¿Puedes diferenciar la ciencia de datos del data analytics con facilidad? En un mundo tan acelerado, no es de sorprender que a veces confundamos ciertos términos técnicos. Especialmente cuando evolucionan a velocidades tan vertiginosas y parecen surgir nuevos campos científicos de la noche a la mañana. Es por eso que en el mundo del big data, que implica trabajar con enormes y complicadas cantidades de información; algunas personas todavía confunden ciertos conceptos, tareas y roles que se encuentran dentro de esta disciplina emergente y en crecimiento.
Uno de los principales puntos de confusión en este campo es la diferencia entre el análisis de datos y la ciencia de datos. Dos áreas muy estrechamente relacionadas, pero claramente diferentes.
Aunque ambos se encuentran en la encrucijada entre las matemáticas, las estadísticas y el desarrollo, los propósitos a los que sirven tienen tangentes claramente diferenciadas. Por lo que los perfiles de un científico de datos y un analista de datos son muy diferentes. Es esencial que cualquier persona que busque especializarse en big data sepa qué tipo de conocimientos y habilidades necesitará adquirir si decide centrarse en el análisis de datos o en la data science. Entonces, si actualmente estás interesado en elegir alguno de estos dos caminos, esta información te interesa.
Las diferencias entre la ciencia de datos y el análisis de datos
Durante décadas, los expertos han intentado acotar el campo de actividad de una disciplina u otra, pero no siempre han podido lograrlo con éxito. Sin embargo, desde 1996, cuando se empezó a utilizar el término «data science» gracias a un artículo de Gregory Piatetsky-Shapiro, las definiciones han avanzado mucho. Por lo que parece que ahora podemos aclarar el alcance de ambos campos.
¿Qué es el data science y qué hace un científico de datos?
Actualmente, la ciencia de datos se considera una rama del big data. Y tiene como objetivo extraer e interpretar la información derivada de la gran cantidad de datos recopilados por una determinada empresa. Ya sea para su propio uso o para operaciones que pueda realizar con terceros. Para lograr este objetivo, el científico de datos se encargan de diseñar e implementar algoritmos matemáticos basados en estadísticas, aprendizaje automático y otras metodologías. Mismas que permiten a las empresas obtener las bases para actuar de una forma u otra según las circunstancias y el momento. Tampoco se trata solo de obtener información de los datos recopilados y poder utilizarla. Los científicos de datos también tienen la tarea de asegurar que los patrones detectados se visualicen correctamente. Esto es para que sean claros y legibles por parte de quienes toman decisiones en base a dichos datos.
¿Qué es el análisis de datos y qué hace un analista?
El data analysis es visto generalmente como una aplicación más específica y precisa de la ciencia de datos. Por eso, en las industrias que han incorporado la analítica de datos, el rol de los analistas ha sido buscar fuentes de información no procesada. Con el objetivo de tratar de encontrar tendencias y métricas que ayuden a las empresas a tomar decisiones más acertadas y obtener mejores resultados. En este caso, debemos tener cuidado de no confundir su trabajo con el de alguien en inteligencia de negocios. Quien maneja una cantidad de datos mucho menor, por lo que su capacidad tanto de análisis como de predicción es más limitada.
Como tal, la principal diferencia entre la ciencia de datos y el análisis de datos es la rama de big data en la que se enfoca cada campo: mientras que la primera se encuentra en el camino hacia el descubrimiento con la vista puesta de par en par, la segunda está más enfocada en las operaciones de diferentes negocios que aplican y buscan soluciones a los problemas existentes.
Entonces, mientras que un científico de datos se hace experto en predecir el futuro y basa sus pronósticos en patrones del pasado detectados en los datos, los analistas de datos extraen la información más relevante de los mismos conjuntos de datos. Se podría decir que, si el primero hace preguntas para intentar trazar un mapa de lo que sucederá en los próximos años, el segundo se encarga de responder a las preguntas que ya están sobre la mesa.
¿Cuáles son las aplicaciones de cada disciplina?
Sobre esta base, otra gran diferencia entre las dos disciplinas es cómo se aplican en diferentes industrias. De hecho, la ciencia de datos ha tenido un gran impacto en los motores de búsqueda que utilizan algoritmos para dar mejores respuestas a las consultas de los usuarios y en el menor tiempo posible. De manera similar, el científico de datos ha tenido un impacto significativo en el desarrollo de sistemas de recomendación.
Un ejemplo de esto es el caso de Netflix, o sitios de compra como Amazon, estos sistemas ofrecen a los clientes recomendaciones mucho más precisas, lo que enriquece enormemente la experiencia de usuario.
En el caso de la analítica de datos, se utilizan con mayor frecuencia en sectores como el sanitario, lo que permite que los centros de salud atiendan a sus pacientes de manera más eficiente. Esta disciplina también es muy utilizada en otras industrias como en la gestión energética, ya que, gracias al análisis de datos, pueden optimizar dónde se utilizan los recursos e incluso optar por automatizar determinados servicios, evitando así costes innecesarios. Los analistas también son muy buscados por la industria del turismo, ya que pueden ayudar a los hoteles a descubrir las preferencias de los viajeros y ofrecerles las alternativas que mejor se adapten a sus gustos y necesidades.
Diferencias principales entre ciencia de datos y data analysis
Como ves, hay muchos factores a tener en cuenta antes de adentrarte en el mundo del big data. El análisis de datos y la ciencia de datos son disciplinas muy relacionadas, pero existen varias diferencias entre ambas. Aquí hay un resumen de las principales diferencias de las que hemos hablado a lo largo de esta publicación:
| Ciencia de datos | Análisis de datos |
| •Permite crear modelos y algoritmos predictivos •Utiliza estadística y matemáticas •Es requisito saber SQL, Python, R, SAS y Scala •Exige conocimientos avanzados de aprendizaje automático •Tiende a trabajar con datos no estructurados •Puede aplicarse en sectores como inteligencia artificial, salud, blockchain o buscadores web | •Brinda conclusiones de diferentes fuentes de datos •Emplea el uso de almacenes de datos, herramientas ETL e inteligencia comercial •Utiliza la manipulación de datos •Necesita expertise en visualización de datos •Requiere conocimientos empresariales y habilidades para la toma de decisiones •Se aplica en sectores como el retail, viajes, sanidad o marketing |
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