DBMS در مقابل داده کاوی
A DBMS (سیستم مدیریت پایگاه داده) یک سیستم کامل است که برای مدیریت پایگاه های داده دیجیتال استفاده می شود که امکان ذخیره سازی محتوای پایگاه داده، ایجاد/نگهداری داده ها، جستجو و سایر عملکردها را فراهم می کند. از سوی دیگر، داده کاوی رشته ای در علوم کامپیوتر است که به استخراج اطلاعات ناشناخته و جالب قبلی از داده های خام می پردازد. معمولاً داده هایی که به عنوان ورودی برای فرآیند داده کاوی استفاده می شوند در پایگاه های داده ذخیره می شوند. کاربرانی که به آمار تمایل دارند از داده کاوی استفاده می کنند. آنها از مدل های آماری برای جستجوی الگوهای پنهان در داده ها استفاده می کنند. داده کاوی ها علاقه مند به یافتن روابط مفید بین عناصر داده های مختلف هستند که در نهایت برای کسب و کارها سودآور است.
DBMS
DBMS، که گاهی اوقات فقط مدیر پایگاه داده نامیده می شود، مجموعه ای از برنامه های کامپیوتری است که برای مدیریت (به عنوان مثال سازماندهی، ذخیره سازی و بازیابی) همه پایگاه های داده نصب شده در یک سیستم (یعنی هارد دیسک یا شبکه) اختصاص داده شده است.. انواع مختلفی از سیستم های مدیریت پایگاه داده در جهان وجود دارد و برخی از آنها برای مدیریت صحیح پایگاه های داده ای که برای اهداف خاصی پیکربندی شده اند طراحی شده اند. محبوب ترین سیستم های مدیریت پایگاه داده تجاری Oracle، DB2 و Microsoft Access هستند. همه این محصولات ابزارهایی را برای تخصیص سطوح مختلف امتیازات برای کاربران مختلف فراهم می‌کنند و این امکان را فراهم می‌کنند که یک DBMS به صورت متمرکز توسط یک مدیر واحد کنترل شود یا به چندین نفر مختلف تخصیص داده شود. چهار عنصر مهم در هر سیستم مدیریت پایگاه داده وجود دارد. آنها زبان مدلسازی، ساختارهای داده، زبان پرس و جو و مکانیسم تراکنش ها هستند. زبان مدلسازی زبان هر پایگاه داده میزبانی شده در DBMS را تعریف می کند.در حال حاضر چندین رویکرد محبوب مانند سلسله مراتبی، شبکه ای، رابطه ای و شی در عمل هستند. ساختارهای داده به سازماندهی داده ها مانند رکوردهای فردی، پرونده ها، فیلدها و تعاریف آنها و اشیاء مانند رسانه های بصری کمک می کند. زبان پرس و جو داده ها با نظارت بر داده های ورود به سیستم، حقوق دسترسی به کاربران مختلف و پروتکل هایی برای افزودن داده ها به سیستم، امنیت پایگاه داده را حفظ می کند. SQL یک زبان پرس و جو محبوب است که در سیستم های مدیریت پایگاه داده رابطه ای استفاده می شود. در نهایت، مکانیزمی که امکان تراکنش ها را فراهم می کند به همزمانی و تعدد کمک می کند. این مکانیسم اطمینان حاصل می کند که یک رکورد توسط چندین کاربر به طور همزمان تغییر نمی کند، بنابراین یکپارچگی داده ها را حفظ می کند. علاوه بر این، DBMS پشتیبان‌گیری و سایر امکانات را نیز فراهم می‌کند.
داده کاوی
داده کاوی به عنوان کشف دانش در داده ها (KDD) نیز شناخته می شود. همانطور که در بالا ذکر شد، این یکی از رشته های علوم کامپیوتر است که به استخراج اطلاعات ناشناخته و جالب قبلی از داده های خام می پردازد.با توجه به رشد تصاعدی داده ها، به ویژه در زمینه هایی مانند تجارت، داده کاوی به ابزار بسیار مهمی برای تبدیل این حجم عظیم از داده ها به هوش تجاری تبدیل شده است، زیرا استخراج دستی الگوها در چند دهه گذشته به ظاهر غیرممکن شده است. به عنوان مثال، در حال حاضر برای کاربردهای مختلفی مانند تجزیه و تحلیل شبکه های اجتماعی، کشف تقلب و بازاریابی استفاده می شود. داده کاوی معمولاً با چهار کار زیر سر و کار دارد: خوشه بندی، طبقه بندی، رگرسیون و تداعی. خوشه بندی شناسایی گروه های مشابه از داده های بدون ساختار است. طبقه بندی قوانین یادگیری است که می تواند برای داده های جدید اعمال شود و معمولاً شامل مراحل زیر است: پیش پردازش داده ها، طراحی مدل سازی، یادگیری / انتخاب ویژگی و ارزیابی / اعتبار سنجی. رگرسیون یافتن توابعی با حداقل خطا برای مدل سازی داده ها است. و انجمن به دنبال روابط بین متغیرها است. داده کاوی معمولاً برای پاسخ دادن به سؤالاتی مانند محصولات اصلی که ممکن است به کسب سود بالا در سال آینده در وال مارت کمک کند کدامند استفاده می شود؟
تفاوت بین DBMS و داده کاوی چیست؟
DBMS یک سیستم تمام عیار برای مسکن و مدیریت مجموعه ای از پایگاه های داده دیجیتال است. با این حال داده کاوی یک تکنیک یا مفهومی در علوم کامپیوتر است که به استخراج اطلاعات مفید و ناشناخته قبلی از داده های خام می پردازد. اغلب اوقات، این داده های خام در پایگاه داده های بسیار بزرگ ذخیره می شوند. بنابراین داده کاوی ها از قابلیت های موجود DBMS برای مدیریت، مدیریت و حتی پیش پردازش داده های خام قبل و در طول فرآیند داده کاوی استفاده می کنند. با این حال، یک سیستم DBMS به تنهایی نمی تواند برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده شود. اما، برخی از DBMS در حال حاضر دارای ابزارها یا قابلیت های داخلی تجزیه و تحلیل داده هستند.
