Data Science vs Data Analytics
On diciembre 6, 2021 by adminEl mundo actual está incompleto sin datos. Los usuarios generan cantidades ingentes de datos cada día. Si estos datos pueden ser analizados e interpretados de alguna manera para capturar lo que el usuario quiere y hacer innovaciones en consecuencia, podríamos traer un sistema revolucionario en el que las empresas pueden proporcionar soluciones de vanguardia a los problemas que enfrenta un hombre común y eso también a bajo costo. Mejor aún, este sistema puede improvisar y mejorarse a sí mismo para ser más innovador cada día. Esta revolución es la ciencia de los datos e implica el análisis de datos, el aprendizaje automático y mucho más.
En este artículo, vamos a explorar el big data, la ciencia de los datos y, a continuación, saber cómo se diferencian el uno del otro.
Un caso de uso común
Al igual que el nombre, big data significa una gran cantidad de datos – no estructurados o en bruto. Con las crecientes demandas y los modelos de negocio interactivos, la forma tradicional de recopilación de datos ya no es suficiente. La ingente cantidad de datos que se genera cada día a partir de diversas fuentes se denomina big data. A continuación, necesitamos contar con sistemas que puedan cotejar los datos, filtrarlos para el grupo objetivo pertinente, aplicar algunos modelos estadísticos y de aprendizaje automático y predecir las decisiones futuras basándose en los datos actuales. Piense en ello como un sistema de retroalimentación. La analítica de datos hace una parte de eso: realizar análisis estadísticos de conjuntos de datos para encontrar respuestas a problemas empresariales. El resto -el análisis de los datos, el aprendizaje automático, el análisis predictivo y la visualización- en la ciencia de los datos.
Seguro que has visto este tipo de inteligencia en tu feed de Facebook. Si ves un género concreto de vídeos o textos, también se te muestran tipos de anuncios similares en el futuro. De media, incluso si pasas unos 10 minutos en Facebook, puedes ver unos cuantos vídeos de tu interés y dar «me gusta» a las publicaciones de alguien. Pues bien, todos estos datos (big data) son recogidos por Facebook para hacer un seguimiento de tus intereses y desintereses.
¿Quién utiliza estos datos?
Una máquina.
Sí. Basándose en tus selecciones, Facebook te ofrece próximas sugerencias similares. Por ejemplo, si te gusta Bournvita, es posible que recibas un anuncio sobre el chocolate para beber Cadbury o alguna otra bebida similar. Por otro lado, si eliges no ver el anuncio de Bournvita a la primera, tampoco se te mostrarán otros anuncios similares en un futuro próximo.
¡Imagina lo complejo que debe ser el sistema que atiende a la personalización a un nivel tan minúsculo para cada usuario!
¡Esta es la misma forma en que funcionan las compras en línea también!
Todo esto se hace a través de análisis de datos y ciencia de datos.
En nuestro artículo Analista de datos vs Científico de datos, hemos detallado las responsabilidades de estos roles. Tendrás una idea justa de cómo ambos están relacionados y a la vez son diferentes.
¿Qué es la analítica de datos?
A través del ejemplo anterior, vemos que hay una gran cantidad de datos en bruto que se recogen y pueden ser analizados de una manera adecuada para obtener beneficios para el negocio. Tal análisis de datos para obtener información y obtener conocimientos significativos para resolver un problema de negocio se llama análisis de datos.
La analítica de datos utiliza varias herramientas y técnicas para analizar los enormes datos a diferencia de la intervención humana y la organización manual de los datos. La analítica de datos implica los siguientes pasos sencillos –
- Determinar las necesidades de datos y su agrupación. Esto puede basarse en el grupo objetivo o en el problema empresarial. Los datos pueden agruparse de la manera que resulte más adecuada, por ejemplo, edad, ubicación, género, intereses, estilo de vida, etc…
- Recoger datos de diversas fuentes online y offline – ordenadores, encuestas físicas, medios sociales, etc…
- Organizar los datos para su análisis. El método más común para organizar los datos es en hoja de cálculo aunque frameworks como Apache Hadoop y Spark están cogiendo el ritmo para sustituir las hojas de cálculo.
- Se eliminan los conjuntos de datos incompletos, inconsistentes y duplicados y se limpian los datos antes del análisis. En este paso, se corrige cualquier error en los datos y estos quedan listos para ser analizados.
En el análisis de datos, el analista de datos ya tiene la información en la mano – por ejemplo, un problema de negocio, y trabaja en un conjunto conocido de datos para proporcionar un análisis descriptivo, predictivo, de diagnóstico o prescriptivo. Lea más sobre esto aquí.
La analítica de datos es cada vez más importante en todos los ámbitos importantes como la sanidad, las finanzas, el comercio minorista, el turismo y la hostelería. Comience su viaje de análisis de datos con nuestros tutoriales fáciles de aprender.
¿Qué pasa con la ciencia de los datos?
La ciencia de los datos tiene un alcance más amplio en comparación con la analítica de datos. Podemos decir que la analítica de datos está contenida en la ciencia de datos y es una de las fases del ciclo de vida de la ciencia de datos. Lo que ocurre antes y después de analizar los datos forma parte de la ciencia de datos.
Además del conocimiento de lenguajes de programación como Python, SQL, etc como un analista de datos, la ciencia de datos combina el conocimiento estadístico y el conocimiento del dominio para producir ideas de los datos que pueden mejorar drásticamente el negocio. Los expertos en ciencia de datos utilizan algoritmos de aprendizaje automático para cualquier tipo de datos – texto, imagen, vídeo, audio, etc… para producir sistemas de IA capaces de pensar como un humano.
La ciencia de los datos tiene los siguientes componentes principales –
- Estadística – La estadística se ocupa de la recopilación, el análisis, la interpretación y la presentación de los datos a través de métodos matemáticos.
- Visualización de los datos – Los resultados de la ciencia de los datos se muestran en forma de diagramas, tablas y gráficos visualmente atractivos, lo que hace que sean fáciles de ver y entender. Esto también ayuda a una toma de decisiones más rápida al resaltar los puntos clave.
- Aprendizaje automático: se trata de un componente esencial en el que utilizamos algoritmos inteligentes que aprenden por sí mismos y predicen el comportamiento humano con la mayor precisión posible.
Un experto en ciencia de datos identifica y define los problemas potenciales del negocio a partir de varias fuentes no relacionadas y obtiene datos de estas fuentes. Una vez que los datos se analizan a través de la analítica de datos, se forma un modelo y se comprueba su precisión de forma iterativa.
Ciencia de datos vs Analítica de datos: Comparación cara a cara
Ahora que tenemos claro cada campo, hagamos una comparación cara a cara de la ciencia de datos y la analítica de datos para tener una visión más clara.
| Ciencia de datos | Analítica de datos |
| Ciencia de datos es todo el campo multidisciplinar que incluye la experiencia de dominio, el aprendizaje automático, la investigación estadística, la analítica de datos, las matemáticas y las ciencias de la computación. | Es una parte importante de la ciencia de datos en la que los datos se organizan, procesan y analizan para resolver problemas de negocio. |
| Se dice que el ámbito de la ciencia de datos es macro. | El ámbito de la analítica de datos es micro. |
| Es uno de los campos mejor pagados de la informática. | Es un trabajo bien remunerado, pero menos que el de científico de datos. |
| Requiere conocimientos de modelado de datos, estadística avanzada, aprendizaje automático y conocimientos básicos de lenguajes de programación como SQL, Python/R, SAS. | Requiere conocimientos sólidos de bases de datos como SQL, habilidades de programación como Python/R, Hadoop/Spark. También requiere conocimientos de herramientas de BI y comprensión de nivel medio de la estadística. |
| La entrada son datos crudos o no estructurados que luego se limpian y organizan para ser enviados a la analítica. | La entrada son en su mayoría datos estructurados sobre los que se aplican principios de diseño y técnicas de visualización de datos. |
| Involucra la exploración de motores de búsqueda, inteligencia artificial y aprendizaje automático. | El ámbito de aplicación se limita a las técnicas analíticas que utilizan principalmente herramientas y técnicas estadísticas. |
| El objetivo de la ciencia de datos es encontrar y definir nuevos problemas de negocio que conduzcan a la innovación. | El problema ya es conocido y con la analítica, el analista trata de encontrar las mejores soluciones al problema. |
| Se utiliza para los sistemas de recomendación, la investigación en Internet, el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y el marketing digital. | Se utiliza en áreas de dominio como la sanidad, los viajes y el turismo, los juegos, las finanzas, etc. |
| Se trata de encontrar soluciones a problemas nuevos y desconocidos descubriéndolos y convirtiendo los datos en historias de negocio y casos de uso. | Los datos sólo pasan por un análisis e interpretación exhaustivos, sin embargo, no se crea una hoja de ruta. |
En resumen
Este diagrama jerárquico resume bastante bien la diferencia entre la ciencia de datos y la analítica de datos.
Fuente de la imagen aquí.
Como ya te habrás dado cuenta, la ciencia de los datos es amplia y ofrece un futuro más prometedor. Sin embargo, si quieres estar más cerca de la programación, la analítica de datos podría ser tu mejor comienzo. Una cosa está clara: ambos campos están ávidos de datos y hay que trabajar mucho con ellos para comprender el panorama completo. La ciencia de los datos incluye todo el proceso empresarial, desde la implicación de las partes interesadas, la narración de historias, el análisis de datos, la preparación, la creación de modelos, las pruebas y el despliegue. La analítica de datos es una de las etapas de la ciencia de datos -y una de las más importantes- en la que se analizan los grandes datos y se extraen y preparan ideas en forma de gráficos, tablas y diagramas. Es más fácil ascender de la analítica de datos a la ciencia de datos. Lea nuestra lista completa de preguntas de la entrevista de la ciencia de datos para agarrar su trabajo soñado hoy.
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