Big Data vs Data Science, comparación y diferencias.Los datos están en todas partes. La cantidad de datos digitales que existe está creciendo a un ritmo rápido, se duplica cada dos años y cambia la forma en que vivimos.
Un artículo de Forbes afirma que los datos están creciendo más rápido que nunca. Para el final del año 2020, se crearán alrededor de 1,7 megabytes de información nueva por segundo para cada ser humano en el planeta, lo que hace que sea extremadamente importante conocer al menos los conceptos básicos del campo. Después de todo, aquí es donde está nuestro futuro.
Introducción
El enfoque de Big Data no se puede lograr fácilmente utilizando los métodos tradicionales de análisis de datos. En cambio, los datos no estructurados requieren técnicas, herramientas y sistemas de modelado de datos especializados para extraer conocimientos e información según lo necesiten las organizaciones.
La ciencia de datos es un enfoque científico que aplica ideas matemáticas y estadísticas y herramientas informáticas para procesar grandes datos. La ciencia de datos es un campo especializado que combina múltiples áreas como estadísticas, matemáticas, técnicas inteligentes de captura de datos, limpieza de datos, minería y programación para preparar y alinear grandes datos para análisis inteligentes para extraer conocimientos e información.
Actualmente, todos somos testigos de un crecimiento sin precedentes de la información generada en todo el mundo y en Internet para dar como resultado el concepto de big data.
La ciencia de datos es un área bastante desafiante debido a las complejidades involucradas en la combinación y aplicación de diferentes métodos, algoritmos y técnicas de programación complejas para realizar análisis inteligentes en grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, el campo de la ciencia de datos ha evolucionado a partir de big data, o big data y data science son inseparables.
Este concepto se refiere a la gran colección de datos heterogéneos de diferentes fuentes y, por lo general, no está disponible en los formatos de base de datos estándar que conocemos. Big data abarca todo tipo de datos, a saber, información estructurada, semiestructurada y no estructurada que se puede encontrar fácilmente en Internet.
Diferencias clave entre Big Data y Data Science
A continuación se presentan algunas de las principales diferencias entre los conceptos de big data y ciencia de datos:
- Las organizaciones necesitan big data para mejorar la eficiencia, comprender nuevos mercados y mejorar la competitividad, mientras que la ciencia de datos proporciona los métodos o mecanismos para comprender y utilizar el potencial de big data de manera oportuna.
- Actualmente, para las organizaciones, no hay límite para la cantidad de datos valiosos que se pueden recopilar, pero para usar todos estos datos para extraer información significativa para las decisiones de la organización, se necesita ciencia de datos.
- Big data se caracteriza por su variedad de velocidad y volumen (conocido popularmente como 3V), mientras que la ciencia de datos proporciona los métodos o técnicas para analizar datos caracterizados por 3V.
- Big data ofrece el potencial de rendimiento. Sin embargo, desenterrar información de conocimiento de Big Data para utilizar su potencial para mejorar el rendimiento es un desafío importante. La ciencia de datos utiliza enfoques teóricos y experimentales además del razonamiento deductivo e inductivo. Asume la responsabilidad de descubrir toda la información perspicaz oculta de una compleja malla de datos no estructurados, lo que ayuda a las organizaciones a darse cuenta del potencial de los grandes datos.
- El análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos. Al contrario del análisis, la ciencia de datos utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar a la computadora a aprender sin mucha programación para hacer predicciones a partir de grandes datos. Por lo tanto, la ciencia de datos no debe confundirse con el análisis de big data.
- Big data se relaciona más con la tecnología (Hadoop, Java, Hive, etc.), computación distribuida y herramientas y software de análisis. Esto se opone a la ciencia de datos que se enfoca en estrategias para decisiones comerciales, diseminación de datos usando matemáticas, estadísticas y estructuras de datos y métodos mencionados anteriormente.
De las diferencias anteriores entre big data y data science, cabe señalar que la ciencia de datos está incluida en el concepto de big data. La ciencia de datos juega un papel importante en muchas áreas de aplicación. La ciencia de datos trabaja en big data para obtener información útil a través de un análisis predictivo donde los resultados se utilizan para tomar decisiones inteligentes. Por lo tanto, la ciencia de datos se incluye en big data y no al revés.
Aplicaciones de la ciencia de datos
- Busqueda de internet
- Los motores de búsqueda utilizan algoritmos de ciencia de datos para entregar los mejores resultados para consultas de búsqueda en una fracción de segundos.
- Anuncios digitales. Todo el espectro de marketing digital utiliza los algoritmos de ciencia de datos, desde carteles publicitarios hasta vallas publicitarias digitales. Esta es la razón principal por la que los anuncios digitales obtienen un CTR más alto que los anuncios tradicionales.
- Sistemas de recomendación. Los sistemas de recomendación no solo facilitan la búsqueda de productos relevantes de miles de millones de productos disponibles, sino que también agregan mucho a la experiencia del usuario. Muchas empresas utilizan este sistema para promocionar sus productos y sugerencias de acuerdo con las demandas del usuario y la relevancia de la información. Las recomendaciones se basan en los resultados de búsqueda anteriores del usuario.
Aplicaciones de Big Data
- Big Data para servicios financieros. Las compañías de tarjetas de crédito, los bancos minoristas, los avisos de gestión de patrimonio privado, las compañías de seguros, los fondos de riesgo y los bancos de inversión institucional utilizan grandes datos para sus servicios financieros. El problema común entre todos ellos es la gran cantidad de datos multiestructurados que viven en múltiples sistemas dispares, que pueden resolverse mediante big data. Por lo tanto, Big Data se utiliza de varias maneras, como: Analítica de clientes; Analítica de cumplimiento;Análisis de fraude y Analítica operacional.
- Big Data en Comunicaciones. Obtener nuevos suscriptores, retener clientes y expandirse dentro de las bases de suscriptores actuales son las principales prioridades para los proveedores de servicios de telecomunicaciones. Las soluciones a estos desafíos radican en la capacidad de combinar y analizar las masas de datos generados por los clientes y datos generados por máquinas que se crean todos los días.
- Big Data para el comercio minorista. Es algo así como un e-tailer en línea, la respuesta para mantenerse en el juego y ser competitivo es entender mejor al cliente para atenderlos. Esto requiere la capacidad de analizar todas las fuentes de datos dispares con las que las empresas tratan todos los días, incluidos los registros web, los datos de transacciones de los clientes, las redes sociales, los datos de las tarjetas de crédito de las tiendas y los datos del programa de fidelización.
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