DBMS vs andmekaevandamine
A DBMS (andmebaasihaldussüsteem) on digitaalsete andmebaaside haldamiseks kasutatav terviklik süsteem, mis võimaldab salvestada andmebaasi sisu, luua/hooldada andmeid, otsida ja muid funktsioone. Teisest küljest on andmekaevandamine arvutiteaduse valdkond, mis tegeleb toorandmetest seni tundmatu ja huvitava teabe ammutamisega. Tavaliselt salvestatakse andmekaeve protsessi sisendina kasutatavad andmed andmebaasidesse. Statistika poole kalduvad kasutajad kasutavad andmekaevet. Nad kasutavad andmetes peidetud mustrite otsimiseks statistilisi mudeleid. Andmekaevurid on huvitatud kasulike seoste leidmisest erinevate andmeelementide vahel, mis on lõppkokkuvõttes ettevõtetele kasumlik.
DBMS
DBMS, mida mõnikord nimetatakse lihts alt andmebaasihalduriks, on arvutiprogrammide kogum, mis on ette nähtud kõigi süsteemi (st kõvakettale või võrku) installitud andmebaaside haldamiseks (st korraldamiseks, salvestamiseks ja otsimiseks).. Maailmas eksisteerib erinevat tüüpi andmebaasihaldussüsteeme ja mõned neist on mõeldud konkreetsetel eesmärkidel konfigureeritud andmebaaside nõuetekohaseks haldamiseks. Kõige populaarsemad kommertsandmebaasihaldussüsteemid on Oracle, DB2 ja Microsoft Access. Kõik need tooted pakuvad vahendeid erinevatele kasutajatele erinevate õiguste tasemete eraldamiseks, võimaldades DBMS-i tsentraalselt juhtida ühe administraatori poolt või eraldada see mitmele erinevale inimesele. Igas andmebaasihaldussüsteemis on neli olulist elementi. Need on modelleerimiskeel, andmestruktuurid, päringukeel ja tehingute mehhanism. Modelleerimiskeel määrab iga DBMS-is hostitava andmebaasi keele. Praegu on praktikas mitmed populaarsed lähenemisviisid, nagu hierarhiline, võrgustik, relatsioon ja objekt. Andmestruktuurid aitavad korraldada andmeid, nagu üksikud kirjed, failid, väljad ja nende määratlused ning objektid, nagu visuaalne meedium. Andmepäringu keel säilitab andmebaasi turvalisuse, jälgides sisselogimisandmeid, erinevate kasutajate juurdepääsuõigusi ja protokolle andmete süsteemi lisamiseks. SQL on populaarne päringukeel, mida kasutatakse relatsiooniandmebaasi haldussüsteemides. Lõpuks aitab tehinguid võimaldav mehhanism samaaegsust ja paljusust. See mehhanism tagab, et mitu kasutajat ei muuda sama kirjet korraga, säilitades seega andmete terviklikkuse. Lisaks pakub DBMS ka varundamist ja muid võimalusi.
Andmekaeve
Andmekaeve on tuntud ka kui Knowledge Discovery in Data (KDD). Nagu eespool mainitud, on see arvutiteaduse hari, mis tegeleb toorandmetest varem tundmatu ja huvitava teabe ammutamisega. Seoses andmete eksponentsiaalse kasvuga, eriti sellistes valdkondades nagu äri, on andmekaevandamine muutunud väga oluliseks vahendiks selle suure andmehulga ärianalüüsiks teisendamiseks, kuna mustrite käsitsi eraldamine on viimastel aastakümnetel muutunud näiliselt võimatuks. Näiteks kasutatakse seda praegu mitmesuguste rakenduste jaoks, nagu sotsiaalvõrgustike analüüs, pettuste tuvastamine ja turundus. Andmekaevandamine tegeleb tavaliselt nelja järgmise ülesandega: rühmitamine, klassifitseerimine, regressioon ja seostamine. Klasterdamine on sarnaste rühmade tuvastamine struktureerimata andmete põhjal. Klassifikatsioon on õppimisreeglid, mida saab rakendada uutele andmetele ja mis sisaldab tavaliselt järgmisi samme: andmete eeltöötlus, modelleerimise kavandamine, õppimine/funktsioonide valik ja hindamine/valideerimine. Regressioon on minimaalse veaga funktsioonide leidmine andmete modelleerimiseks. Ja assotsiatsioon otsib seoseid muutujate vahel. Andmekaevet kasutatakse tavaliselt sellistele küsimustele vastamiseks, nagu millised on peamised tooted, mis võivad aidata järgmisel aastal Wal-Martis suurt kasumit teenida?
Mis vahe on DBMS-il ja andmekaevel?
DBMS on täisväärtuslik süsteem digitaalsete andmebaaside komplekti majutamiseks ja haldamiseks. Andmekaevandamine on aga arvutiteaduse tehnika või kontseptsioon, mis tegeleb toorandmetest kasuliku ja varem tundmatu teabe eraldamisega. Enamasti salvestatakse need algandmed väga suurtesse andmebaasidesse. Seetõttu kasutavad andmekaevurid DBMS-i olemasolevaid funktsioone töötlemata andmete töötlemiseks, haldamiseks ja isegi eeltöötlemiseks enne andmekaeveprotsessi ja selle ajal. Siiski ei saa andmete analüüsimiseks kasutada ainult DBMS-süsteemi. Kuid mõnel DBMS-il on praegu sisseehitatud andmeanalüüsi tööriistad või võimalused.
