Al empezar a indagar información sobre big data y la ciencia de datos es normal que surja la siguiente pregunta: ¿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.
