Big Data y Data Science: diferencias, semejanzas y complementariedad
Vamos a sumergirnos en el mundo de los datos, porque en esta era digital que estamos transitando, el análisis de datos es imprescindible para la toma de decisiones. Los conceptos más relevantes son el Big Data y Data Science, y, aunque frecuentemente, se los utilice como sinónimos, no lo son.
En este artículo explicaremos cuáles son las diferencias, así como las semejanzas, pero también cómo se complementan el Big Data con la Ciencia de Datos.
Principales Diferencias entre Big Data y Data Science
Cuando hablamos de Big Data, nos estamos refiriendo al enorme y complejo conjunto de datos que superan las capacidades de las herramientas y las técnicas tradicionales de procesamiento. Este concepto, se caracteriza por las 3V’s: Volumen, Variedad y Velocidad:
Volumen: se refiere a la gran cantidad de datos generados.
Variedad: se relaciona con los diferentes tipos de datos que pueden incluir texto, imágenes, videos o redes sociales.
Velocidad: nos habla de la velocidad a la que se generan los datos.
Podríamos definir al Big Data como la tecnología que se enfoca en almacenar, procesar y analizar estos datos, para extraer información valiosa para, a partir de esta, generar conocimiento.
En cambio, si hablamos de Data Science, estamos refiriéndonos a un campo multidisciplinario en el que se utilizan métodos científicos, técnicas y algoritmos para extraer conocimiento sobre los datos que arroja el proceso de Big Data.
Quienes se dedican a la Ciencia de Datos, cuentan con conocimientos de programación, estadística, matemáticas y, además, dominio del negocio, para poder utilizar esta información y conocimiento para la resolución de problemas complejos.
El Data Science abarca todo el ciclo de vida de los datos, incluyendo la recopilación, limpieza, procesamiento, visualización y análisis. Se centra en la formulación de las preguntas adecuadas, la selección de métodos y técnicas más pertinentes y la comunicación de resultados para impulsar la toma de decisiones basada en los datos.
Principales Semejanzas entre Big Data y Data Science
A pesar de las diferencias que hemos visto, el Big Data y el Data Science, comparten algunas semejanzas, motivo por el cual, a veces, estos términos se utilizan de forma indistinta.
Ambos se basan en la idea de que los datos objetivos pueden ser utilizados para obtener información y conocimientos muy valiosos para la estrategia del negocio.
Asimismo, ambas disciplinas requieren de una comprensión sólida de las matemáticas y la estadística, así como de habilidades técnicas y analíticas.
Tanto el Big Data como el Data Science se benefician de tecnologías y herramientas avanzadas, como el procesamiento distribuido, el aprendizaje automático (maching learning) y la inteligencia artificial.
¿Cómo se complementan el Big Data y el Data Science?
Hemos ya mencionado que ambos conceptos son complementarios y se refuerzan en el ámbito del análisis de datos. El Big Data proporciona la infraestructura y los recursos necesarios para que se pueda recopilar, almacenar y procesar grandes volúmenes de datos.
Permite además el descubrimiento de patrones, tendencias y correlaciones en los datos, lo que a su vez alimenta el proceso de la toma de decisiones. Sin embargo, el Big Data por sí solo, no es suficiente para obtener información valiosa y relevante.
Aquí es donde entra en juego el Data Science y, los especialistas en esta disciplina, que aprovechan las técnicas estadísticas y los algoritmos de aprendizaje automático, para extraer conocimiento de esa valiosa información proporcionada por el Big Data.
Ejemplo de Complementariedad de Big Data y Data Science
Supongamos que tenemos una gran cantidad de información guardada en diferentes lugares, como las redes sociales, registros de ventas, sensores de dispositivos y cualquier otro medio por el cuál se recopilan y almacenan datos.
Esta gran cantidad de datos es lo que se conoce como Big Data. Pero al estar alojados en diferentes lugares y ser además muy diversos (variedad), es demasiado complejo y difícil tratar de procesar esta información con las herramientas tradicionales.
Este es el momento en el que interviene un Científico de Datos que, entre sus conocimientos, se encuentra el manejo de, al menos, un lenguaje de programación, por ejemplo, como Python, para poder manipular y analizar datos.
La programación le permite al Data Scientist, automatizar tareas, desarrollar algoritmos personalizados y trabajar con herramientas y bibliotecas específicas para el análisis. Pero, además, este profesional, cuenta con sólidos conocimientos en matemáticas y estadística para comprender los fundamentos teóricos detrás de los algoritmos y métodos utilizados en el análisis de datos.
De esta manera, los Data Scientist o Científicos de Datos, son los responsables de aplicar técnicas avanzadas para limpiar, organizar y procesar los datos de manera eficiente, desarrollando también, modelos y algoritmos que puedan analizar grandes volúmenes de manera rápida y precisa.
En síntensis, el Big Data nos proporciona la cantidad y variedad de datos necesarios, mientras que el Data Science nos aporta las herramientas y métodos para extraer conocimiento de los mismos, permitiéndonos tomar decisiones más informadas, descubrir nuevas oportunidades y resolver problemas complejos, para todas o algunas, de las áreas de una organización.