Big Data vs Ciencia de Datos: ¿Cúal es la diferencia?

El mundo digital hoy en día genera una cantidad inmensa de datos, lo que ha provocado la relevancia de conceptos como big data y ciencia de datos. Aunque a menudo se mencionan juntos, son disciplinas con enfoques y objetivos diferentes.

A continuación, profundizaremos sus diferencias y la importancia de comprender ambos campos para aprovechar al máximo el potencial de los datos en diversos sectores.

¿Qué es Big Data?

Big data hace referencia al vasto volumen de datos que se generan de manera continua en múltiples plataformas y sistemas. Este tipo de datos proviene de fuentes como redes sociales, dispositivos móviles, transacciones electrónicas, entre otros. Una característica esencial del big data es lo que comúnmente se conoce como las tres V:

1. Volumen: Los conjuntos de datos son tan grandes que las herramientas convencionales no pueden gestionarlos de manera eficiente. Estamos hablando de terabytes, petabytes o incluso más.
2. Variedad: Los datos no son homogéneos. Pueden incluir desde texto y números hasta imágenes, vídeos y otros formatos menos estructurados, lo que complica su análisis.
3. Velocidad: La rapidez con la que los datos se generan es impresionante. Los sistemas deben poder procesar la información en tiempo real para ser verdaderamente útiles.

La capacidad de gestionar grandes volúmenes de datos, procesarlos en diversas formas y en tiempo real es clave en el manejo del big data. Este es utilizado por organizaciones para mejorar la toma de decisiones y optimizar procesos en una amplia gama de industrias.

¿Qué es Ciencia de Datos?

La ciencia de datos es una disciplina que se encarga de analizar y extraer información valiosa a partir de los datos. A diferencia de big data, la carrera de ciencia de datos no se enfoca únicamente en el volumen o la velocidad de los datos, sino en encontrar patrones, tendencias y conocimientos dentro de ellos. Esto implica el uso de herramientas estadísticas, técnicas de programación y habilidades analíticas para generar modelos predictivos y tomar decisiones fundamentadas.

Un científico de datos realiza tareas clave como la recopilación de datos, la limpieza y preparación de los mismos. Este proceso permite convertir los datos en información útil que puede ser aplicada para mejorar estrategias en negocios, investigación científica y desarrollo tecnológico.

Diferencias entre Big Data y Ciencia de Datos

Aunque big data y ciencia de datos están relacionados, se diferencian en varios aspectos clave:

Enfoque

• Big Data: Su objetivo principal es la gestión de grandes volúmenes de datos. Se enfoca en la infraestructura necesaria para almacenar, procesar y organizar estos datos.
• Ciencia de Datos: Su enfoque está en el análisis de los datos. Los científicos de datos extraen información valiosa, aplican modelos predictivos y utilizan técnicas estadísticas para comprender los datos a fondo.

Objetivos

• Big Data: Busca manejar eficientemente cantidades masivas de datos y proporcionar una infraestructura robusta para su gestión.
• Ciencia de Datos: Su principal meta es generar conocimientos y patrones a partir de los datos para ayudar en la toma de decisiones, pronosticar eventos futuros y optimizar procesos.

Herramientas

• Big Data: Utiliza tecnologías como Hadoop, Spark, NoSQL y otros sistemas de almacenamiento distribuido que permiten el procesamiento y manejo de grandes volúmenes de datos.
• Ciencia de Datos: Recurre a lenguajes de programación como Python o R, a bibliotecas de aprendizaje automático, junto con herramientas de visualización como Tableau, para extraer valor de los datos.

Usos

• Big Data: Se aplica en sectores donde el manejo de grandes volúmenes de datos es clave. Ejemplos incluyen redes sociales, comercio electrónico y sistemas financieros, donde la recopilación y almacenamiento de datos en tiempo real es esencial.
• Ciencia de Datos: Tiene aplicaciones más enfocadas en la toma de decisiones. Por ejemplo, en marketing se utilizan modelos predictivos para anticipar las tendencias de consumo, mientras que en la medicina se emplea para personalizar tratamientos a partir de los datos clínicos de los pacientes.

Profesionales Involucrados

• Big Data: Los ingenieros de datos y los administradores de bases de datos son los encargados de gestionar la infraestructura y garantizar que los sistemas funcionen correctamente para almacenar y procesar datos.
• Ciencia de Datos: Los científicos de datos son expertos en análisis de datos y poseen habilidades en programación, estadística y visualización de datos. Ellos son los encargados de descubrir patrones y generar conocimiento a partir de la información.

La complementariedad entre Big Data y Ciencia de Datos

A pesar de las diferencias, ambas disciplinas no se excluyen entre sí, sino que se complementan. Big data proporciona la materia prima, es decir, los datos masivos que los científicos de datos analizan para extraer valor. Sin la infraestructura de big data, los científicos de datos no tendrían acceso a la cantidad de información necesaria para sus análisis. Por otro lado, sin las técnicas de ciencia de datos, el big data sería solo un cúmulo de información sin aprovechar.

En este sentido, la combinación de ambas disciplinas es clave para aprovechar al máximo el potencial de los datos. En entornos empresariales y de investigación, esta simbiosis ha permitido avances en la personalización de productos, la mejora en la toma de decisiones y la optimización de recursos.

¿Dónde estudiar Ciencia de Datos?

Hoy en día, la demanda de profesionales en este campo está en constante crecimiento debido a la importancia de los datos en la era digital. Puedes explorar más detalles sobre esta disciplina en la Carrera de Ciencia de Datos que ofrece ISIL, instituto reconocido por su enfoque práctico, plana docente de calidad y flexibilidad de horarios.

Si estás interesado en aprender más sobre cómo combinar el análisis de grandes volúmenes de datos y extraer conocimientos valiosos, estudiar ciencia de datos es una excelente opción.