Los distintos tipos de datos no dejan de multiplicarse y aumenta cada día el valor de los profesionales del Big Data y Data Science. Para el 2025, se estima que se crearán 463 exabytes de información cada día en todo el mundo.

Los datos, la tecnología y el correcto uso de la información son de gran importancia para cualquier clase de actividad. Por ello, surgen conceptos para la recopilación de estos factores. En este post, comentaremos las diferencias entre el Big Data y Data Science.

Ambos términos están asociados al manejo de un gran volumen de datos que no dejarán de multiplicarse. Estas herramientas ayudan a transformar grandes cantidades de información en valor corporativo, es decir, en datos que favorezcan la toma de decisiones dentro de las empresas.

Por eso, es imprescindible conocer las definiciones y tareas de Big Data y Data Science, este último también llamado ciencia de datos.

Big Data y Data Science

Big Data es un término en desarrollo que describe un gran volumen de datos. Datos estructurados, semiestructurados y no estructurados cuyo potencial se fundamenta en el papel que desarrollan en proyectos de aprendizaje automático (Machine Learning) o de análisis avanzado. Estos datos masivos a menudo se caracterizan por las 3V: volumen (gran cantidad de datos), variedad (amplia variedad de tipos de datos) y velocidad (rapidez con la que deben procesarse).

Data science es un estudio detallado del flujo de información a partir de cantidades gigantescas de datos presentes en el repositorio de una organización. Se trata de obtener información significativa a partir de datos sin procesar y no estructurados que se analizan a través de habilidades analíticas, de programación y de negocios.

Una de las diferencias principales entre Big Data y Data Science, es que la ciencia de datos combina diferentes disciplinas como la estadística, las matemáticas y la informática. Así, puede interpretar y procesar los datos. En un proyecto de Data Science es común seguir el siguiente proceso de trabajo:

• Recogida de datos: se identifica qué objetivos queremos conseguir, planteando nuevos si es necesario, y qué datos necesitamos para lograrlos.
• Tratamiento de los datos: se procesa la información disponible, realizando cribas o limpiezas, para que esté en condiciones de ser analizada.
• Análisis y modelado: se lleva a cabo el proceso de análisis de los datos recopilados anteriormente. En esta parte intervienen las técnicas de Machine Learning.
• Evaluación: se testan los resultados obtenidos para comprobar que se alcanza un nivel de precisión óptimo y evaluar posibles modificaciones.
• Visualización y presentación de resultados: “se traducen” los resultados matemáticos al idioma de negocio y estructuramos el contenido de la manera más didáctica posible.

Existen múltiples herramientas que posibilitan este tipo de trabajos, pero destacan por encima del resto los lenguajes de programación Python y R. Son herramientas especializadas en el análisis de datos, son capaces de cargar y transformar información, realizar una gran variedad de análisis y representar gráficamente los resultados de la gran cantidad de datos extraídos.

Diferencias del Big Data y Data Science

Es preciso conocer la diferencia entre big data y ciencia de datos. A continuación, mencionamos las distinciones entre estas dos tecnologías:

• El Big Data se distingue por su variedad, velocidad y volumen. Mientras que Data Science proporciona los métodos o técnicas para analizarlos.
• La inteligencia de datos proporciona el potencial de rendimiento. No obstante, es la ciencia de datos la que utiliza enfoques teóricos y experimentales, además del razonamiento deductivo e inductivo.
• El análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos. Al contrario, la ciencia de datos utiliza algoritmos de Machine Learning y métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores y obtener predicciones precisas. De este modo, Data Science no debe confundirse con el análisis del Big Data.
• Big Data se relaciona más con la tecnología de la computación distribuida y las herramientas y el software de análisis (Hadoop, Java, Hive, etc.). Esto se opone al de Data Science que se enfoca en estrategias para decisiones de negocios, diseminación de datos utilizando matemáticas, estadísticas, etc.

Ahora que entiendes los conceptos de Big Data y Data Science, y la diferencia entre la ciencia de datos y el big data, sabrás reconocer el valor de ambas disciplinas, que manejan la gran cantidad de datos que se generan a diario.

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