Diferencia entre DBMS y minería de datos

DBMS vs Data Mining

Un DBMS (Sistema de administración de bases de datos) es un sistema completo que se utiliza para administrar bases de datos digitales que permite almacenar el contenido de la base de datos, crear / mantener datos, buscar y otras funcionalidades. Por otro lado, la minería de datos es un campo en informática, que se ocupa de la extracción de información previamente desconocida e interesante de datos sin procesar. Generalmente, los datos utilizados como entrada para el proceso de minería de datos se almacenan en bases de datos. Los usuarios que se inclinan por las estadísticas utilizan Data Mining. Utilizan modelos estadísticos para buscar patrones ocultos en los datos. Los mineros de datos están interesados ​​en encontrar relaciones útiles entre diferentes elementos de datos, lo que en última instancia es rentable para las empresas.

DBMS

DBMS, a veces llamado simplemente administrador de base de datos, es una colección de programas informáticos que se dedica a la administración (es decir, la organización, el almacenamiento y la recuperación) de todas las bases de datos instaladas en un sistema (es decir, el disco duro o la red). Existen diferentes tipos de sistemas de administración de bases de datos en el mundo, y algunos de ellos están diseñados para la administración adecuada de las bases de datos configuradas para propósitos específicos. Los sistemas de gestión de bases de datos comerciales más populares son Oracle, DB2 y Microsoft Access. Todos estos productos brindan medios de asignación de diferentes niveles de privilegios para diferentes usuarios, lo que hace posible que un DBMS sea controlado centralmente por un solo administrador o asignado a varias personas diferentes. Hay cuatro elementos importantes en cualquier sistema de gestión de bases de datos. Son el lenguaje de modelado, las estructuras de datos, el lenguaje de consulta y el mecanismo para las transacciones. El lenguaje de modelado define el idioma de cada base de datos alojada en el DBMS. Actualmente, varios enfoques populares como jerárquico, red, relacional y objeto están en práctica. Las estructuras de datos ayudan a organizar los datos, como registros individuales, archivos, campos y sus definiciones, y objetos tales como medios visuales. El lenguaje de consulta de datos mantiene la seguridad de la base de datos al monitorear los datos de inicio de sesión, los derechos de acceso a diferentes usuarios y los protocolos para agregar datos al sistema. SQL es un lenguaje de consulta popular que se utiliza en los sistemas de administración de bases de datos relacionales. Finalmente, el mecanismo que permite transacciones ayuda a la concurrencia y la multiplicidad. Ese mecanismo asegurará que el mismo registro no sea modificado por varios usuarios al mismo tiempo, manteniendo así la integridad de los datos intacta. Además, DBMS proporciona respaldo y otras facilidades también.

Minería de datos

La minería de datos también se conoce como Knowledge Discovery in Data (KDD). Como se mencionó anteriormente, es un fiel de la informática, que se ocupa de la extracción de información previamente desconocida e interesante de datos sin procesar. Debido al crecimiento exponencial de los datos, especialmente en áreas como negocios, la minería de datos se ha convertido en una herramienta muy importante para convertir esta gran cantidad de datos en inteligencia empresarial, ya que la extracción manual de patrones se ha vuelto aparentemente imposible en las últimas décadas. Por ejemplo, actualmente se utiliza para varias aplicaciones, como el análisis de redes sociales, la detección de fraudes y el marketing. La minería de datos generalmente se ocupa de las siguientes cuatro tareas: agrupación, clasificación, regresión y asociación. La agrupación es identificar grupos similares a partir de datos no estructurados. La clasificación son reglas de aprendizaje que pueden aplicarse a nuevos datos y que normalmente incluirán los siguientes pasos: preprocesamiento de datos, diseño de modelos, aprendizaje / selección de funciones y evaluación / validación. La regresión es encontrar funciones con un error mínimo para modelar datos. Y la asociación está buscando relaciones entre variables. La minería de datos generalmente se usa para responder preguntas como cuáles son los principales productos que podrían ayudar a obtener altas ganancias el año próximo en Wal-Mart.?

¿Cuál es la diferencia entre DBMS y Data Mining??

DBMS es un sistema completo para alojar y administrar un conjunto de bases de datos digitales. Sin embargo, la minería de datos es una técnica o un concepto en ciencias de la computación, que trata de extraer información útil y previamente desconocida de datos sin procesar. La mayoría de las veces, estos datos sin procesar se almacenan en bases de datos muy grandes. Por lo tanto, los mineros de datos utilizan las funcionalidades existentes del DBMS para manejar, administrar e incluso preprocesar datos sin procesar antes y durante el proceso de minería de datos. Sin embargo, un sistema DBMS solo no se puede utilizar para analizar datos. Pero, algunos DBMS en la actualidad tienen herramientas o capacidades de análisis de datos incorporadas.