“La Ciencia de Datos (Data Science) y el Análisis de Datos (Data Analytics) son campos estrechamente relacionados, pero con enfoques y objetivos distintos. Mientras que el primero se centra en el estudio de los datos para obtener conocimientos y construir modelos predictivos, el análisis de datos se enfoca en la exploración y comprensión de los datos existentes para responder a preguntas específicas con el objetivo de tomar mejores decisiones”

 

Contexto y auge del Big Data a vista de pájaro

El Big Data se ha convertido en un componente fundamental en el mundo de la tecnología actual gracias a las perspectivas y resultados procesables que pueden obtener las empresas a partir de su análisis riguroso. Sin embargo, la creación de estos grandes conjuntos de datos también requiere comprenderlos y disponer de las herramientas adecuadas para analizarlos, de esta forma descubrir la información correcta y precisa que nos ayudará a elaborar predicciones, tendencias y perspectivas que pueden jugar un papel trascendente para la estrategia.

Para comprender mejor los macrodatos, los campos de la ciencia y el análisis de los datos han pasado de estar relegadas en gran medida al mundo académico a convertirse en elementos integrales de las herramientas de Business Intelligence y análisis de datos en el mundo empresarial.

Sin embargo, puede resultar confusa la diferenciación entre analítica de datos y ciencia de datos. A pesar de que ambas disciplinas están interconectadas, proporcionan resultados diferentes y persiguen enfoques distintos. Si necesitas estudiar los datos que produce tu empresa, es fundamental que comprendas qué aportan cada una de ellas y en qué se diferencian.

Para ayudarte a optimizar tus estrategias de análisis de Big Data, vamos a descomponer ambas categorías, examinar sus diferencias y aclarar qué valor que aportan cada una de ellas.

 

¿Qué es la ciencia de datos?

La ciencia de datos es un campo multidisciplinar centrado en la búsqueda de información práctica a partir de grandes conjuntos de datos brutos y estructurados. Este campo se centra principalmente en desenterrar respuestas a las cosas que no sabemos que no sabemos. Los expertos en ciencia de datos utilizan varias técnicas diferentes para obtener respuestas incorporando la tecnología tales como el análisis predictivo, la estadística y el aprendizaje automático, utilizadas para analizar conjuntos de datos masivos en un esfuerzo por establecer soluciones a problemas que aún no se han planteado.

El principal objetivo de los científicos de datos es plantear preguntas y localizar posibles vías de estudio, preocupándose menos por las respuestas concretas y haciendo más hincapié en encontrar la pregunta adecuada. Los expertos lo consiguen prediciendo posibles tendencias, explorando fuentes de datos dispares e inconexas y encontrando mejores formas de analizar la información.

 

¿Qué es el análisis de datos?

El análisis de datos se centra en procesar y realizar análisis estadísticos de conjuntos de datos existentes. Los analistas se centran en crear métodos para capturar, procesar y organizar los datos con el fin de descubrir ideas útiles para los problemas actuales y establecer la mejor forma de presentar estos datos. Más sencillamente, el campo de los datos y la analítica está dirigido a resolver problemas para preguntas de las que sabemos que no conocemos las respuestas. Y lo que es más importante, se basa en producir resultados que puedan conducir a mejoras inmediatas.

La analítica de datos también abarca algunas ramas diferentes de la estadística y el análisis más amplios que ayudan a combinar diversas fuentes de datos y a localizar conexiones, al tiempo que simplifican los resultados. Un componente clave de este proceso es la creación de cuadros de mando interactivos, que sirven como interfaces visuales centralizadas que transforman datos complejos en perspectivas digeribles.

 

¿Cuál son sus principales diferencias?

Aunque mucha gente utiliza los términos indistintamente, la ciencia de datos y el análisis de macrodatos son campos únicos, cuya principal diferencia es el ámbito de aplicación.

La ciencia de datos es un término más general que engloba un grupo de ámbitos que persiguen extraer conocimientos a partir de grandes volúmenes de datos. El software de análisis de datos es una disciplina más focalizada e, incluso, podríamos considerarla como parte de un proceso más amplio. La analítica se dedica a obtener información práctica que pueda aplicarse inmediatamente a partir de consultas en datos existentes.

Otra diferencia significativa entre los dos campos es la exploración. La ciencia de los datos no se ocupa de responder a consultas específicas, sino de analizar conjuntos de datos masivos, a veces de forma desestructurada, para obtener información. El análisis de datos funciona mejor cuando se centra en preguntas que necesitan respuestas a partir de los datos existentes. La ciencia de datos produce conocimientos más amplios, que se concentran en qué preguntas deben formularse, mientras que el análisis hace hincapié en descubrir respuestas a las preguntas que se formulan.

Y lo que es más importante, la ciencia de datos se preocupa esencialmente por la formulación de preguntas que por encontrar respuestas concretas. El foco se centra en establecer tendencias potenciales basadas en datos existentes, así como en descubrir mejores formas de analizar y modelar los datos.

 

Dos caras de la misma moneda

Ambos campos pueden considerarse caras diferentes de una misma moneda, pero sus funciones están muy interconectadas.

La ciencia de datos sienta bases importantes y analiza grandes conjuntos de datos para crear observaciones iniciales, tendencias futuras y perspectivas potenciales que pueden ser importantes. Esta información por sí misma es útil para algunos campos, especialmente el modelado, la mejora del aprendizaje automático y la mejora de los algoritmos de IA, ya que puede mejorar la forma de clasificar y comprender la información.

Sin embargo, la ciencia de datos plantea preguntas importantes que antes desconocíamos, aunque como resultado pueda aportar pocas respuestas concretas. Al añadir la analítica de datos a la mezcla, podemos convertir esas cosas que sabemos que desconocemos en conocimientos procesables con aplicaciones prácticas.

Al pensar en estas dos disciplinas, es importante olvidarse de verlas como ciencia de datos frente a analítica de datos. En su lugar, debemos verlas como partes de un todo que son vitales para comprender no solo la información que tenemos, sino cómo analizarla y revisarla mejor.