborgenen Mustern in Daten zu suchen. Data Miner sind daran interessiert, nützliche Beziehungen zwischen verschiedenen Datenelementen zu finden, was letztendlich für Unternehmen profitabel ist.
DBMS
DBMS, manchmal auch nur Datenbankmanager genannt, ist eine Sammlung von Computerprogrammen, die für die Verw altung (d. h. Organisation, Speicherung und Abruf) aller Datenbanken bestimmt sind, die in einem System (d. h. Festplatte oder Netzwerk) installiert sind.. Es gibt weltweit verschiedene Arten von Datenbankverw altungssystemen, und einige von ihnen sind für die ordnungsgemäße Verw altung von Datenbanken konzipiert, die für bestimmte Zwecke konfiguriert sind. Die beliebtesten kommerziellen Datenbankmanagementsysteme sind Oracle, DB2 und Microsoft Access. Alle diese Produkte bieten Mittel zur Zuweisung unterschiedlicher Berechtigungsstufen für verschiedene Benutzer, sodass ein DBMS zentral von einem einzigen Administrator gesteuert oder mehreren verschiedenen Personen zugewiesen werden kann. Es gibt vier wichtige Elemente in jedem Datenbankmanagementsystem. Sie sind die Modellierungssprache, Datenstrukturen, Abfragesprache und Mechanismen für Transaktionen. Die Modellierungssprache definiert die Sprache jeder Datenbank, die im DBMS gehostet wird. Derzeit werden mehrere populäre Ansätze wie hierarchische, netzwerkbasierte, relationale und objektbezogene Ansätze in der Praxis eingesetzt. Datenstrukturen helfen bei der Organisation der Daten wie einzelne Datensätze, Dateien, Felder und deren Definitionen und Objekte wie visuelle Medien. Die Datenabfragesprache gewährleistet die Sicherheit der Datenbank, indem Anmeldedaten, Zugriffsrechte für verschiedene Benutzer und Protokolle zum Hinzufügen von Daten zum System überwacht werden. SQL ist eine beliebte Abfragesprache, die in relationalen Datenbankverw altungssystemen verwendet wird. Schließlich unterstützt der Mechanismus, der Transaktionen zulässt, Parallelität und Multiplizität. Dieser Mechanismus stellt sicher, dass derselbe Datensatz nicht von mehreren Benutzern gleichzeitig geändert wird, wodurch die Datenintegrität erh alten bleibt. Darüber hinaus bieten DBMS auch Backups und andere Einrichtungen.
Data-Mining
Data Mining wird auch als Knowledge Discovery in Data (KDD) bezeichnet. Wie oben erwähnt, handelt es sich um ein Gebiet der Informatik, das sich mit der Extraktion bisher unbekannter und interessanter Informationen aus Rohdaten beschäftigt. Aufgrund des exponentiellen Datenwachstums, insbesondere in Bereichen wie der Wirtschaft, ist Data Mining zu einem sehr wichtigen Werkzeug geworden, um diese große Datenfülle in Business Intelligence umzuwandeln, da die manuelle Extraktion von Mustern in den letzten Jahrzehnten scheinbar unmöglich geworden ist. Beispielsweise wird es derzeit für verschiedene Anwendungen wie die Analyse sozialer Netzwerke, Betrugserkennung und Marketing verwendet. Data Mining befasst sich normalerweise mit den folgenden vier Aufgaben: Clustering, Klassifizierung, Regression und Assoziation. Clustering identifiziert ähnliche Gruppen aus unstrukturierten Daten. Klassifikation sind Lernregeln, die auf neue Daten angewendet werden können und typischerweise die folgenden Schritte umfassen: Vorverarbeitung von Daten, Entwerfen von Modellen, Lernen/Merkmalsauswahl und Bewertung/Validierung. Regression findet Funktionen mit minimalem Fehler zu Modelldaten. Und Assoziation sucht nach Beziehungen zwischen Variablen. Data Mining wird normalerweise verwendet, um Fragen zu beantworten, z. B. welche Hauptprodukte dazu beitragen könnten, im nächsten Jahr bei Wal-Mart hohe Gewinne zu erzielen
Was ist der Unterschied zwischen DBMS und Data Mining?
DBMS ist ein vollwertiges System zur Unterbringung und Verw altung einer Reihe digitaler Datenbanken. Allerdings ist Data Mining eine Technik bzw. ein Konzept in der Informatik, das sich damit beschäftigt, nützliche und bisher unbekannte Informationen aus Rohdaten zu extrahieren. Meistens werden diese Rohdaten in sehr großen Datenbanken gespeichert. Daher nutzen Data Miner die vorhandenen Funktionalitäten von DBMS, um Rohdaten vor und während des Data Mining-Prozesses zu verarbeiten, zu verw alten und sogar vorzuverarbeiten. Ein DBMS-System allein kann jedoch nicht zur Analyse von Daten verwendet werden. Einige DBMS verfügen derzeit jedoch über integrierte Datenanalysetools oder -funktionen.
