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: Perbedaan Prodi Komputer: Teknik Informatika, Sistem Informasi, Teknologi Informasi 2024, November
Anonim

DBMS vs Penambangan Data

A DBMS (Sistem Manajemen Basis Data) adalah sistem lengkap yang digunakan untuk mengelola basis data digital yang memungkinkan penyimpanan konten basis data, pembuatan/pemeliharaan data, pencarian, dan fungsi lainnya. Di sisi lain, Data Mining adalah bidang ilmu komputer, yang berkaitan dengan ekstraksi informasi yang sebelumnya tidak diketahui dan menarik dari data mentah. Biasanya, data yang digunakan sebagai input untuk proses Data mining disimpan dalam database. Pengguna yang cenderung ke 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 pengelolaan (yaitu organisasi, penyimpanan, dan pengambilan) semua basis data yang diinstal dalam suatu 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 tepat 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 dikendalikan 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 kueri, dan mekanisme transaksi. Bahasa pemodelan mendefinisikan bahasa setiap database yang dihosting di DBMS. Saat ini beberapa pendekatan populer seperti hierarki, jaringan, relasional dan objek sedang dalam praktik. Struktur data membantu mengatur data seperti catatan individu, file, bidang dan definisinya serta objek seperti media visual. Bahasa query data menjaga keamanan database dengan memonitor 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 Basis Data Relasional. Akhirnya, mekanisme yang memungkinkan transaksi membantu konkurensi dan multiplisitas. Mekanisme itu akan memastikan bahwa catatan yang sama tidak akan diubah oleh banyak pengguna pada saat yang bersamaan, sehingga menjaga integritas data tetap terjaga. Selain itu, DBMS juga menyediakan backup dan fasilitas lainnya.

Penambangan Data

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

Apa perbedaan antara DBMS dan Data mining?

DBMS adalah sistem lengkap untuk menampung dan mengelola satu set basis data 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. Sebagian besar waktu, data mentah ini disimpan dalam database yang sangat besar. Oleh karena itu, Data miner menggunakan fungsionalitas DBMS yang ada untuk menangani, mengelola, dan bahkan memproses data mentah sebelum dan selama proses Data mining. Namun, sistem DBMS saja tidak dapat digunakan untuk menganalisis data. Namun, beberapa DBMS saat ini memiliki alat atau kemampuan analisis data bawaan.

Direkomendasikan: