Diferença Entre DBMS E Mineração De Dados

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Última modificação: 2023-12-16 08:41

DBMS vs Data Mining

Um SGBD (Database Management System) é um sistema completo de gerenciamento de bancos de dados digitais que permite o armazenamento do conteúdo do banco de dados, criação / manutenção de dados, pesquisa e outras funcionalidades. Por outro lado, Data Mining é uma área da ciência da computação, que trata da extração de informações antes desconhecidas e interessantes de dados brutos. Normalmente, os dados usados como entrada para o processo de mineração de dados são armazenados em bancos de dados. Os usuários inclinados às estatísticas usam Data Mining. Eles utilizam modelos estatísticos para procurar padrões ocultos nos dados. Os mineradores de dados estão interessados em encontrar relacionamentos úteis entre diferentes elementos de dados, o que é lucrativo para as empresas.

DBMS

SGBD, às vezes chamado apenas de gerenciador de banco de dados, é uma coleção de programas de computador dedicados ao gerenciamento (ou seja, organização, armazenamento e recuperação) de todos os bancos de dados instalados em um sistema (ou seja, disco rígido ou rede). Existem diferentes tipos de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados no mundo, e alguns deles são projetados para o gerenciamento adequado de bancos de dados configurados para fins específicos. Os sistemas de gerenciamento de banco de dados comerciais mais populares são Oracle, DB2 e Microsoft Access. Todos esses produtos fornecem meios de alocação de diferentes níveis de privilégios para diferentes usuários, possibilitando que um SGBD seja controlado centralmente por um único administrador ou seja alocado a várias pessoas diferentes. Existem quatro elementos importantes em qualquer sistema de gerenciamento de banco de dados. Eles são a linguagem de modelagem,estruturas de dados, linguagem de consulta e mecanismo para transações. A linguagem de modelagem define a linguagem de cada banco de dados hospedado no DBMS. Atualmente, várias abordagens populares como hierárquica, rede, relacional e objeto estão em prática. As estruturas de dados ajudam a organizar os dados, como registros individuais, arquivos, campos e suas definições e objetos, como mídia visual. A linguagem de consulta de dados mantém a segurança do banco de dados monitorando os dados de login, direitos de acesso a diferentes usuários e protocolos para adicionar dados ao sistema. SQL é uma linguagem de consulta popular usada em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional. Finalmente, o mecanismo que permite transações ajuda a simultaneidade e multiplicidade. Esse mecanismo garantirá que o mesmo registro não seja modificado por vários usuários ao mesmo tempo,mantendo assim a integridade dos dados intacta. Além disso, o DBMS fornece backup e outros recursos também.

Mineração de dados

A mineração de dados também é conhecida como Knowledge Discovery in Data (KDD). Como mencionado acima, é um campo da informática, que trata da extração de informações antes desconhecidas e interessantes de dados brutos. Devido ao crescimento exponencial dos dados, especialmente em áreas como negócios, a mineração de dados se tornou uma ferramenta muito importante para converter essa grande riqueza de dados em inteligência de negócios, pois a extração manual de padrões tornou-se aparentemente impossível nas últimas décadas. Por exemplo, atualmente é usado para várias aplicações, como análise de redes sociais, detecção de fraude e marketing. A mineração de dados geralmente lida com as seguintes quatro tarefas: agrupamento, classificação, regressão e associação. Clustering é a identificação de grupos semelhantes de dados não estruturados. Classificação são regras de aprendizagem que podem ser aplicadas a novos dados e normalmente incluem as seguintes etapas: pré-processamento de dados, modelagem de projeto, seleção de aprendizagem / recurso e Avaliação / validação. A regressão é encontrar funções com erro mínimo para modelar dados. E a associação procura relacionamentos entre variáveis. A mineração de dados costuma ser usada para responder a perguntas como quais são os principais produtos que podem ajudar a obter altos lucros no próximo ano no Wal-Mart?A mineração de dados costuma ser usada para responder a perguntas como quais são os principais produtos que podem ajudar a obter altos lucros no próximo ano no Wal-Mart?A mineração de dados costuma ser usada para responder a perguntas como quais são os principais produtos que podem ajudar a obter altos lucros no próximo ano no Wal-Mart?

Qual é a diferença entre DBMS e Data Mining?

DBMS é um sistema completo para hospedar e gerenciar um conjunto de bancos de dados digitais. No entanto, Data Mining é uma técnica ou conceito em ciência da computação, que trata da extração de informações úteis e até então desconhecidas de dados brutos. Na maioria das vezes, esses dados brutos são armazenados em bancos de dados muito grandes. Portanto, os mineradores de dados usam as funcionalidades existentes do DBMS para manipular, gerenciar e até mesmo pré-processar dados brutos antes e durante o processo de mineração de dados. No entanto, um sistema DBMS sozinho não pode ser usado para analisar dados. Porém, alguns SGBDs no momento possuem ferramentas ou recursos de análise de dados embutidos.