DBMS เทียบกับการขุดข้อมูล
A DBMS (ระบบจัดการฐานข้อมูล) เป็นระบบที่สมบูรณ์ที่ใช้สำหรับจัดการฐานข้อมูลดิจิทัลที่อนุญาตให้จัดเก็บเนื้อหาฐานข้อมูล การสร้าง/บำรุงรักษาข้อมูล การค้นหา และฟังก์ชันอื่นๆ ในทางกลับกัน Data Mining เป็นสาขาวิชาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลดิบที่ไม่รู้จักและน่าสนใจก่อนหน้านี้ โดยปกติข้อมูลที่ใช้เป็นอินพุตสำหรับกระบวนการขุดข้อมูลจะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูล ผู้ใช้ที่มีความโน้มเอียงไปทางสถิติใช้ Data Mining พวกเขาใช้แบบจำลองทางสถิติเพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ในข้อมูล นักขุดข้อมูลสนใจที่จะค้นหาความสัมพันธ์ที่เป็นประโยชน์ระหว่างองค์ประกอบข้อมูลต่างๆ ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะสร้างผลกำไรให้กับธุรกิจ
DBMS
DBMS หรือบางครั้งเรียกว่าตัวจัดการฐานข้อมูล คือชุดของโปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่มีไว้สำหรับการจัดการโดยเฉพาะ (เช่น องค์กร การจัดเก็บ และการดึงข้อมูล) ของฐานข้อมูลทั้งหมดที่ติดตั้งในระบบ (เช่น ฮาร์ดไดรฟ์หรือเครือข่าย). ระบบจัดการฐานข้อมูลมีอยู่หลายประเภทในโลก และบางระบบได้รับการออกแบบสำหรับการจัดการฐานข้อมูลที่เหมาะสมซึ่งกำหนดค่าไว้สำหรับวัตถุประสงค์เฉพาะ ระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงพาณิชย์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ได้แก่ Oracle, DB2 และ Microsoft Access ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดเหล่านี้มีวิธีการจัดสรรระดับสิทธิ์ที่แตกต่างกันสำหรับผู้ใช้ที่แตกต่างกัน ทำให้เป็นไปได้ที่ DBMS จะถูกควบคุมจากส่วนกลางโดยผู้ดูแลระบบคนเดียวหรือเพื่อจัดสรรให้กับบุคคลต่างๆ หลายคน มีองค์ประกอบที่สำคัญสี่ประการในระบบการจัดการฐานข้อมูล เป็นภาษาโมเดลลิ่ง โครงสร้างข้อมูล ภาษาคิวรี และกลไกสำหรับธุรกรรม ภาษาการสร้างแบบจำลองกำหนดภาษาของแต่ละฐานข้อมูลที่โฮสต์ใน DBMSปัจจุบันมีแนวทางที่นิยมใช้กัน เช่น ลำดับชั้น เครือข่าย เชิงสัมพันธ์ และวัตถุในทางปฏิบัติ โครงสร้างข้อมูลช่วยจัดระเบียบข้อมูล เช่น เร็กคอร์ด ไฟล์ ฟิลด์ และคำจำกัดความและออบเจ็กต์ต่างๆ เช่น สื่อภาพ ภาษาการสืบค้นข้อมูลช่วยรักษาความปลอดภัยของฐานข้อมูลโดยการตรวจสอบข้อมูลการเข้าสู่ระบบ สิทธิ์การเข้าถึงของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน และโปรโตคอลเพื่อเพิ่มข้อมูลลงในระบบ SQL เป็นภาษาคิวรียอดนิยมที่ใช้ในระบบจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ สุดท้าย กลไกที่ช่วยให้การทำธุรกรรมช่วยให้เกิดภาวะพร้อมกันและหลายหลาก กลไกดังกล่าวจะทำให้แน่ใจว่าระเบียนเดียวกันจะไม่ถูกแก้ไขโดยผู้ใช้หลายรายพร้อมกัน จึงรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูลไว้ นอกจากนี้ DBMS ยังให้บริการสำรองข้อมูลและสิ่งอำนวยความสะดวกอื่นๆ อีกด้วย
การขุดข้อมูล
การขุดข้อมูลเรียกอีกอย่างว่าการค้นพบความรู้ในข้อมูล (KDD) ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น มันเป็นวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ที่เกี่ยวกับการดึงข้อมูลดิบที่ไม่รู้จักและน่าสนใจก่อนหน้านี้จากข้อมูลดิบเนื่องจากการเติบโตแบบทวีคูณของข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านต่าง ๆ เช่น ธุรกิจ การทำเหมืองข้อมูลได้กลายเป็นเครื่องมือที่สำคัญมากในการแปลงข้อมูลจำนวนมากนี้เป็นข่าวกรองธุรกิจ เนื่องจากดูเหมือนว่าการดึงรูปแบบด้วยตนเองจะเป็นไปไม่ได้ในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา ตัวอย่างเช่น ปัจจุบันมีการใช้แอปพลิเคชันต่างๆ เช่น การวิเคราะห์เครือข่ายสังคม การตรวจจับการฉ้อโกง และการตลาด การทำเหมืองข้อมูลมักจะเกี่ยวข้องกับงานสี่อย่างต่อไปนี้: การจัดกลุ่ม การจำแนก การถดถอย และการเชื่อมโยง การทำคลัสเตอร์กำลังระบุกลุ่มที่คล้ายกันจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง การจัดประเภทเป็นกฎการเรียนรู้ที่สามารถนำไปใช้กับข้อมูลใหม่ได้ และโดยทั่วไปจะรวมถึงขั้นตอนต่อไปนี้: การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การออกแบบแบบจำลอง การเลือกการเรียนรู้/คุณสมบัติ และการประเมิน/การตรวจสอบ การถดถอยคือการค้นหาฟังก์ชันที่มีข้อผิดพลาดน้อยที่สุดในข้อมูลแบบจำลอง และความสัมพันธ์กำลังมองหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร การทำเหมืองข้อมูลมักใช้เพื่อตอบคำถามเช่น ผลิตภัณฑ์หลักที่อาจช่วยให้ได้รับผลกำไรสูงใน Wal-Mart ในปีหน้าคืออะไร
ความแตกต่างระหว่าง DBMS และการทำเหมืองข้อมูลคืออะไร
DBMS เป็นระบบเต็มรูปแบบสำหรับที่อยู่อาศัยและการจัดการชุดฐานข้อมูลดิจิทัล อย่างไรก็ตาม การทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคหรือแนวคิดในวิทยาการคอมพิวเตอร์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์และไม่รู้จักมาก่อนออกจากข้อมูลดิบ โดยส่วนใหญ่ ข้อมูลดิบเหล่านี้จะถูกเก็บไว้ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่มาก ดังนั้น นักขุดข้อมูลจึงใช้ฟังก์ชันที่มีอยู่ของ DBMS เพื่อจัดการ จัดการ และแม้กระทั่งประมวลผลข้อมูลดิบล่วงหน้าก่อนและระหว่างกระบวนการขุดข้อมูล อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถใช้ระบบ DBMS เพียงอย่างเดียวในการวิเคราะห์ข้อมูลได้ แต่ DBMS บางตัวในปัจจุบันมีเครื่องมือหรือความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลในตัว
