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 (Big Data vs Data Science)
- Búsqueda 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.
Preguntas y respuestas: Big Data vs. Data Science
¿Cuál es la diferencia fundamental entre Big Data y Data Science?
La principal diferencia es que Big Data se refiere a los conjuntos de datos masivos y complejos que no pueden ser procesados con métodos tradicionales. Es una descripción de la materia prima. Por otro lado, la ciencia de datos (Data Science) es la disciplina que utiliza métodos y algoritmos para extraer conocimiento, patrones e ideas de esos grandes conjuntos de datos. Es la acción o el proceso de trabajar con esos datos.
¿Es posible tener Big Data sin Data Science?
Sí. El concepto de Big Data se centra en las características de los datos (volumen, variedad, velocidad, etc.). Una empresa puede generar terabytes de datos de clientes, sensores o redes sociales, lo que constituye Big Data, pero si no se aplican técnicas de análisis para interpretarlos, ese Big Data permanece sin explotar y sin valor. La ciencia de datos es necesaria para convertir esos datos en información útil.
¿Es posible tener Data Science sin Big Data?
Sí. La ciencia de datos puede aplicarse a conjuntos de datos de cualquier tamaño, incluso a aquellos que no cumplen con las características del Big Data. Un científico de datos puede analizar un conjunto de datos pequeño y estructurado para realizar predicciones o descubrir relaciones. De hecho, los principios y técnicas de la ciencia de datos (como la estadística y el aprendizaje automático) se desarrollaron mucho antes de que el Big Data fuera un concepto generalizado.
¿Qué papel juega cada uno en el ciclo de vida de un proyecto?
En el ciclo de vida de un proyecto, Big Data es el punto de partida. Es el almacenamiento y la infraestructura necesaria para alojar, gestionar y procesar la información masiva. La ciencia de datos, en cambio, interviene después, para analizar y modelar esos datos. Esto incluye la limpieza de los datos, la exploración de patrones, la creación de modelos predictivos y la visualización de los resultados para la toma de decisiones.
¿Qué tecnologías se asocian con Big Data y cuáles con Data Science?
Para Big Data, las tecnologías se centran en el almacenamiento y procesamiento distribuido. Herramientas como Hadoop (HDFS, MapReduce) y Spark son esenciales para manejar el volumen y la velocidad de los datos. También se utilizan bases de datos NoSQL como MongoDB o Cassandra. Para la ciencia de datos, las tecnologías se enfocan en el análisis. Lenguajes de programación como Python y R son clave, junto con bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn y TensorFlow, que facilitan la manipulación y el modelado de los datos.
¿Qué habilidades se requieren para cada uno de los campos?
Un profesional de Big Data se enfoca en la ingeniería de datos. Sus habilidades principales son en la arquitectura de sistemas, la programación distribuida y la gestión de bases de datos. Debe entender cómo construir y mantener la infraestructura que soporta el Big Data. Un profesional de la ciencia de datos, por su parte, necesita habilidades en matemáticas (estadística, álgebra lineal), programación, aprendizaje automático y, crucialmente, un fuerte conocimiento del dominio de negocio para formular las preguntas correctas.
¿Cómo se complementan el uno al otro?
Big Data y Data Science son dos caras de la misma moneda. El Big Data proporciona los desafíos y las oportunidades, mientras que la ciencia de datos proporciona las herramientas y las metodologías para abordar esos desafíos y aprovechar esas oportunidades. Sin el Big Data, la ciencia de datos podría tener un alcance limitado, y sin la ciencia de datos, el Big Data sería solo un conjunto de datos voluminoso, sin valor ni sentido.
¿El Big Data es una tecnología o una metodología?
Big Data no es una única tecnología, sino un concepto que describe un desafío de procesamiento de datos y un conjunto de soluciones tecnológicas para abordarlo. Se define por las “tres V” (Volumen, Velocidad y Variedad) y las “cinco V” más modernas (incluyendo Veracidad y Valor). Es una descripción de un fenómeno y el ecosistema de herramientas para gestionarlo. No es una metodología de análisis en sí misma.
¿Podemos ver la ciencia de datos como una evolución de la estadística?
Sí, en muchos sentidos, la ciencia de datos es vista como una evolución de la estadística en la era digital. Hereda los fundamentos teóricos de la estadística, como la inferencia y el análisis exploratorio, pero los expande. La ciencia de datos incorpora elementos de la informática, el aprendizaje automático y la visualización de datos, permitiéndole manejar la complejidad y el tamaño del Big Data de una manera que la estadística tradicional no podía.
¿Cuál de los dos es más importante para una empresa?
Ambos son cruciales y no se puede decir que uno sea más importante que el otro. Una empresa necesita una estrategia de Big Data para poder recolectar y almacenar sus datos de manera eficiente. Sin esta base, la ciencia de datos no tendría la materia prima para trabajar. De igual manera, sin la ciencia de datos para extraer valor, la infraestructura de Big Data no generaría un retorno de la inversión. Son interdependientes para lograr una verdadera transformación basada en datos.
2020-25-26
Leer también: ¿Cómo la ciencia de datos es útil para todas las empresas? Data science ; Big data vs Business Intelligence ; ¿Por qué es tan importante el análisis de Big Data?; Historia del data science, la ciencia de datos (2);Diferencia entre Big Data y Data Analytics
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