¿Puedes diferenciar fácilmente? ciencia de datos de la analítica de datos? En un mundo tan acelerado, no es de extrañar que a veces confundamos ciertos términos técnicos. Especialmente cuando evolucionan a velocidades tan vertiginosas y nuevos campos científicos parecen surgir de la noche a la mañana. Por eso, en el mundo del big data, que implica trabajar con enormes y complicadas cantidades de información, algunas personas aún confunden ciertos conceptos, tareas y roles dentro de esta disciplina emergente y creciente.
Uno de los principales puntos de confusión en este campo es la diferencia entre el análisis de datos y ciencia de datos . Dos áreas estrechamente relacionadas, pero claramente diferentes.
Si bien ambos se encuentran en la encrucijada de las matemáticas, la estadística y el desarrollo, los propósitos a los que sirven tienen tangentes claramente diferenciadas. Por lo tanto, los perfiles de un científico de datos y un analista de datos son muy diferentes. Es esencial que cualquiera que busque especializarse en big data sepa qué tipo de conocimientos y habilidades necesitarán adquirir si decide enfocarse en el análisis de datos o la ciencia de datos. Entonces, si actualmente estás interesado en elegir una de estas dos rutas, esta información es de tu interés.
Durante décadas, los expertos han tratado de reducir el alcance de una u otra disciplina, pero no siempre han tenido éxito. No obstante, desde 1996, cuando se empezó a utilizar el término “ciencia de datos” gracias a un artículo de Gregory Piatetsky-Shapiro, las definiciones han avanzado significativamente. Entonces parece que ahora podemos aclarar el alcance de ambos campos.
En la actualidad, ciencia de datos se considera una rama del big data. Su objetivo es extraer e interpretar información derivada de la gran cantidad de datos recabados por una determinada empresa, ya sea para su propio uso o para operaciones que pueda llevar a cabo con terceros. Para lograr este objetivo, científicos de datos son responsables de diseñar e implementar algoritmos matemáticos basados en estadísticas, machine learning y otras metodologías. Estos algoritmos permiten a las empresas obtener la base para actuar de una forma u otra dependiendo de las circunstancias y el momento. No se trata solo de extraer información de los datos recopilados y poder utilizarlos. Los científicos de datos también tienen la tarea de asegurar que los patrones detectados se visualicen correctamente, de manera que sean claros y legibles para quienes toman decisiones con base en dichos datos.
El análisis de datos generalmente se considera una aplicación más específica y precisa de ciencia de datos . Por ello, en industrias que han incorporado el análisis de datos, el papel de los analistas ha sido buscar fuentes de información cruda, tratando de encontrar tendencias y métricas que ayuden a las empresas a tomar mejores decisiones y lograr mejores resultados. En este caso, debemos tener cuidado de no confundir su trabajo con el de alguien en inteligencia de negocios, que maneja una cantidad mucho menor de datos, por lo que sus capacidades analíticas y predictivas son más limitadas.
Como tal, la principal diferencia entre ciencia de datos y el análisis de datos es la rama del big data en la que cada campo se enfoca: mientras que el primero está en el camino hacia el descubrimiento con los ojos muy amplios, el segundo está más enfocado a las operaciones de diferentes negocios que aplican y buscan soluciones a problemas existentes.
Entonces, mientras que un científico de datos se vuelve adepto a predecir el futuro y basa sus predicciones en patrones pasados detectados en los datos, los analistas de datos extraen la información más relevante de los mismos conjuntos de datos. Podría decirse que, mientras el primero hace preguntas para tratar de mapear lo que sucederá en los próximos años, este último se encarga de responder a las preguntas que ya están sobre la mesa.
Sobre esta base, otra diferencia importante entre ambas disciplinas es cómo se aplican en diferentes industrias. De hecho, ciencia de datos ha tenido un gran impacto en los motores de búsqueda, que utilizan algoritmos para proporcionar mejores respuestas a las consultas de los usuarios en el menor tiempo posible. De igual manera, los científicos de datos han tenido un impacto significativo en el desarrollo de los sistemas de recomendación.
Un ejemplo de ello es Netflix, o sitios de compras como Amazon. Estos sistemas ofrecen a los clientes recomendaciones mucho más precisas, lo que enriquece enormemente la experiencia del usuario.
En el caso del análisis de datos, se utilizan con mayor frecuencia en sectores como el de salud, lo que permite que los centros de salud atiendan a sus pacientes de manera más eficiente. Esta disciplina también es ampliamente utilizada en otras industrias como la gestión energética, ya que el análisis de datos les permite optimizar el uso de recursos e incluso optar por automatizar ciertos servicios, evitando así costos innecesarios. Los analistas también son muy buscados por la industria turística, ya que pueden ayudar a los hoteles a descubrir las preferencias de los viajeros y ofrecerles las opciones que mejor se adapten a sus gustos y necesidades.
Como puede ver, hay muchos factores a considerar antes de adentrarse en el mundo del big data. Análisis de datos y ciencia de datos son disciplinas estrechamente relacionadas, pero existen varias diferencias entre las dos. Aquí hay un resumen de las principales diferencias que hemos discutido a lo largo de este post:
Ciencia de datos
• Le permite crear modelos predictivos y algoritmos
• Utiliza la estadística y las matemáticas
• Conocimientos de SQL , Python, R, SAS y Scala es un requisito
• Requiere conocimientos avanzados de aprendizaje automático
• Tiende a trabajar con datos no estructurados
Análisis de datos
• Se puede aplicar en sectores como inteligencia artificial, salud, blockchain o motores de búsqueda web• Proporciona información de diferentes fuentes de datos
• Emplea data warehouses, herramientas ETL e inteligencia de negocios
• Utiliza la manipulación de datos
• Requiere experiencia en visualización de datos
• Requiere conocimientos empresariales y habilidades para la toma de decisiones
• Se aplica a industrias como el comercio minorista, viajes, atención médica y marketing
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