Perbedaan Antara DBMS Dan Data Mining

Perbedaan Antara DBMS Dan Data Mining
Perbedaan Antara DBMS Dan Data Mining

Video: Perbedaan Antara DBMS Dan Data Mining

Video: Perbedaan Antara DBMS Dan Data Mining
Video: Data Mining : Perbedaan Pengelompokan, Klasifikasi dan Prediksi (Data Supervised dan Unsupervised) 2024, Mungkin
Anonim

DBMS vs Data Mining

DBMS (Database Management System) adalah sistem lengkap yang digunakan untuk mengelola database digital yang memungkinkan penyimpanan konten database, pembuatan / pemeliharaan data, pencarian, dan fungsi lainnya. Di sisi lain, Data Mining adalah bidang dalam ilmu komputer, yang berhubungan dengan ekstraksi informasi yang sebelumnya tidak diketahui dan menarik dari data mentah. Biasanya data yang digunakan sebagai input untuk proses Data mining disimpan di database. Pengguna yang cenderung ke arah statistik menggunakan Data Mining. Mereka menggunakan model statistik untuk mencari pola tersembunyi dalam data. Penambang data tertarik untuk menemukan hubungan yang berguna antara elemen data yang berbeda, yang pada akhirnya menguntungkan bagi bisnis.

DBMS

DBMS, kadang-kadang hanya disebut manajer basis data, adalah kumpulan program komputer yang didedikasikan untuk manajemen (yaitu organisasi, penyimpanan, dan pengambilan) semua basis data yang dipasang di sistem (yaitu hard drive atau jaringan). Ada berbagai jenis Sistem Manajemen Basis Data yang ada di dunia, dan beberapa di antaranya dirancang untuk pengelolaan basis data yang dikonfigurasi untuk tujuan tertentu. Sistem Manajemen Database komersial yang paling populer adalah Oracle, DB2 dan Microsoft Access. Semua produk ini menyediakan sarana alokasi tingkat hak istimewa yang berbeda untuk pengguna yang berbeda, sehingga memungkinkan DBMS untuk dikontrol secara terpusat oleh satu administrator atau untuk dialokasikan ke beberapa orang yang berbeda. Ada empat elemen penting dalam Sistem Manajemen Basis Data. Mereka adalah bahasa pemodelan,struktur data, bahasa query dan mekanisme transaksi. Bahasa pemodelan mendefinisikan bahasa dari setiap database yang dihosting di DBMS. Saat ini beberapa pendekatan populer seperti hierarki, jaringan, relasional, dan objek sedang dipraktikkan. Struktur data membantu mengatur data seperti catatan individu, file, bidang dan definisi serta objeknya seperti media visual. Bahasa kueri data menjaga keamanan database dengan memantau data login, hak akses ke pengguna yang berbeda, dan protokol untuk menambahkan data ke sistem. SQL adalah bahasa kueri populer yang digunakan dalam Sistem Manajemen Database Relasional. Akhirnya, mekanisme yang memungkinkan transaksi membantu konkurensi dan multiplisitas. Mekanisme itu akan memastikan bahwa rekaman yang sama tidak akan diubah oleh banyak pengguna pada saat yang sama,sehingga menjaga integritas data tetap terjaga. Selain itu, DBMS juga menyediakan cadangan dan fasilitas lainnya.

Penambangan Data

Penambangan data juga dikenal sebagai Knowledge Discovery in Data (KDD). Seperti disebutkan di atas, ini adalah felid ilmu komputer, yang berhubungan dengan ekstraksi informasi yang sebelumnya tidak diketahui dan menarik dari data mentah. Karena pertumbuhan data secara eksponensial, terutama di bidang-bidang seperti bisnis, penambangan data telah menjadi alat yang sangat penting untuk mengubah kekayaan data yang besar ini menjadi intelijen bisnis, karena ekstraksi pola secara manual menjadi tidak mungkin dilakukan dalam beberapa dekade terakhir. Misalnya, saat ini telah digunakan untuk berbagai aplikasi seperti analisis jejaring sosial, deteksi penipuan, dan pemasaran. Penambangan data biasanya berkaitan dengan empat tugas berikut: pengelompokan, klasifikasi, regresi, dan asosiasi. Clustering mengidentifikasi kelompok serupa dari data tidak terstruktur. Klasifikasi adalah aturan pembelajaran yang dapat diterapkan pada data baru dan biasanya akan mencakup langkah-langkah berikut: pra-pemrosesan data, perancangan pemodelan, pembelajaran / pemilihan fitur, dan Evaluasi / validasi. Regresi adalah menemukan fungsi dengan kesalahan minimal pada data model. Dan asosiasi mencari hubungan antar variabel. Data mining biasanya digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti apa produk utama yang mungkin bisa membantu memperoleh keuntungan tinggi tahun depan di Wal-Mart?Data mining biasanya digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti apa produk utama yang mungkin bisa membantu memperoleh keuntungan tinggi tahun depan di Wal-Mart?Data mining biasanya digunakan untuk menjawab pertanyaan seperti apa produk utama yang mungkin bisa membantu memperoleh keuntungan tinggi tahun depan di Wal-Mart?

Apa perbedaan antara DBMS dan Data Mining?

DBMS adalah sistem lengkap untuk menampung dan mengelola satu set database digital. Namun Data Mining adalah teknik atau konsep dalam ilmu komputer, yang berhubungan dengan penggalian informasi yang berguna dan sebelumnya tidak diketahui dari data mentah. Seringkali, data mentah ini disimpan dalam database yang sangat besar. Oleh karena itu, penambang Data menggunakan fungsionalitas DBMS yang ada untuk menangani, mengelola, dan bahkan memproses data mentah sebelum dan selama proses penambangan Data. Namun, sistem DBMS sendiri tidak dapat digunakan untuk menganalisis data. Namun, beberapa DBMS saat ini memiliki alat atau kemampuan analisis data bawaan.

Direkomendasikan: