Diferencia entre Big Data y Data Analytics

Big Data y Data Analytics son conceptos relacionados, pero tienen diferencias claras. Hagamos un pequeño desglose en aras de entender mejor y sacar nuestra propias conclusiones:

Contenidos

Definición

Big data

Big Data hace referencia a los volúmenes masivos de datos que se generan, recopilan y almacenan a través de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, dispositivos y transacciones. Big Data se caracterizan por su volumen, velocidad y variedad, lo que dificulta su procesamiento y análisis con los métodos tradicionales de tratamiento de datos.

Data Analytics

El análisis de datos, por su parte, es el proceso de examinar, interpretar y obtener información significativa a partir de los datos. Implica varias técnicas, herramientas y métodos para explorar, analizar y visualizar los datos con el fin de descubrir patrones, tendencias, correlaciones y perspectivas que puedan informar la toma de decisiones e impulsar los resultados empresariales.

Enfoque

Big Data se centra principalmente en el manejo, almacenamiento y procesamiento de conjuntos de datos complejos y a gran escala. Implica tecnologías como bases de datos distribuidas, lagos de datos y almacenes de datos, así como herramientas como Hadoop y Spark para el procesamiento y análisis de datos distribuidos.

Data analytics, por su parte, se centra en extraer información de los datos para adquirir conocimientos, identificar patrones y tomar decisiones informadas. Implica técnicas como la analítica descriptiva (resumir y visualizar datos), la analítica de diagnóstico (explorar causas y relaciones en los datos), la analítica predictiva (pronosticar resultados futuros) y la analítica prescriptiva (proporcionar recomendaciones y optimizar decisiones).

Alcance

Big Data se ocupa de la gran cantidad de datos que se generan a partir de diversas fuentes y requiere infraestructura y herramientas especializadas para su almacenamiento, procesamiento y análisis. Suele utilizarse en aplicaciones como análisis de clientes, detección de fraudes, marketing personalizado e investigación científica.

La analítica de datos, por su parte, puede aplicarse tanto a grandes como a pequeños conjuntos de datos. Puede utilizarse en diversos sectores y ámbitos, como los negocios, la sanidad, las finanzas, los deportes, etc., para obtener información, impulsar la toma de decisiones y alcanzar objetivos estratégicos.

Finalidad

La finalidad de Big data es capturar, almacenar y procesar grandes cantidades de datos para identificar patrones, tendencias y perspectivas que puedan utilizarse para diversos fines, como mejorar la eficiencia operativa, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación.

Data analytics, por su parte, se centra en el uso de técnicas analíticas para extraer información de los datos para la toma de decisiones, la resolución de problemas y la planificación estratégica. Su objetivo es descubrir patrones ocultos, relaciones y perspectivas que puedan impulsar resultados procesables y crear valor.

Características de Big Data

Big data hace referencia a conjuntos de datos grandes y complejos que no pueden gestionarse, procesarse o analizarse fácilmente con las herramientas o métodos tradicionales de tratamiento de datos. Entre las características de los big data se incluyen las siguientes:

Volumen: Big data se caracterizan por su enorme tamaño, que suele oscilar entre terabytes y petabytes o incluso exabytes de datos. Pueden generarse a partir de diversas fuentes, como redes sociales, sensores, datos transaccionales, etc.
Velocidad: Los datos en big data se generan y acumulan a gran velocidad. Los datos fluyen en tiempo real o casi real desde fuentes como las redes sociales, las transacciones en línea y los datos de sensores, lo que requiere un procesamiento y análisis rápidos para extraer información significativa.

Variedad: Los macrodatos se presentan en diversos formatos, como datos estructurados (por ejemplo, bases de datos, hojas de cálculo), datos no estructurados (por ejemplo, texto, imágenes, vídeos) y datos semiestructurados (por ejemplo, XML, JSON). La gestión y el análisis de estos distintos tipos de datos requieren herramientas y técnicas especializadas.
Veracidad: Los macrodatos pueden plantear problemas de calidad, precisión y fiabilidad. Los datos pueden ser ruidosos, incompletos o incoherentes, lo que puede afectar a la precisión y validez de los análisis y las perspectivas derivadas de los datos. Abordar la calidad y veracidad de los datos es un reto crítico en el análisis de big data.
Variabilidad: Los macrodatos pueden presentar variabilidad en términos de volumen, velocidad y variedad de datos. El flujo de datos puede ser irregular, y el ritmo de generación de datos puede cambiar con el tiempo, lo que dificulta la predicción de patrones y tendencias de datos.

Complejidad: Los macrodatos pueden ser muy complejos e implicar intrincadas relaciones y dependencias entre puntos de datos. El análisis de big data suele requerir algoritmos y modelos sofisticados capaces de gestionar la complejidad y descubrir patrones y perspectivas ocultos.
Valor: Los macrodatos tienen el potencial de revelar información valiosa y crear valor empresarial. Extraer información significativa de los macrodatos puede permitir a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, obtener ventajas competitivas e impulsar la innovación.
Privacidad y seguridad: Los macrodatos pueden contener información sensible que suscite preocupación por la privacidad y la seguridad. Proteger la privacidad y garantizar la seguridad de los datos son consideraciones importantes en la gestión y el análisis de big data.

Escalabilidad: Los sistemas de big data necesitan ser altamente escalables para manejar el gran volumen, velocidad y variedad de datos. La escalabilidad es crucial para garantizar un procesamiento, almacenamiento y análisis eficientes de los macrodatos.
Procesamiento en tiempo real: El análisis de big data suele requerir un procesamiento en tiempo real o casi real para extraer información de manera oportuna. Las capacidades de procesamiento en tiempo real son cruciales para aplicaciones como la detección de fraudes, el mantenimiento predictivo y las recomendaciones personalizadas.

Características de data analytics

La analítica de datos, el proceso de examinar, limpiar, transformar y modelar datos para extraer ideas y respaldar la toma de decisiones, engloba varios rasgos o características, entre ellos:

Análisis descriptivo: La analítica descriptiva se centra en la comprensión y el resumen de datos históricos para proporcionar información sobre lo que ocurrió en el pasado. Implica la visualización de datos, la agregación de datos y el análisis estadístico básico para identificar patrones, tendencias y correlaciones en los datos.
Análisis de diagnóstico: El análisis de diagnóstico consiste en identificar las causas profundas de acontecimientos o resultados pasados. Utiliza técnicas como el desglose de datos, el corte de datos y el filtrado de datos para investigar los datos y descubrir las razones de determinadas tendencias o patrones.
Análisis predictivo: El análisis predictivo implica el uso de datos históricos y algoritmos estadísticos para hacer predicciones sobre acontecimientos o resultados futuros. Aprovecha técnicas como el análisis de regresión, el análisis de series temporales y el aprendizaje automático para predecir tendencias, patrones y comportamientos futuros.

Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo va más allá de la predicción de eventos futuros y proporciona recomendaciones o acciones para optimizar los resultados. Utiliza técnicas avanzadas como la optimización, la simulación y el modelado de decisiones para sugerir el mejor curso de acción en función de los resultados previstos.
Análisis exploratorio: La analítica exploratoria consiste en explorar y analizar datos para identificar nuevos patrones, tendencias o perspectivas que no se conocían previamente. A menudo implica la visualización de datos, la minería de datos y técnicas de aprendizaje automático para descubrir patrones ocultos o relaciones en los datos.
Análisis en tiempo real: El análisis en tiempo real consiste en analizar los datos en tiempo real o casi real para obtener información y tomar decisiones en tiempo real. Se utiliza habitualmente en aplicaciones como la detección de fraudes, la publicidad en línea y el análisis de IoT (Internet de las cosas), donde los datos se generan y procesan en tiempo real.

Análisis de macrodatos: La analítica de big data implica el análisis de conjuntos de datos grandes y complejos, a menudo caracterizados por un alto volumen, velocidad, variedad y complejidad. Requiere herramientas y técnicas especializadas para manejar y procesar cantidades masivas de datos con el fin de descubrir ideas y valores significativos.
Visualización de datos: La visualización de datos es el uso de representaciones gráficas, como tablas, gráficos y cuadros de mando, para presentar visualmente los datos y facilitar su comprensión e interpretación. La visualización de datos es una característica fundamental del análisis de datos, ya que ayuda a identificar patrones, tendencias y valores atípicos en los datos.
Limpieza y transformación de datos: El análisis de datos a menudo requiere limpiar y transformar los datos para garantizar su exactitud, coherencia e integridad. La limpieza de datos implica identificar y corregir errores, incoherencias y duplicados en los datos, mientras que la transformación de datos implica convertir los datos a un formato o estructura común para su análisis.

Integración de datos: La integración de datos es el proceso de combinar datos de múltiples fuentes e integrarlos en una visión única y unificada para su análisis. La integración de datos es crucial en el análisis de datos para garantizar que los datos de diferentes fuentes se combinan y analizan de manera eficaz para obtener información y tomar decisiones informadas.

Aplicación de Big Data y Data Analytics

Veamos cuales son los posibles campos de acción de estos dos campos de estudio:

Empresas y finanzas: Big data y data analytics se utilizan ampliamente en los negocios y las finanzas para obtener información sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado, el rendimiento financiero, la gestión de riesgos, la detección del fraude y la toma de decisiones de inversión. Las organizaciones utilizan el análisis de datos para optimizar las estrategias de precios, la segmentación de clientes, la gestión de la cadena de suministro y las previsiones financieras.

Sanidad y ciencias de la vida: Se emplean en la sanidad y las ciencias de la vida para analizar grandes volúmenes de datos de pacientes, historiales médicos y datos genómicos con el fin de mejorar los resultados de los pacientes, optimizar los tratamientos y desarrollar nuevos fármacos. La analítica de datos también se utiliza para la vigilancia de enfermedades, el seguimiento de la salud y la medicina personalizada.
Marketing y publicidad: Ambos desempeñan un papel crucial en el marketing y la publicidad, ayudando a las organizaciones a comprender las preferencias, el comportamiento y el compromiso de los clientes. La analítica de datos se utiliza para segmentar, dirigir y personalizar las campañas de marketing, así como para medir la eficacia de las estrategias de marketing y las campañas publicitarias.
Fabricación y cadena de suministro: Juntos se aplican en las operaciones de fabricación y cadena de suministro para optimizar los procesos de producción, mejorar la calidad de los productos y reducir los costes. La analítica de datos también se utiliza para la optimización de la cadena de suministro, la previsión de la demanda y la gestión de inventarios.

Transporte y logística: Ambas se utilizan en el transporte y la logística para optimizar la planificación de rutas, la gestión de flotas y la programación del transporte. La analítica de datos también se utiliza para el mantenimiento predictivo de vehículos y activos, así como para optimizar las operaciones logísticas con el fin de reducir costes y mejorar la eficiencia.
Energía y servicios públicos: Los macrodatos y la analítica de datos se utilizan en el sector de la energía y los servicios públicos para el análisis de redes inteligentes, la optimización del consumo de energía y el mantenimiento predictivo de equipos. La analítica de datos también se utiliza para la gestión de la demanda, la previsión energética y la integración de energías renovables.
Gobierno y sector público: Del mismo modo, ambos se usan profusamente en la administración y el sector público para la planificación de políticas, la toma de decisiones y la prestación de servicios públicos. La analítica de datos se utiliza para el análisis social, la predicción de la delincuencia, la planificación del transporte y la gestión de catástrofes, entre otras aplicaciones.

Deportes y entretenimiento: Su uso en el deporte y el entretenimiento es muy frecuente también, para el análisis del rendimiento de los jugadores, la participación de los aficionados y la comprensión de la audiencia. La analítica de datos se utiliza para el análisis del rendimiento deportivo, la optimización de la estrategia de juego y la optimización de los ingresos en la industria del entretenimiento.
Educación e investigación: En la educación y la investigación se emplean para el análisis del aprendizaje, la evaluación educativa y las perspectivas de investigación. La analítica de datos se utiliza para analizar los datos de rendimiento de los estudiantes, optimizar las vías de aprendizaje y generar perspectivas a partir de datos de investigación.
IoT y ciudades inteligentes: En aplicaciones de IoT (Internet de las cosas) y ciudades inteligentes se emplean para analizar datos de dispositivos, sensores y sistemas conectados. La analítica de datos se utiliza para la planificación de ciudades inteligentes, la optimización de infraestructuras y la analítica urbana.

Habilidades requeridas para Big Data y análisis de datos

Para destacar en el campo de los macrodatos y el análisis de datos, son necesarias varias competencias. Estas habilidades pueden clasificarse en términos generales en habilidades técnicas, habilidades analíticas y habilidades específicas del dominio. Estas son algunas de las competencias clave necesarias para el análisis de datos y big data:

Habilidades de programación: El dominio de lenguajes de programación como Python, R, Java, Scala o SQL es esencial para el análisis de big data y datos. Se requieren fuertes habilidades de codificación para tareas de extracción, transformación y análisis de datos utilizando lenguajes de programación y marcos comúnmente utilizados en ecosistemas de big data como Hadoop, Spark o bases de datos NoSQL.

Visualización de datos y elaboración de informes: La visualización de datos es una habilidad crucial para presentar datos complejos de una manera visualmente atractiva y comprensible. El dominio de herramientas de visualización de datos como Tableau, Power BI o D3.js, y la creación de informes y cuadros de mando visualmente convincentes son importantes para comunicar eficazmente a las partes interesadas las perspectivas basadas en datos.

Análisis estadístico y aprendizaje automático: Una sólida comprensión de las técnicas de análisis estadístico y aprendizaje automático es vital para el análisis de datos. El conocimiento de conceptos estadísticos como las pruebas de hipótesis, el análisis de regresión y los algoritmos de aprendizaje automático como los árboles de decisión, los bosques aleatorios y la agrupación es esencial para analizar los datos y obtener perspectivas significativas.

Limpieza y tratamiento de datos: En el mundo real, los datos suelen estar desordenados y es necesario limpiarlos y ordenarlos antes de analizarlos. El dominio de técnicas de limpieza de datos como la imputación de datos, la normalización de datos y la integración de datos, utilizando herramientas como OpenRefine o Trifacta, es importante para garantizar la calidad y precisión de los datos en proyectos de big data y análisis de datos.

Minería y exploración de datos: La exploración y el descubrimiento de patrones, tendencias y perspectivas a partir de grandes conjuntos de datos requieren competencias en minería y exploración de datos. El dominio de técnicas como el perfilado de datos, la visualización de datos y el análisis exploratorio de datos (EDA) utilizando herramientas como Pandas, Numpy o Matplotlib en Python es esencial para descubrir patrones ocultos y perspectivas a partir de los datos.

Ingeniería de datos e integración de datos: Los proyectos de big data a menudo requieren habilidades en ingeniería de datos e integración de datos. La comprensión de las técnicas de integración de datos, los procesos ETL (Extract, Transform, Load) y las tecnologías de big data como Apache Spark, Apache Kafka o Apache Flink es importante para manejar grandes volúmenes de datos y procesarlos de manera eficiente.

Conocimiento específico del dominio: Dependiendo de la industria o el campo de aplicación, el conocimiento específico del dominio es crucial para el big data y la analítica de datos. Comprender los requisitos específicos de los datos, las fuentes de datos y los retos relacionados con los datos en sectores como la sanidad, las finanzas, el marketing o el transporte puede mejorar enormemente la eficacia de los proyectos de análisis de datos.

Pensamiento crítico y resolución de problemas: Los proyectos de big data y análisis de datos a menudo implican desafíos de datos complejos que requieren habilidades de pensamiento crítico y resolución de problemas. Ser capaz de analizar datos, identificar patrones, formular hipótesis y desarrollar soluciones basadas en datos para problemas del mundo real es esencial para el éxito en este campo.

Comunicación y colaboración: Las habilidades de comunicación efectivas son vitales para explicar a las partes interesadas perspectivas de datos complejas, colaborar con equipos multifuncionales y presentar hallazgos y recomendaciones. Unas sólidas habilidades de comunicación escrita y verbal, así como la capacidad de trabajar en equipo, son importantes para comunicar eficazmente el valor del análisis de datos a los responsables de la toma de decisiones.

Aprendizaje continuo y adaptabilidad: Big data y la analítica de datos son campos que evolucionan rápidamente, y mantenerse actualizado con las últimas herramientas, tecnologías y técnicas es crucial. Tener una mentalidad de aprendizaje continuo, adaptabilidad y estar abierto a nuevos enfoques es importante para seguir siendo relevante y tener éxito en el dinámico campo de los macrodatos y la analítica de datos.

Leer también: Significado de análisis descriptivo ejemplos; Relación entre lógica y pensamiento crítico; Significado de análisis descriptivo ejemplos.

Recurso externo: Bmc

Ediciones 2019-20-23

This post is also available in: English (Inglés) Deutsch (Alemán) Español