DBVS vs datu ieguve
DBVS (datu bāzu pārvaldības sistēma) ir pilnīga digitālo datu bāzu pārvaldības sistēma, kas ļauj uzglabāt datu bāzes saturu, izveidot / uzturēt datus, meklēt un citas funkcijas. No otras puses, datu ieguve ir joma datorzinātnēs, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Parasti dati, kas tiek izmantoti kā datu ieguves procesa ievade, tiek glabāti datu bāzēs. Lietotāji, kuri ir tendēti uz statistiku, izmanto datu ieguvi. Viņi izmanto statistikas modeļus, lai meklētu slēptos modeļus datos. Datu ieguvēji ir ieinteresēti atrast noderīgas attiecības starp dažādiem datu elementiem, kas galu galā ir izdevīgi uzņēmumiem.
DBVS
DBVS, ko dažkārt vienkārši sauc par datu bāzes pārvaldnieku, ir datorprogrammu kolekcija, kas paredzēta visu sistēmā instalēto datu bāzu (ti, cietā diska vai tīkla) pārvaldībai (ti, organizēšanai, glabāšanai un izgūšanai). Pasaulē pastāv dažādi datu bāzu pārvaldības sistēmu veidi, un daži no tiem ir paredzēti, lai pareizi pārvaldītu īpašiem mērķiem konfigurētas datubāzes. Populārākās komerciālās datu bāzu pārvaldības sistēmas ir Oracle, DB2 un Microsoft Access. Visi šie produkti nodrošina līdzekļus dažādu līmeņu privilēģiju piešķiršanai dažādiem lietotājiem, ļaujot DBVS centralizēti kontrolēt vienam administratoram vai piešķirt vairākiem dažādiem cilvēkiem. Jebkurā datu bāzu pārvaldības sistēmā ir četri svarīgi elementi. Viņi ir modeļu valoda,datu struktūras, vaicājumu valoda un darījumu mehānisms. Modelēšanas valoda nosaka katras DBVS mitinātās datu bāzes valodu. Pašlaik praksē ir vairākas populāras pieejas, piemēram, hierarhija, tīkls, relācija un objekts. Datu struktūras palīdz sakārtot datus, piemēram, atsevišķus ierakstus, failus, laukus un to definīcijas, kā arī objektus, piemēram, vizuālos nesējus. Datu vaicājumu valoda uztur datu bāzes drošību, pārraugot pieteikšanās datus, piekļuves tiesības dažādiem lietotājiem un protokolus datu pievienošanai sistēmai. SQL ir populāra vaicājumu valoda, kas tiek izmantota relāciju datu bāzu pārvaldības sistēmās. Visbeidzot, mehānisms, kas ļauj veikt darījumus, palīdz vienlaikus un daudzkārtīgi. Šis mehānisms nodrošinās, ka vienu un to pašu ierakstu vienlaikus nemainīs vairāki lietotāji,tādējādi saglabājot datu integritāti taktī. Turklāt DBVS nodrošina arī rezerves un citas iespējas.
Datu ieguve
Datu ieguve ir pazīstama arī kā zināšanu atklāšana datos (KDD). Kā jau minēts iepriekš, tā ir datorzinātņu filma, kas nodarbojas ar iepriekš nezināmas un interesantas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Sakarā ar datu eksponenciālo pieaugumu, īpaši tādās jomās kā uzņēmējdarbība, datu ieguve ir kļuvusi par ļoti svarīgu instrumentu, lai šo lielo datu bagātību pārveidotu biznesa inteliģencē, jo pēdējās desmitgadēs modeļu manuāla iegūšana ir šķietami neiespējama. Piemēram, pašlaik to izmanto dažādām lietojumprogrammām, piemēram, sociālo tīklu analīzei, krāpšanas atklāšanai un mārketingam. Datu iegūšana parasti attiecas uz šādiem četriem uzdevumiem: kopu veidošana, klasifikācija, regresija un asociācija. Klasterizācija ir līdzīgu grupu identificēšana no nestrukturētiem datiem. Klasifikācija ir mācību noteikumi, kurus var piemērot jauniem datiem, un parasti tie ietver šādas darbības: datu pirmapstrāde, modelēšanas izstrāde, mācīšanās / funkciju izvēle un novērtēšana / validēšana. Regresija ir funkciju atrašana ar minimālu kļūdu, lai modelētu datus. Asociācija meklē attiecības starp mainīgajiem. Datu ieguvi parasti izmanto, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kādi ir galvenie produkti, kas varētu palīdzēt iegūt lielu peļņu nākamajā gadā Wal-Mart?Datu ieguvi parasti izmanto, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kādi ir galvenie produkti, kas varētu palīdzēt iegūt lielu peļņu nākamajā gadā Wal-Mart?Datu ieguvi parasti izmanto, lai atbildētu uz jautājumiem, piemēram, kādi ir galvenie produkti, kas varētu palīdzēt iegūt lielu peļņu nākamajā gadā Wal-Mart?
Kāda ir atšķirība starp DBVS un datu ieguvi?
DBVS ir pilnvērtīga sistēma digitālo datu bāzu kopuma izmitināšanai un pārvaldīšanai. Tomēr datu ieguve ir tehnika vai jēdziens datorzinātnēs, kas nodarbojas ar noderīgas un iepriekš nezināmas informācijas iegūšanu no neapstrādātiem datiem. Lielākoties šie neapstrādātie dati tiek glabāti ļoti lielās datu bāzēs. Tāpēc datu ieguvēji izmanto esošās DBVS funkcijas, lai apstrādātu, pārvaldītu un pat pirmapstrādātu neapstrādātus datus pirms datu ieguves procesa un tā laikā. Tomēr datu analizēšanai vien DBVS sistēmu nevar izmantot. Bet pašlaik dažās DBVS ir iebūvēti datu analīzes rīki vai iespējas.
