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¿Cuál es la diferencia entre un Data Science y Data Analytics?

Data Science y Data Analytics son dos conceptos que guardan muchas semejanzas, pero que en esencia son distintos.

¿Existe diferencia entre un Data Science y Data Analytics?

Data Science y Data Analytics son dos conceptos que guardan muchas semejanzas, pero que en esencia son distintos. Se suelen utilizar como sinónimos, pero la verdad es que en el ejercicio, las diferencias radican en la función que cumple cada una en el tratamiento de datos en bruto.

En ambas prácticas se emplean básicamente las mismas herramientas, solo que en estas  se utilizan dichos instrumentos con diferentes enfoques.

Por otra parte, algo que es innegable es la importancia que tienen Data Science y Data Analytics para las empresas de hoy. Gracias a ambas prácticas las organizaciones pueden obtener mejores resultados en la gestión. Debido a que aprovechan la información suministrada por la ciencia de datos y la analítica de datos. Al ser decisiones basadas en la misma, el negocio va en aumento sus posibilidades de crecimiento real.

Data science y Data Analytics son conceptos similares

Data Science y Data Analytics son dos conceptos modernos que guardan mucha relación. Para ambas, el principal objetivo es el procesamiento de datos masivos que generan y producen las organizaciones de manera constante. Sin embargo, también conservan distinciones conceptuales complicadas de percibir. Pero, ciertamente existen dichas diferencias y tienen que ver con los distintos enfoques con los que se lleva a cabo el análisis.

Ambos términos son de creación e introducción relativamente recientes. Es lógico porque estas disciplinas han surgido en medio de la necesidad que existe de procesar mayor cantidad de datos debido a los avances tecnológicos de los últimos tiempos. Se comienza a hablar de data science y data analytics de forma separada porque aunque en ambas disciplinas se utilizan las mismas herramientas de análisis, el uso de la información obtenida toma distintos caminos.

En el caso de Data Science y Data Analytics ocurre como con muchas otras disciplinas. Es decir, al igual que en todo campo de estudio, el trabajo con datos tiene una parte técnica y otra científica. Lo anterior es una de las diferencias más críticas entre un concepto y otro, siendo al final el enfoque con el que se utiliza la información producto del procesamiento de datos lo que los hace diferenciarse.

Percatarse de la mínima diferencia entre ambos implica definir de manera acertada cada disciplina. Además, también será importante conocer las funciones que desempeñan los expertos dedicados a cada labor.

Funciones del Data scientist

Data science es un área de conocimiento que como su nombre lo indica, al ser una disciplina emplea el método científico. Esto se refleja en la aplicación de teorías provenientes de diversas disciplinas científicas que el Data Scientist debe dominar. Por ejemplo, pueden emplearse de manera constante conocimientos en el área de las matemáticas, ingeniería, informática, estadísticas, entre otras ciencias.

Por otra parte, es un profesional que ve en las herramientas de análisis como el Machine Learning y el Data Mining. Recursos que son de gran importancia a la hora de extraer información en realidad valiosa. En términos generales, se puede afirmar que la ciencia de datos se centra en descubrir y predecir patrones basándose en el análisis e investigación que aplica a la información extraída de los datos.

Data analytics y sus funciones

En Data analytics se emplean recursos muy parecidos a los que se utilizan en Data Science. Sin embargo, el objetivo principal de este profesional es extraer ideas a partir de la información obtenida del análisis de datos en bruto. La labor de la Data analyst, para muchos efectos, está relacionada con el uso de la información en específico dentro de las empresas. Es decir, el conocimiento que aporta el data analyst va destinado a mejorar en todo sentido la gestión empresarial.

Al igual que en la ciencia de datos, pero con más responsabilidades en cuanto a la obtención de resultados, de la información proporcionada por la data analyst depende la toma de decisiones empresariales más eficientes.

Diferencias entre ambos de acuerdo a sus prácticas

Observando cada función que deben desempeñar los científicos de datos y los analistas de datos, también se pueden establecer diferencias entre los conceptos de data science y data analytics.

Un Data scientist se encarga de

  • Trabajar y desarrollar modelos de Machine Learning y mecanismos de análisis.
  • Emplear minería de datos basada en métodos actuales.
  • Se encarga de predecir oportunidades comerciales cuando usa el conocimiento que se extrae de la información.
  • Los análisis de la información se consideran de fácil comprensión para el resto de usuarios que no manejan tales conocimientos.

Un Data analyst se encarga de

  • La labor del data analyst está más enfocada a la resolución de problemas de negocio.
  • El data analyst se mantiene dedicado a la recopilación de datos, trabajando en conjunto con otros departamentos, como el de ingeniería, por ejemplo.
  • Se dedica por completo a documentar tipos y estructuras de datos comerciales.

La diferencia entre Data Science y Data Analytics

Data Science es una disciplina con una amplia lista de responsabilidades. Además, la razón de ser de la ciencia de datos es la investigación, mientras se plantea hipótesis a partir de la información que se extrae al procesar los datos. El data analyst tiene una función más enmarcada en la resolución de problemas comerciales y en cómo aplicar la información valiosa en la toma de decisiones empresariales más eficientes.

Desempeñar ambos enfoques del análisis de datos implica un tipo de preparación especial. Tanto Data Science como Data Analytics emplean métodos y teorías de distintos campos del saber. Es opcional unir todas esas teorías y metodologías en una única especialidad, y esto es posible apuntándote en nuestra Maestría en Data Science.

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