El análisis de datos está de moda. Hoy en día ya no hay duda sobre si el Big Data o el Data Science son necesarios para una empresa.
Pero ¿realmente sabemos qué es Data Science, en qué se diferencia con el Big Data y cuales son las funciones de un analista de datos o Data Scientist?
¿Qué es Data Science?
El Data Science o ciencia de datos es la disciplina que abarca todo lo relacionado con la preparación y análisis de datos independientemente si son estructurados o no.
La ciencia de datos incorpora varias disciplinas, por ejemplo, ingeniería de datos, preparación de datos, minería de datos, análisis predictivo, aprendizaje automático y visualización de datos, así como estadísticas, matemáticas y programación de software.
Además, todas estas disciplinas se combinan con otras habilidades como la resolución de problemas o la capacidad de análisis para poder extraer la mayor información posible de los datos tratados.
¿Porqué es la importante la ciencia de datos?
El Data Science juega un papel importante en prácticamente todos los aspectos de las operaciones y estrategias comerciales.
Por ejemplo, proporciona información sobre los clientes que ayuda a las empresas a crear campañas de marketing más sólidas y publicidad dirigida a públicos objetivo.
También ayuda en la gestión de riesgos financieros, la detección de transacciones fraudulentas y la prevención de averías de equipos en plantas de fabricación y otros entornos industriales.
Ayuda a bloquear los ataques cibernéticos y otras amenazas de seguridad en los sistemas TI, pueden optimizar la gestión de las cadenas de suministro, inventarios de producto y servicios al cliente.
Pero también es vital en áreas más allá de las operaciones comerciales. Por ejemplo, para el cuidado de la salud, el análisis de imágenes o la mejora de instituciones académicas, deportivas o incluso políticas.
Funciones del Data Scientist
La función principal de los Científicos de datos o Data Scientist es analizar datos, a menudo grandes cantidades, para encontrar información útil que pueda compartirse con ejecutivos, gerentes o cualquier personal interesado en sacar conclusiones de dicho análisis.
Los Data Scientist también crean herramientas y tecnologías de inteligencia artificial (IA) para su implementación en diversas aplicaciones.
En ambos casos, recopilan datos, desarrollan modelos analíticos y luego entrenan, prueban y ejecutan los modelos contra los datos.
Para llevar a cabo este trabajo es necesario poseer una combinación de habilidades de preparación de datos, extracción de datos, modelado predictivo, machine learning, deep learning, análisis estadístico y matemáticas, así como experiencia con algoritmos y codificación con lenguajes de programación como Python, R o SQL
Además, en muchas ocasiones también tienen la tarea de crear visualizaciones de datos, tableros e informes para ilustrar los hallazgos analíticos encontrados.
¿Qué es Big Data?
El Big data, por su parte, hace referencia al trabajo con cantidades de datos inmensas, conocidos como datos masivos.
Generalmente, la cantidad de datos analizados es tan grande que hace falta multitud de equipos para su almacenaje.
Esto es decisivo para ofrecer información de manera ordenada que, tras ser analizada, permita tomar decisiones estratégicas en consecuencia.
Diferencias entre Big Data y Data Science
La aplicación de cada una de estas disciplinas no es exactamente la misma aunque estén relacionadas entre sí.
El Data Science es muy eficaz si se utiliza en las búsquedas por internet o para la publicidad digital.
El Big Data, por su parte, es fundamental en negocios como la banca o las compañías de seguros.
Las principales diferencias entre Big Data y Data Science se podrían resumir en esta tabla:
| Data Science (Ciencia de datos) |
Big Data |
| Es un área. |
Es una técnica para recopilar, mantener y procesar gran cantidad de información. |
| Se trata de la recopilación, el procesamiento, el análisis y la utilización de datos en diversas operaciones. Es más conceptual. |
Se trata de extraer información vital y valiosa de una enorme cantidad de datos. |
| Campo de estudio como Ciencias de la Computación, Estadística Aplicada o Matemáticas Aplicadas. |
Técnica para rastrear y descubrir tendencias en conjuntos de datos complejos. |
| El objetivo es crear productos de datos dominantes para una empresa. |
Se busca hacer que los datos sean más vitales y utilizables, es decir, extrayendo solo información importante de la gran cantidad de datos dentro de los aspectos tradicionales existentes. |
| Data Science utiliza principalmente herramientas como SAS, R, MySQL o Python. |
Big Data utiliza princiLas herramientas más utilizadas en Big Data incluyen Hadoop, Spark, Flink, etc. |
| Superconjunto de Big Data, ya que la ciencia de datos consiste en la eliminación, limpieza, visualización, estadísticas y muchas más técnicas de datos. |
Subconjunto de Data Science como actividades de minería de datos. |
| Utilizado principalmente con fines científicos. |
Se utiliza principalmente para fines comerciales y satisfacción del cliente. |
| Centrado en la ciencia de los datos. |
Está más involucrado con los procesos de manejo de datos voluminosos. |
Datos, datos por doquier
En este artículo he explicado qué es Data Science, qué es Big Data y cuales son sus principales diferencias.
Está claro que ambos conceptos van de la mano en muchos aspectos, pero tienen sus pequeñas diferencias.
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