DBVS vs duomenų gavyba
A DBMS (duomenų bazių valdymo sistema) yra visa sistema, naudojama skaitmeninėms duomenų bazėms valdyti, leidžianti saugoti duomenų bazės turinį, kurti/prižiūrėti duomenis, atlikti paiešką ir kitas funkcijas. Kita vertus, duomenų gavyba yra kompiuterių mokslo sritis, susijusi su anksčiau nežinomos ir įdomios informacijos ištraukimu iš neapdorotų duomenų. Paprastai duomenys, naudojami kaip duomenų gavybos proceso įvestis, yra saugomi duomenų bazėse. Vartotojai, kurie yra linkę į statistiką, naudoja duomenų gavybą. Jie naudoja statistinius modelius, kad ieškotų paslėptų duomenų šablonų. Duomenų kasėjai nori rasti naudingų ryšių tarp skirtingų duomenų elementų, o tai galiausiai yra pelninga įmonėms.
DBMS
DBVS, kartais tiesiog vadinama duomenų bazių tvarkytuvu, yra kompiuterinių programų rinkinys, skirtas visų sistemoje (t. y. kietajame diske arba tinkle) įdiegtų duomenų bazių valdymui (t. y. tvarkymui, saugojimui ir paieškai).. Pasaulyje egzistuoja įvairių tipų duomenų bazių valdymo sistemos, o kai kurios iš jų skirtos tinkamam konkretiems tikslams sukonfigūruotų duomenų bazių valdymui. Populiariausios komercinės duomenų bazių valdymo sistemos yra Oracle, DB2 ir Microsoft Access. Visi šie produktai suteikia galimybę paskirstyti skirtingus privilegijų lygius skirtingiems vartotojams, todėl DBVS gali centralizuotai valdyti vienas administratorius arba priskirti keliems skirtingiems žmonėms. Bet kurioje duomenų bazių valdymo sistemoje yra keturi svarbūs elementai. Tai modeliavimo kalba, duomenų struktūros, užklausos kalba ir operacijų mechanizmas. Modeliavimo kalba apibrėžia kiekvienos duomenų bazės, esančios DBVS, kalbą. Šiuo metu praktikoje naudojami keli populiarūs metodai, tokie kaip hierarchinis, tinklinis, reliacinis ir objektas. Duomenų struktūros padeda tvarkyti duomenis, pvz., atskirus įrašus, failus, laukus ir jų apibrėžimus bei objektus, pvz., vaizdinę laikmeną. Duomenų užklausos kalba palaiko duomenų bazės saugumą, stebėdama prisijungimo duomenis, skirtingų vartotojų prieigos teises ir protokolus duomenims pridėti prie sistemos. SQL yra populiari užklausų kalba, naudojama reliacinėse duomenų bazių valdymo sistemose. Galiausiai mechanizmas, leidžiantis atlikti operacijas, padeda užtikrinti vienodumą ir įvairovę. Šis mechanizmas užtikrins, kad keli vartotojai tuo pačiu metu nepakeistų to paties įrašo, taip išsaugomas duomenų vientisumas. Be to, DBVS teikia atsargines kopijas ir kitas priemones.
Duomenų gavyba
Duomenų gavyba taip pat žinoma kaip žinių atradimas duomenyse (KDD). Kaip minėta pirmiau, tai yra kompiuterių mokslo specialistas, užsiimantis anksčiau nežinomos ir įdomios informacijos ištraukimu iš neapdorotų duomenų. Eksponentiškai didėjant duomenų skaičiui, ypač tokiose srityse kaip verslas, duomenų gavyba tapo labai svarbia priemone, skirta šiam didžiuliam duomenų turui paversti verslo žvalgybos informaciją, nes rankiniu būdu išgauti šablonus per pastaruosius kelis dešimtmečius tapo neįmanoma. Pavyzdžiui, šiuo metu jis naudojamas įvairioms programoms, tokioms kaip socialinių tinklų analizė, sukčiavimo aptikimas ir rinkodara. Duomenų gavyba paprastai atlieka šias keturias užduotis: grupavimą, klasifikavimą, regresiją ir susiejimą. Klasterizavimas – tai panašių grupių identifikavimas iš nestruktūruotų duomenų. Klasifikavimas yra mokymosi taisyklės, kurios gali būti taikomos naujiems duomenims ir paprastai apima šiuos veiksmus: išankstinis duomenų apdorojimas, modeliavimo projektavimas, mokymasis / funkcijų pasirinkimas ir įvertinimas / patvirtinimas. Regresija yra funkcijų su minimaliomis paklaidomis radimas modeliuojant duomenis. O asociacija ieško ryšių tarp kintamųjų. Duomenų gavyba paprastai naudojama atsakant į klausimus, pavyzdžiui, kokie yra pagrindiniai produktai, galintys padėti gauti didelį pelną kitais metais „Wal-Mart“?
Kuo skiriasi DBVS ir duomenų gavyba?
DBVS yra visavertė skaitmeninių duomenų bazių rinkinio būsto ir valdymo sistema. Tačiau duomenų gavyba yra kompiuterių mokslo technika arba koncepcija, skirta naudingos ir anksčiau nežinomos informacijos ištraukimui iš neapdorotų duomenų. Dažniausiai šie neapdoroti duomenys saugomi labai didelėse duomenų bazėse. Todėl duomenų kasėjai naudoja esamas DBVS funkcijas, kad tvarkytų, tvarkytų ir net iš anksto apdorotų neapdorotus duomenis prieš duomenų gavybos procesą ir jo metu. Tačiau duomenims analizuoti negalima naudoti vien DBVS sistemos. Tačiau kai kurios DBVS šiuo metu turi integruotus duomenų analizės įrankius arba galimybes.
