diferencias entre big data y data science
Tecnología con números en binario.

Diferencias Entre Big Data y Data Science

Hay quien al empezar a indagar información sobre Big Data y la Ciencia de Datos le surge una duda: ¿En qué se diferencian? Aquí se lo explicamos:

Ciencia de Datos

Es el estudio de dónde proviene la información, qué representa y cómo se puede transformar en un recurso beneficioso para la formación de estrategias empresariales y de IT. Abarca todo lo relacionado con la elaboración y análisis de datos sin tener que depender de su estructura.

La extracción de grandes cantidades de datos estructurados y no estructurados puede ayudar a una organización a aumentar la productividad, regular los costes de producción, reconocer nuevas oportunidades de negocio y aumentar la ventaja respecto a otras empresas.

Asimismo, combina diferentes disciplinas científicas como la estadística, la matemática y la programación con otra serie de habilidades como la resolución de problemas y la capacidad de análisis para poder extraer la mayor información útil de los datos tratados.

La Ciencia de Datos también resulta de utilidad para las siguientes tareas:

  • Optimizar los motores de búsqueda para que muestre resultados concorde a las preferencias del usuario.
  • Desarrollo de medicamentos con ayuda de algoritmos de aprendizaje automático.
  • Detección de fraude emitido a través de entidades bancarias.
  • Sistemas de recomendación de productos a usuarios de servicios online a raíz de lo que estos hayan buscado con anterioridad.
  • Publicidad enfocada a los gustos de cada persona.

Big Data

Consiste en datos enormes y diversos (macrodatos) que necesitan ser procesados de manera computacional debido a su tamaño. Proporcionan información y estadísticas relevantes sobre el comportamiento humano y sus interacciones con los demás. Suelen provenir de una gran variedad de fuentes y en multiples formatos, además de ser de gran interés para organizaciones y empresas.

Los macrodatos sirven principalmente para lo siguiente:

  • Agrupar a los clientes de una organización por rango de edad, estatus socioeconómico y patrones de conducta. Mejorando su experiencia.
  • Asegurar el éxito comercial de un nuevo producto.
  • Análisis operacional y logístico de una empresa.
  • Predecir la demanda que tendrá un futuro producto o servicio.

Conclusión

Son dos términos estrechamente relacionados, complementarios e interdependientes, que facilitan mucha información de gran valor y utilidad sobre la ingente cantidad de datos que cada día llegan a empresas y organizaciones.