Tanto la Data Science y Big Data ¿Poseen relación?
En efecto si podrían guardar, pero también guardan algunas diferencias. Ambos términos se emplean para hacer referencia al importante activo corporativo que representa hoy en día la inmensa cantidad de datos que se generan con cada segundo pasa. Data Science y Big data dan un sentido distinto a una práctica que se realiza desde hace décadas.
La recopilación, análisis y uso de datos en forma de información valiosa viene realizándose en el ámbito empresarial desde hace mucho tiempo. Con cada año que pasa la cantidad de datos incrementa y cada vez es más necesario dedicar esfuerzo y recursos para sacar el máximo provecho a la información. Data Science y Big data son conceptos actuales que dan respuestas a la necesidad de las empresas de basar la toma de decisiones en los datos.
Data Science y Big Data son conceptos que se relacionan
Data science y big data son términos que se utilizan en la actualidad para hacer referencia a conceptos que desde hace mucho tiempo se implementan en el mundo empresarial. Ambos conceptos tienen que ver la importancia que tienen los datos como activos estratégicos para las organizaciones.
Mientras que Data Science es una disciplina que se encarga de analizar e indagar en las profundidades de los bancos de datos de una compañía. El Big data es un concepto y conjunto de técnicas que se emplean en el procesamiento de datos masivos. Ambos conceptos surgen de la necesidad de transformar las grandes cantidades datos en información valiosa de forma controlada. Siempre con el objetivo principal de mejorar la gestión empresarial.
De Data science y Big data se desprenden una serie de teorías, a la vez que son el punto de partida de la necesidad de contar con profesionales especialistas en el complejo mundo de los datos. Ambos conceptos dependen directamente de los avances tecnológicos, y es que gracias a las nuevas tecnologías los datos crecen de manera vertiginosa. Sin embargo, también se puede hablar de diferencias muy marcadas entre ellos.
Para reconocer las diferencias que existen entre data Science y Big data es necesario identificar con precisión los límites de cada concepto. Es por esa razón que también se hace necesario definirlos por separado.
¿De qué se trata la ciencia de datos?
La ciencia de datos es el producto de la integración de distintas técnicas, herramientas, recurso y conocimientos. Todos estos elementos se han utilizado para dar respuesta a la necesidad de procesar datos y extraer información de forma eficaz. Esta se encarga de estudiar detalladamente los datos en bruto que se almacenan en los distintos repositorios de datos.
El científico de datos se encarga de trasformar toda clase de datos provenientes de distintas fuentes en información valiosa. Esta labor se lleva a cabo implementando conocimientos de distintas áreas, empleando métodos, habilidades analíticas y de programación.
¿De qué se encarga la data Science?
Se trata de una disciplina en la cual convergen una gran variedad de responsabilidades. Estas responsabilidades las lleva a cabo un profesional conocido como data scientist o científico de datos. Algunas de sus funciones son:
- A partir de la extracción de información, reconocer oportunidades de negocio.
- Optimizar la forma de diseñar las campañas de marketing.
- Impulsar la rentabilidad y el crecimiento de la empresa a partir de la información que aporta a la gestión.
¿De qué se trata el Big Data?
Big data es un término que comprende todo lo relacionado con el desarrollo de las cantidades masivas de datos. Estas grandes cantidades de datos son utilizadas por las empresas y organizaciones, con la finalidad de convertirlos en activos valiosos. Es un término reciente, aunque no novedoso. El cual engloba todo lo relacionado con las ventajas de utilizar los datos como base para la toma de decisiones en la gestión de empresas y otros entornos.
Big data incluye toda clase de datos, tipos de formatos y orígenes. A grandes rasgos se puede decir que el Big data está conformado por:
- Datos estructurados, como por ejemplo aquellos alojados en bases de datos.
- Tantos datos semiestructurados, como pueden ser datos de archivos de registro del sistema.
- Datos no estructurados, los cuales pueden ser archivos multimedia de toda clase, datos en redes sociales, correos electrónicos, etc.
El Big data se caracteriza por seguir una serie de fundamentos conocidos como las 3 Vs del big data: volumen, velocidad y variedad.
¿En qué se diferencian?
- El análisis de Big data extrae información valiosa de una cantidad masiva de datos. Por su parte, la ciencia de datos emplea herramientas de Machine Learning y métodos estadísticos para obtener información acerca de patrones y así realizar predicciones.
- Data Science aplica métodos y técnicas para analizar datos. Por otra parte, el Big data es el conjunto de datos que se caracterizan por su volumen, velocidad y variedad.
- El Big data se centra en el uso de distintas tecnologías de almacenamiento de datos, lenguajes de programación, etc. Data Science se dedica a utilizar el método científico propio de disciplinas como la matemática y las estadísticas para extraer información útil en la toma de decisiones empresariales.
Data Science y Big data son conceptos importantes de un mismo ámbito. Se puede afirmar incluso que son conceptos que se complementan. Pues la concepción de los datos como activos estratégicos no se trata de una noción sumamente actual.
Big data ha influido para que surgiera la necesidad de emplear mecanismos más especializados para convertir los datos masivos en activos verdaderamente aprovechables. Data Science es un concepto que ha dado origen a la necesidad de contar con perfiles profesionales muy específicos. Como el que puedes desarrollar completando nuestra Maestría en Data Science.
