Los datos están por todas partes y no dejan de multiplicarse a cada minuto. Las nuevas tecnologías y los datos son hoy en día de gran importancia en la realización de cualquier actividad. Esta situación hace que surjan nuevos términos y conceptos al rededor del manejo de datos. Pero, ¿qué es Big Data y Data Science en realidad?
Big Data vs. Data Science
Tanto Big Data como Data Science están relacionados con el manejo de un elevado volumen de datos. Las empresas utilizan estas herramientas para tratar los datos y transformar esa información en valor real que ayude en la toma de decisiones.
Saber controlar esos volúmenes de datos y transformarlos en información valiosa supone una gran ventaja para cualquier empresa.
¿Qué es Big Data?
Big Data significa eso, un gran volumen de datos. El Big Data es un término de desarrollo que describe una gran cantidad de datos. Estos pueden ser estructurados, no estructurados y semiestructurados.
- Datos estructurados: bases de datos, datos de transacciones, etcétera.
- Datos no estructurados: datos móviles, redes sociales, tweets, correos electrónicos, páginas web, etc.
- Datos semiestructurados: archivos de texto, XML, etc.
El principal potencial de estos datos se encuentra en el papel que desarrollan en proyectos de análisis avanzado y de aprendizaje automático o Machine Learning.
El Big Data incluye datos con mayor variedad, con volúmenes crecientes y a mayor velocidad. Lo que se conoce como las 3V. Estos elementos de los datos fueron identificados por el analista Doug Laney, aunque con el paso del tiempo se han ido agregando otros términos como veracidad, valor y variabilidad.
¿Qué es Data Science?
Data Science es un estudio de manera detallada sobre el flujo de información a partir de grandes cantidades de datos presentes en los repositorios de una empresa u organización. Este estudio permite la aplicación de herramientas y técnicas con el fin de extraer información de valor para las empresas.
El objetivo de Data Science es el obtener información reveladora partiendo de datos no estructurados y sin procesar analizados con habilidades analíticas, de programación y negocios.
El Data Science se traduce como la ciencia de datos, la cual interpreta y procesa los datos utilizando varias disciplinas como son las matemáticas, la estadística y la informática.
Esta ciencia de datos reúne muchas habilidades que juegan un papel clave en el éxito de cualquier empresa, ayudando a la reducción de costes, la entrada en nuevos mercados, el aumento de la efectividad de las campañas de marketing y el lanzamiento de nuevos productos o servicios.
Diferencias entre Big Data y Data Science
Una vez tenemos claro qué es Big Data y Data Science, es hora de conocer sus principales diferencias:
- El concepto de Data Science se engloba dentro del Big data para obtener información útil a través del análisis predictivo. Sin Big Data no hay Data Science.
- En el Big Data, los macrodatos se diferencian por su volumen, variedad y velocidad, mientras que Data Science aplica técnicas para analizarlos.
- Con el análisis de Big Data se extrae información de utilidad a partir de la gran cantidad de datos. En cambio, el análisis de datos obtiene predicciones precisas mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático.
- El Big Data o inteligencia de datos proporciona el potencial de rendimiento, mientras que la ciencia de datos utiliza razonamiento deductivo e inductivo, además de enfoques teóricos y experimentales.
El Big Data está más relacionado con el software de análisis, las herramientas y la tecnología de computación. En cambio, el Data Science se centra en estrategias para la toma de decisiones empresariales, estadísticas, diseminación de datos, etcétera. eminación de datos, etcétera.
