DBMS ընդդեմ տվյալների արդյունահանման
A DBMS (Տվյալների բազայի կառավարման համակարգ) ամբողջական համակարգ է, որն օգտագործվում է թվային տվյալների շտեմարանների կառավարման համար, որը թույլ է տալիս տվյալների բազայի բովանդակությունը պահել, տվյալների ստեղծում/սպասարկում, որոնման և այլ գործառույթներ: Մյուս կողմից, Data Mining-ը համակարգչային գիտության ոլորտ է, որը զբաղվում է չմշակված տվյալներից նախկինում անհայտ և հետաքրքիր տեղեկատվության արդյունահանմամբ: Սովորաբար, տվյալների մշակման գործընթացի համար օգտագործվող տվյալները պահվում են տվյալների բազաներում: Օգտատերերը, ովքեր հակված են վիճակագրությանը, օգտագործում են Տվյալների հանքարդյունաբերությունը: Նրանք օգտագործում են վիճակագրական մոդելներ՝ տվյալների մեջ թաքնված օրինաչափություններ որոնելու համար: Տվյալների հանքագործները շահագրգռված են տվյալների տարբեր տարրերի միջև օգտակար հարաբերություններ գտնելով, ինչը, ի վերջո, շահավետ է բիզնեսի համար:
DBMS
DBMS-ը, որը երբեմն պարզապես կոչվում է տվյալների բազայի կառավարիչ, համակարգչային ծրագրերի հավաքածու է, որը նախատեսված է համակարգում (այսինքն՝ կոշտ սկավառակ կամ ցանց) տեղադրված բոլոր տվյալների բազաների կառավարմանը (այսինքն՝ կազմակերպմանը, պահպանմանը և որոնմանը):. Աշխարհում գոյություն ունեն տվյալների բազայի կառավարման համակարգերի տարբեր տեսակներ, և դրանցից մի քանիսը նախատեսված են հատուկ նպատակների համար կազմաձևված տվյալների բազաների պատշաճ կառավարման համար: Առևտրային տվյալների բազաների կառավարման ամենատարածված համակարգերն են Oracle, DB2 և Microsoft Access: Այս բոլոր ապրանքներն ապահովում են տարբեր օգտատերերի համար տարբեր մակարդակների արտոնությունների բաշխման միջոցներ՝ հնարավորություն տալով, որ DBMS-ը կենտրոնական կերպով վերահսկվի մեկ ադմինիստրատորի կողմից կամ հատկացվի մի քանի տարբեր մարդկանց: Տվյալների բազայի կառավարման ցանկացած համակարգում կան չորս կարևոր տարրեր. Դրանք են մոդելավորման լեզուն, տվյալների կառուցվածքը, հարցման լեզուն և գործարքների մեխանիզմը: Մոդելավորման լեզուն սահմանում է DBMS-ում տեղակայված յուրաքանչյուր տվյալների բազայի լեզուն:Ներկայումս մի քանի հայտնի մոտեցումներ, ինչպիսիք են հիերարխալը, ցանցայինը, հարաբերականը և օբյեկտը, գործնականում են: Տվյալների կառուցվածքները օգնում են կազմակերպել տվյալները, ինչպիսիք են առանձին գրառումները, ֆայլերը, դաշտերը և դրանց սահմանումները և օբյեկտները, ինչպիսիք են տեսողական լրատվամիջոցները: Տվյալների հարցումների լեզուն պահպանում է տվյալների բազայի անվտանգությունը՝ վերահսկելով մուտքի տվյալները, տարբեր օգտվողների մուտքի իրավունքները և համակարգում տվյալներ ավելացնելու արձանագրությունները: SQL-ը հարցումների հանրաճանաչ լեզու է, որն օգտագործվում է Հարաբերական տվյալների բազայի կառավարման համակարգերում: Վերջապես, մեխանիզմը, որը թույլ է տալիս գործարքներ իրականացնել, օգնում է միաժամանակությանն ու բազմապատկմանը: Այդ մեխանիզմը համոզվելու է, որ միևնույն գրառումը չի փոփոխվի միաժամանակ մի քանի օգտատերերի կողմից՝ այդպիսով պահպանելով տվյալների ամբողջականությունը: Բացի այդ, DBMS-ն ապահովում է նաև կրկնօրինակում և այլ հարմարություններ:
Տվյալների արդյունահանում
Տվյալների արդյունահանումը հայտնի է նաև որպես Տվյալների մեջ գիտելիքի հայտնաբերում (KDD): Ինչպես նշվեց վերևում, այն համակարգչային գիտության ոլորտ է, որը զբաղվում է չմշակված տվյալներից նախկինում անհայտ և հետաքրքիր տեղեկատվության արդյունահանմամբ:Տվյալների էքսպոնենցիալ աճի շնորհիվ, հատկապես այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսին բիզնեսն է, տվյալների արդյունահանումը դարձել է շատ կարևոր գործիք՝ տվյալների այս մեծ պաշարը բիզնես ինտելեկտի վերածելու համար, քանի որ վերջին մի քանի տասնամյակներում օրինաչափությունների ձեռքով արդյունահանումը դարձել է անհնարին թվացող: Օրինակ, ներկայումս այն օգտագործվում է տարբեր ծրագրերի համար, ինչպիսիք են սոցիալական ցանցերի վերլուծությունը, խարդախության հայտնաբերումը և շուկայավարումը: Տվյալների հանքարդյունաբերությունը սովորաբար զբաղվում է հետևյալ չորս առաջադրանքներով՝ կլաստերավորում, դասակարգում, ռեգրեսիա և ասոցիացիա: Կլաստերավորումը նմանատիպ խմբերի նույնականացումն է չկառուցված տվյալներից: Դասակարգումը ուսուցման կանոններ է, որոնք կարող են կիրառվել նոր տվյալների վրա և սովորաբար ներառում են հետևյալ քայլերը՝ տվյալների նախնական մշակում, մոդելավորման ձևավորում, ուսուցում/հատկանիշների ընտրություն և գնահատում/վավերացում: Ռեգրեսիան տվյալների մոդելավորման համար նվազագույն սխալներով ֆունկցիաներ գտնելն է: Իսկ ասոցիացիան փնտրում է փոխհարաբերություններ փոփոխականների միջև: Տվյալների արդյունահանումը սովորաբար օգտագործվում է հարցերին պատասխանելու համար, ինչպիսիք են, թե որո՞նք են այն հիմնական ապրանքները, որոնք կարող են օգնել հաջորդ տարի Wal-Mart-ում բարձր շահույթ ստանալու համար:
Ո՞րն է տարբերությունը DBMS-ի և տվյալների մայնինգի միջև:
DBMS-ը լիարժեք համակարգ է բնակարանաշինության և թվային տվյալների բազայի կառավարման համար: Այնուամենայնիվ, Data Mining-ը համակարգչային գիտության տեխնիկա կամ հայեցակարգ է, որը վերաբերում է չմշակված տվյալներից օգտակար և նախկինում անհայտ տեղեկատվության արդյունահանմանը: Շատ դեպքերում այս չմշակված տվյալները պահվում են շատ մեծ տվյալների բազաներում: Հետևաբար, Տվյալների հանքագործները օգտագործում են DBMS-ի առկա ֆունկցիոնալությունները՝ մշակելու, կառավարելու և նույնիսկ նախնական մշակման հումքի տվյալները Տվյալների արդյունահանման գործընթացից առաջ և ընթացքում: Այնուամենայնիվ, միայն DBMS համակարգը չի կարող օգտագործվել տվյալների վերլուծության համար: Սակայն որոշ DBMS ներկայումս ունեն տվյալների վերլուծության ներկառուցված գործիքներ կամ հնարավորություններ:
