En un mundo tan acelerado, no sorprende que a veces confundamos ciertos términos técnicos, especialmente cuando evolucionan a velocidades tan vertiginosas y parecen surgir nuevos campos científicos de la noche a la mañana. Es por eso que en el mundo del big data, que implica trabajar con enormes y complicadas cantidades de información, algunas personas todavía confunden ciertos conceptos, tareas y roles que se encuentran dentro de esta disciplina emergente y en crecimiento por eso identificaremos las diferencias entre data science y data analytics.
Uno de los principales puntos de confusión en este campo es la diferencia entre data science y data analytics, dos áreas muy estrechamente relacionadas, pero claramente diferentes.
Aunque ambos se encuentran en la encrucijada entre las matemáticas, las estadísticas y el desarrollo, los propósitos a los que sirven tienen tangentes claramente diferenciadas, por lo que los perfiles de los profesionales que trabajan en los dos campos también son muy diferentes. Es esencial que cualquier persona que busque especializarse en big data sepa qué tipo de conocimientos y habilidades necesitará adquirir si decide centrarse en el data analytics o en la data science.
Las diferencias entre data science y data analytics
Durante décadas, los expertos han intentado acotar el campo de actividad de una disciplina u otra, pero no siempre con éxito. Sin embargo, desde 1996, cuando se empezó a utilizar el término “data science” gracias a un artículo de Gregory Piatetsky-Shapiro, las definiciones han avanzado mucho y parece que ahora podemos aclarar el alcance de ambos campos. A continuación encontrará un diagrama de Venn actualizado que incorpora las diferentes especializaciones y sus respectivos roles.
Actualmente, la data science se considera una rama del big data y tiene como objetivo extraer e interpretar la información derivada de la gran cantidad de datos recopilados por una determinada empresa, ya sea para su propio uso o para operaciones que pueda realizar con terceros. Para lograr este objetivo, los científicos de datos se encargan de diseñar e implementar algoritmos matemáticos basados en estadísticas, aprendizaje automático y otras metodologías que permitan a las empresas utilizar herramientas que les proporcionen las bases para actuar de una forma u otra según las circunstancias y el momento. Tampoco se trata solo de obtener información de los datos recopilados y poder utilizarla. Los científicos de datos también tienen la tarea de asegurar que los patrones detectados se visualicen correctamente para que sean claros y legibles por parte de quienes toman decisiones en base a dichos datos.
¿Qué pasa con el data analytics?
Cuando hablamos de data analytics, por otro lado, generalmente nos referimos a una aplicación más específica y precisa de la data science. Por eso, en las industrias que han incorporado la analítica de datos, el rol de los analistas ha sido buscar fuentes de información no procesada para tratar de encontrar tendencias y métricas que ayuden a las empresas a tomar decisiones más acertadas y obtener mejores resultados. En este caso, debemos tener cuidado de no confundir su trabajo con el de alguien en inteligencia de negocios, que maneja una cantidad de datos mucho menor, por lo que su capacidad tanto de análisis como de predicción es más limitada.
Como tal, la principal diferencia entre la data science y el data analytics es la rama de big data en la que se enfoca cada campo: mientras que la primera se encuentra en el camino hacia el descubrimiento con la vista puesta de par en par, la segunda está más enfocada en las operaciones de diferentes negocios. que aplican y buscan soluciones a los problemas existentes.
Entonces, mientras que los científicos de datos son expertos en predecir el futuro y basan sus pronósticos en patrones del pasado detectados en los datos, los analistas de datos extraen la información más relevante de los mismos conjuntos de datos. Se podría decir que, si el primero hace preguntas para intentar trazar un mapa de lo que sucederá en los próximos años, el segundo se encarga de responder a las preguntas que ya están sobre la mesa.
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