DBMS vs minería de datos
Un DBMS (Database Management System) es un sistema completo utilizado para administrar bases de datos digitales que permite el almacenamiento del contenido de la base de datos, creación / mantenimiento de datos, búsqueda y otras funcionalidades. Por otro lado, Data Mining es un campo de la informática, que se ocupa de la extracción de información previamente desconocida e interesante a partir de datos sin procesar. Por lo general, 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 bases de datos, es una colección de programas de computadora que se dedica a la administración (es decir, organización, almacenamiento y recuperación) de todas las bases de datos que están instaladas en un sistema (es decir, disco duro o red). Existen diferentes tipos de Sistemas de Gestión de Bases de Datos existentes en el mundo, y algunos de ellos están diseñados para la correcta gestión de bases de datos configuradas para fines específicos. Los sistemas de gestión de bases de datos comerciales más populares son Oracle, DB2 y Microsoft Access. Todos estos productos proporcionan medios de asignación de diferentes niveles de privilegios para diferentes usuarios, lo que hace posible que un DBMS sea controlado de forma centralizada 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,estructuras de datos, lenguaje de consulta y mecanismo de transacciones. El lenguaje de modelado define el lenguaje de cada base de datos alojada en el DBMS. Actualmente se encuentran en práctica varios enfoques populares como el jerárquico, de red, relacional y de objeto. Las estructuras de datos ayudan a organizar los datos como registros individuales, archivos, campos y sus definiciones y objetos 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 gestión de bases de datos relacionales. Finalmente, el mecanismo que permite las transacciones ayuda a la concurrencia y multiplicidad. Ese mecanismo asegurará que el mismo registro no sea modificado por varios usuarios al mismo tiempo,manteniendo intacta la integridad de los datos. Además, DBMS proporciona respaldo y otras facilidades también.
Procesamiento de datos
La minería de datos también se conoce como descubrimiento de conocimiento en datos (KDD). Como se mencionó anteriormente, es un felide de la informática, que se ocupa de la extracción de información previamente desconocida e interesante a partir de datos en bruto. Debido al crecimiento exponencial de los datos, especialmente en áreas como las empresas, 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 diversas aplicaciones como análisis de redes sociales, detección de fraude y marketing. La minería de datos generalmente se ocupa de las siguientes cuatro tareas: agrupación, clasificación, regresión y asociación. La agrupación consiste en identificar grupos similares a partir de datos no estructurados. La clasificación consiste en reglas de aprendizaje que se pueden aplicar a nuevos datos y, por lo general, incluirá los siguientes pasos: preprocesamiento de datos, diseño de modelos, aprendizaje / selección de características y evaluación / validación. La regresión consiste en encontrar funciones con un error mínimo en los datos del modelo. Y la asociación busca relaciones entre variables. La minería de datos se usa generalmente para responder preguntas como ¿cuáles son los principales productos que podrían ayudar a obtener altas ganancias el próximo año en Wal-Mart?La minería de datos se usa generalmente para responder preguntas como ¿cuáles son los principales productos que podrían ayudar a obtener altas ganancias el próximo año en Wal-Mart?La minería de datos se usa generalmente para responder preguntas como ¿cuáles son los principales productos que podrían ayudar a obtener altas ganancias el próximo año en Wal-Mart?
¿Cuál es la diferencia entre DBMS y minería de datos?
DBMS es un sistema completo para albergar 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 se ocupa 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 de DBMS para manejar, administrar e incluso preprocesar datos sin procesar antes y durante el proceso de minería de datos. Sin embargo, un sistema DBMS por sí solo no se puede utilizar para analizar datos. Sin embargo, algunos DBMS en la actualidad tienen herramientas o capacidades de análisis de datos incorporadas.
