Diferencia entre big data y data science

Si te interesa el mundo de los datos, cómo analizarlos y a partir de ellos sacar conclusiones que hagan avanzar no sólo a las empresas sino a la humanidad en su conjunto, puedes empezar estudiando una FP de Inteligencia Artificial. Sin duda, esta parcela del conocimiento va a ser clave en el ámbito empresarial en los próximos años. Con todo lo que eso comporta a nivel de generación de empleo y oportunidades de crecimiento personal y profesional.

Descifrando las Diferencias entre Big Data y Data Science

El concepto de Big Data tiene raíces que se remontan a las décadas de 1960 y 1970, época en la que surgieron los primeros centros de datos y las bases de datos relacionales. En ese mismo periodo, comenzó a emplearse el término Data Science para referirse a los métodos de procesamiento de estos datos masivos.

Sin embargo, la ciencia de datos se desligó del Big Data como disciplina independiente en 2001. Posteriormente, alrededor de 2005, hubo un creciente interés global en los datos, especialmente aquellos generados por las redes sociales y los servicios en línea, lo que impulsó ambas disciplinas.

Una diferencia fundamental entre Big Data y Data Science radica en su enfoque: el Big Data se concentra en la extracción de información valiosa de enormes fuentes de datos, mientras que la ciencia de datos emplea modelos inteligentes, como el Aprendizaje Automático (Machine Learning), junto con métodos estadísticos para instruir a los ordenadores.

En cierto sentido, Big Data suministra los datos fundamentales, mientras que Data Science aporta el aspecto teórico y experimental, además de proporcionar un proceso analítico deductivo e inductivo para examinar esa información. Por ende, Data Science no podría existir sin Big Data, pero la relevancia actual de Big Data no se materializaría sin los análisis y enfoques propuestos por la ciencia de datos.

¿Qué se entiende por Big Data?

El concepto Big Data engloba conjuntos de datos caracterizados por su amplia variedad, volumen en constante crecimiento y velocidad de generación, comúnmente conocidos como "las tres V". Se refiere a datos de mayor escala y complejidad, que provienen de diferentes fuentes. Estos conjuntos de datos son tan masivos que el software tradicional de procesamiento resulta insuficiente para manejarlos. A pesar de esto, su recopilación, análisis y gestión permite abordar desafíos empresariales que anteriormente resultaban inabordables.

Esta disciplina se fundamenta en tres aspectos fundamentales:

• En términos de volumen, implica manejar grandes cantidades de datos no estructurados, potencialmente de valor desconocido, provenientes de diversas fuentes, lo que puede abarcar desde decenas de terabytes hasta cientos de petabytes para algunas organizaciones.
• La velocidad se refiere a la rapidez con la que se reciben los datos y la agilidad para tomar acciones. Datos transmitidos a altas velocidades suelen procesarse directamente en memoria, y en algunos casos, se requiere una evaluación y respuesta prácticamente en tiempo real, como en productos conectados a Internet.
• La variedad hace referencia a la diversidad de tipos de datos disponibles. Anteriormente, los datos eran principalmente estructurados y se almacenaban en bases de datos relacionales. Con el advenimiento del big data, surgen nuevos tipos de datos no estructurados como texto, audio o video, los cuales requieren un procesamiento especial para obtener significado y emplear metadatos.

¿Qué es Data Science?

Data Science, también conocida como ciencia de datos, representa una disciplina científica focalizada en analizar extensas fuentes de datos con el propósito de extraer información significativa, comprender la realidad y detectar patrones que faciliten la toma de decisiones. Este campo utiliza una combinación de herramientas matemáticas, estadísticas e informáticas para convertir datos estructurados o no estructurados en contenido de valor. El objetivo final del Data Science es optimizar la toma de decisiones de las organizaciones a través de este análisis exhaustivo de información.

El Data Science aporta a las organizaciones la capacidad de tomar decisiones informadas con base en datos objetivos. Aquellas con expertos en esta disciplina pueden respaldar sus decisiones comerciales con evidencia cuantificable basada en

datos. Este enfoque favorece la rentabilidad, la eficiencia operativa y la mejora de los procesos comerciales y operativos.

El Machine Learning generalmente forma parte del Data Science. Esta rama de la inteligencia artificial automatiza la etapa de procesamiento de datos del Data Science. Utiliza algoritmos avanzados que aprenden de manera autónoma y pueden analizar grandes volúmenes de datos en un período considerablemente más corto que el requerido por un ser humano.

¿Qué relación existe entre Big Data y Data Science?

La diferencia entre Big Data y Data Analytics, Big Data se refiere a conjuntos de datos grandes y complejos, ya sean estructurados o no estructurados, pero generalmente involucra datos no estructurados debido a su complejidad. Por otro lado, el análisis de datos implica extraer información significativa de cualquier tipo de datos recopilados, independientemente de su origen.

Respecto a la diferencia entre Big Data y Data Mining, el Data Mining o minería de datos comprende técnicas para explorar volúmenes extensos de datos, buscando patrones que puedan mejorar la toma de decisiones y la estrategia empresarial, conocida como Business Intelligence. Estos métodos implican el uso de algoritmos basados en enfoques matemáticos y estadísticos.

La relación entre Big Data y Data Science es altamente complementaria. Big Data se centra en la gestión y el procesamiento de grandes y complejos conjuntos de datos, mientras que Data Science se dedica a analizar estos datos para extraer información de valor. Data Science utiliza diversas técnicas, herramientas y algoritmos para abordar el Big Data, aplicando métodos matemáticos, estadísticos y de aprendizaje automático.

Su objetivo es comprender patrones, tomar decisiones basadas en datos y generar conocimiento significativo a partir de estos voluminosos conjuntos de datos. En definitiva, Big Data suministra la infraestructura y los datos, mientras que Data Science proporciona los métodos y enfoques para analizar y aprovechar el valor de estos masivos conjuntos de datos.