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Data Science vs Big Data

Publicado 3 diciembre Por Máster Data ScienceEn 0 comentarios

La constante evolución y transformación digital ha provocado grandes cambios en todos los sectores de nuestro entorno, tanto en el personal como en el profesional. Cada vez es más común escuchar hablar de la importancia de los datos y el valor que supone para cualquier institución el saber almacenarlos y gestionarlos de forma correcta. No obstante, hemos de diferenciar entre Big Data y Data Science, para lo que el Máster en Data Science Madrid puede ayudarte.

¿Qué es Big Data?

Este concepto alude al almacenamiento, procesamiento y gestión de datos o un conjunto de estos, cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión y procesamiento. Pueden tratarse tanto de datos estructurados, es decir, aquellos que tienen un formato y una composición definida, como por ejemplo las bases de datos de SQL, o datos no estructurados, que son los que no presentan ningún tipo de jerarquía a la hora de ordenar la información.

Lo que hace que Big Data sea tan importante para muchas empresas es que proporciona respuestas a numerosas preguntas de las que ni si quiera tenían conocimiento. Por lo que crea un punto de referencia para llevar a cabo las distintas funciones de manera eficaz.

Las empresas hacen de su uso debido a que disponen de cantidades muy grandes de información y requieren de una herramienta que los moldee y gestione y así poder identificar los problemas que atañen a la empresa. Permitiendo de este modo que las empresas se muevan mucho más rápidamente, de forma eficiente y sin ningún tipo de obstáculo. Por lo tanto, el Big Data ayuda a las organizaciones a gestionar sus datos de forma beneficiosa para poder utilizarlos como identificadores de nuevas oportunidades.

Asimismo, la presencia del Big Data a la hora de tomar decisiones de negocio conduce a la empresa a tomar mejores decisiones para llevar a cabo operaciones más eficientes, para obtener como resultado mayores ganancias y mejor relación con los clientes.

Esto es así debido a que produce una reducción en el coste de las transacciones, una toma de decisiones más rápida y efectiva y la capacidad de crear nuevos productos y servicios que puedan satisfacer las necesidades de los clientes.

¿Qué es Data Science?

Realmente no existe una definición exacta sobre qué es la ciencia de datos, no obstante, existen algunas opiniones al respecto. Es un campo interdisciplinario que involucra métodos científicos, procesos y sistemas definidos para extraer información y proporcionar un mejor entendimiento de esta.

Es un campo del Big Data cuya finalidad es recoger datos e interpretarlos para obtener de ellos la información relevante que sea útil a la empresa. Hemos de tener en cuenta que el Data Science es capaz de analizar cantidades ingentes de información provenientes de cualquier fuente, es decir generados por la propia actividad de la empresa o por parte de terceros.

Para poder llevar a cabo todos estos procesos han de utilizar complejos algoritmos matemáticos basados en la programación estadística, Machine Learning y otro tipo de técnicas que conforman las herramientas necesarias para dirigir a la empresa hacia la toma de decisiones correctas.

Las aplicaciones que proporciona esta herramienta son muy diversas. Por ejemplo, es muy útil para hacer análisis para saber si el proyecto que la empresa tiene previsto lanzar es realmente viable y rentable o definir un público objetivo más preciso a la hora de llevar a cabo una campaña basada en la segmentación de clientes. Uno de sus usos mas comunes es la detección de posibles riesgos de impago o anticiparse a situaciones futuras.

Todas estas facultades son posibles gracias a la capacidad de gestión y administración de datos que presenta el Data Science.

Diferencias entre Big Data y Data Science

Básicamente lo que les diferencia es el enfoque con el que trabajan los datos. El Big Data presenta un enfoque muy ligado a la operativa de negocio, obteniendo los datos desde un “territorio conocido”. Busca soluciones a los problemas o predice futuros movimientos basándose en conjuntos de datos históricos correlacionándolos con variables aleatorias, pero conocidas.

En cambio, el Data Science tiene una perspectiva mucho mas amplia, ya que lo que busca es el descubrimiento más allá de las soluciones a problemas. Por supuesto que busca soluciones, no obstante, también persigue encontrar nuevas estrategias para el futuro de su negocio.

Si no estás muy seguro de las estrategias que tienes en mente para recoger los datos de tu empresa son del todo correctas, el Máster en Data Science Madrid te ayudará a encauzarte por el buen camino.

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