En este momento, Big Data y Data Science están en todos lados. Además, Su crecimiento vertiginoso en los últimos años ha sucedido por algunas razones. A partir del auge de nuevas tecnologías asociadas a la transformación de los datos, puede que estos términos se confundan un poco. Más aún, cuando dichas acepciones se usan para describir procesos y tecnologías novedosas. En el nuevo mundo de los datos, diferenciar conceptos es primordial.
Por un lado, Big Data se puede definir como una agrupación de datos de gran volumen. Además, también es variable, con una velocidad de crecimiento exponencial. Estos datos se obtienen de diversas fuentes y se generan a partir de un contexto específico. De igual forma, la Data Science o ciencia de los datos son métodos que se enfocan en el estudio de los datos que son originados diariamente. Esto permite que obtengas modelos eficaces de gestión de los mismos.
Conoce las diferencias entre Big Data y Data Science
En primer lugar, los datos no dejan de crecer. Incluso, especialistas han pronosticado que para el año próximo, van a generarse casi 2 MB de datos por segundo. Por ello, se necesitan expertos que manejen Big Data y Data Science para poder afrontar análisis de datos complejos y en poco tiempo. Igualmente, si sabes reconocer las diferencias entre estas dos técnicas y métodos, podrás añadir valor corporativo a los datos de tu organización. Esto favorece a una toma de decisiones efectivas, ya que la información que se adquiere es útil y confiable.
Se diferencian en sus aplicaciones prácticas
En primer lugar, las aplicaciones de la Data Science implican exploración por internet y motores de búsqueda mediante algoritmos complejos. De esta manera, gracias a la técnica se obtienen mejores resultados en cuanto a procesos administrativos, operativos y, sobre todo, de marketing. Así, la calidad de los productos y servicios de una compañía aumentan y enriquecen la experiencia de los usuarios.
Múltiples organizaciones por todo el planeta usan la Data Science para hacer una promoción de sus productos efectiva. Esto es llevado a cabo gracias a un análisis de la información riguroso y que esta tecnología te ofrece en poco tiempo. Por otro lado, el Big Data puede ser adaptado en distintos ámbitos. Las instituciones financieras y los bancos son los primeros beneficiados con este tipo de tecnología. Esto debido a que se utiliza para analizar clientes y análisis dentro de la propia organización.
Las habilidades en estos dos campos son diferentes
Su quieres ser un científico de datos, debes tener amplios conocimientos acerca del manejo y función de distintos lenguajes de programación. Python, R, Java, Perl, son algunos de ellos. Del mismo modo, debes manejar el SQL con habilidad. Esto debido a que las consultas se tornan más complejas y trabajarás con datos no estructurados.
En cuanto al Big Data, es necesario que poseas distintas habilidades de análisis. Además, debes tener la capacidad de comprender cantidades gigantescas de datos que van a llegar día tras día. Asimismo, la creatividad es necesaria para implementar nuevas formas de recopilación de datos. Así como interpretación y análisis de los mismos. Además, los conocimientos matemáticos, estadísticos y de informática serán elementales.
Las tecnologías asociadas son diferentes
Cuando se utiliza Big Data y Data Science, se deben complementar con diferentes enfoques y técnicas asociadas. La Business Intelligence, por ejemplo, es la que concede un amplio potencial de rendimiento para el Big Data. Sin embargo, la Data Science es la que se sirve de metodologías teóricas y experimentales. Además de utilizar ampliamente el razonamiento lógico y deductivo.
De igual manera, la Big Data Analytics es la encargada de extraer información relevante de agrupaciones de datos masivas. En un efecto contrario a este análisis, la Data Science se ejecuta mediante algoritmos de Machine Learning y diversas técnicas de estadística. Esto para que se puedan entrenar máquinas que ofrezcan predicciones con precisión absoluta y basadas en información confiable.
Además, el Big Data está estrechamente relacionado con la tecnología, ya que utiliza algunas como Hadoop, Java, entre otras. Utiliza además el enfoque de computación distribuida y algunas herramientas de análisis. Esta es una diferencia clara con respecto a la Data Science, ya que este concepto se trata de buscar estrategias para tomar decisiones y para analizar información a partir de ciencias, como las matemáticas y la estadística.
¿Hace falta el Big Data para ejecutar la Data Science?
En este sentido, Big Data y Data Science son complementarias, pese a sus diferencias. Esto se debe a que la Data Science puede ejecutarse dentro de estrategias de Big Data, por lo que siempre tendrá múltiples campos de aplicación. Por ello, la ciencia de los datos propiamente dicha debe operar dentro de aplicaciones de grandes cantidades de datos para que se pueda obtener información mediante un buen y exitoso análisis predictivo.
El resultado de analizar grandes cantidades de datos de manera inteligente, se utiliza para una toma de decisiones acertada. Por esta razón, sin la ejecución de Big Data, no existiría la Data Science y viceversa. Esto debido a que sin esta última, los datos y la información recopilada, carecería de valor, en términos absolutos.
Big Data y Data Science: menos a veces es más
Muchas veces, las Pymes se preguntan si necesitan tener cantidades masivas de datos para poder aplicar una técnica como la Data Science y sus tecnologías asociadas. Pues bien, no es necesario que tengas datos en cantidades industriales para que puedas sacarles provecho y mejor aún, poder generar valor a través de su análisis. Siempre es más importante la calidad que la cantidad en cuestiones de ciencia de los datos, ya que la relevancia de los mismos es un factor clave.
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