SGBD vs Data Mining
Un SGBD (Système de gestion de base de données) est un système complet utilisé pour la gestion de bases de données numériques qui permet le stockage du contenu de la base de données, la création/maintenance des données, la recherche et d'autres fonctionnalités. D'autre part, le Data Mining est un domaine de l'informatique, qui traite de l'extraction d'informations auparavant inconnues et intéressantes à partir de données brutes. Habituellement, les données utilisées comme entrée pour le processus d'exploration de données sont stockées dans des bases de données. Les utilisateurs qui sont enclins aux statistiques utilisent le Data Mining. Ils utilisent des modèles statistiques pour rechercher des modèles cachés dans les données. Les mineurs de données sont intéressés à trouver des relations utiles entre différents éléments de données, ce qui est finalement rentable pour les entreprises.
SGBD
SGBD, parfois simplement appelé gestionnaire de base de données, est un ensemble de programmes informatiques dédiés à la gestion (c'est-à-dire l'organisation, le stockage et la récupération) de toutes les bases de données installées dans un système (c'est-à-dire un disque dur ou un réseau). Il existe différents types de systèmes de gestion de bases de données existant dans le monde, et certains d'entre eux sont conçus pour la bonne gestion des bases de données configurées à des fins spécifiques. Les systèmes de gestion de base de données commerciaux les plus populaires sont Oracle, DB2 et Microsoft Access. Tous ces produits offrent des moyens d'attribution de différents niveaux de privilèges pour différents utilisateurs, permettant à un SGBD d'être contrôlé de manière centralisée par un seul administrateur ou d'être attribué à plusieurs personnes différentes. Il y a quatre éléments importants dans tout système de gestion de base de données. Ils sont le langage de modélisation, les structures de données, le langage de requête et le mécanisme des transactions. Le langage de modélisation définit le langage de chaque base de données hébergée dans le SGBD. Actuellement, plusieurs approches populaires telles que hiérarchique, réseau, relationnelle et objet sont en pratique. Les structures de données aident à organiser les données telles que les enregistrements individuels, les fichiers, les champs et leurs définitions et les objets tels que les médias visuels. Le langage de requête de données maintient la sécurité de la base de données en surveillant les données de connexion, les droits d'accès aux différents utilisateurs et les protocoles pour ajouter des données au système. SQL est un langage de requête populaire utilisé dans les systèmes de gestion de bases de données relationnelles. Enfin, le mécanisme qui permet les transactions favorise la concurrence et la multiplicité. Ce mécanisme garantira que le même enregistrement ne sera pas modifié par plusieurs utilisateurs en même temps, préservant ainsi l'intégrité des données. De plus, le SGBD fournit également des fonctionnalités de sauvegarde et autres.
Exploration de données
L'exploration de données est également connue sous le nom de découverte de connaissances dans les données (KDD). Comme mentionné ci-dessus, il s'agit d'un félidé de l'informatique, qui traite de l'extraction d'informations auparavant inconnues et intéressantes à partir de données brutes. En raison de la croissance exponentielle des données, en particulier dans des domaines tels que les affaires, l'exploration de données est devenue un outil très important pour convertir cette grande richesse de données en intelligence économique, car l'extraction manuelle de modèles est devenue apparemment impossible au cours des dernières décennies. Par exemple, il est actuellement utilisé pour diverses applications telles que l'analyse des réseaux sociaux, la détection des fraudes et le marketing. L'exploration de données traite généralement des quatre tâches suivantes: regroupement, classification, régression et association. Le clustering consiste à identifier des groupes similaires à partir de données non structurées. La classification consiste à apprendre des règles qui peuvent être appliquées à de nouvelles données et comprendront généralement les étapes suivantes: prétraitement des données, conception de la modélisation, apprentissage/sélection des fonctionnalités et évaluation/validation. La régression consiste à trouver des fonctions avec une erreur minimale pour modéliser les données. Et l'association est à la recherche de relations entre les variables. L'exploration de données est généralement utilisée pour répondre à des questions telles que quels sont les principaux produits qui pourraient aider à obtenir des bénéfices élevés l'année prochaine chez Wal-Mart ?
Quelle est la différence entre le SGBD et l'exploration de données ?
DBMS est un système à part entière permettant d'héberger et de gérer un ensemble de bases de données numériques. Cependant, le Data Mining est une technique ou un concept en informatique, qui consiste à extraire des informations utiles et jusqu'alors inconnues à partir de données brutes. La plupart du temps, ces données brutes sont stockées dans de très grandes bases de données. Par conséquent, les mineurs de données utilisent les fonctionnalités existantes du SGBD pour gérer, gérer et même prétraiter les données brutes avant et pendant le processus de data mining. Cependant, un système SGBD seul ne peut pas être utilisé pour analyser des données. Cependant, certains SGBD disposent actuellement d'outils ou de capacités d'analyse de données intégrés.
