Diferencia big data y data science
Herramientas de análisis de grandes datos
Este artículo pretende ofrecer a los que no son científicos de datos una sólida visión general de los muchos conceptos y términos que hay detrás de la ciencia de los datos y el big data. Aunque los términos relacionados se mencionarán a un nivel muy alto, se anima al lector a explorar las referencias y otros recursos para obtener detalles adicionales.
¿Qué es la ciencia de los datos? ¿Qué es el big data? ¿Qué significan estos términos y por qué es importante averiguarlo? Se trata de temas candentes, pero a menudo no se entienden bien. Además, las industrias involucradas no tienen definiciones universalmente acordadas para ambos.
Se trata de campos y conceptos muy importantes que cada vez son más críticos. El mundo nunca ha recogido o almacenado tantos datos y tan rápido como hoy. Además, la variedad y el volumen de los datos están creciendo a un ritmo alarmante.
¿Por qué debería preocuparse por la ciencia de los datos y el big data? Los datos son análogos al oro en muchos sentidos. Es extraordinariamente valioso y tiene muchos usos, pero a menudo hay que buscarlo para darse cuenta de su valor.
Ciencia de los datos frente a aprendizaje automático
Big Data se refiere a los volúmenes masivos de datos no estructurados y en bruto procedentes de diversas fuentes. Los Big Data tienen una gran veracidad y un gran volumen, lo que requiere una gran potencia de cálculo para su recopilación y procesamiento. Todos estos datos se recogen a través de diversos medios, como las redes sociales, Internet, el móvil, el ordenador y muchos más. Estos datos se procesan y analizan posteriormente para tomar decisiones estratégicas en las empresas.
Data Analytics significa analizar los datos. Los datos recogidos de diversas fuentes a través de Internet se procesan y se analizan para que las empresas puedan obtener información operativa. Los problemas complejos de las empresas pueden resolverse fácilmente analizando los datos históricos recogidos, y por eso el Data Analytics es esencial. Los datos relacionados con los problemas en los negocios son particularmente procesados y analizados para encontrar la solución a un problema específico. Echa un vistazo a nuestros cursos de ciencia de datos si estás deseando adentrarte en la ciencia de datos.
La analítica de datos es utilizada principalmente por industrias como la de las tecnologías de la información, la de los viajes y la de la salud. La analítica de datos ayuda a estas industrias a crear nuevos desarrollos que se realizan utilizando datos históricos y analizando tendencias y patrones pasados. Por su parte, el Big Data se utiliza en sectores como el bancario o el minorista, entre otros. El Big Data ayuda a estas industrias de muchas maneras a tomar algunas decisiones comerciales estratégicas.
La ciencia de los datos y el big data son iguales o diferentes
En el escenario actual, asistimos a un aumento sin precedentes de la generación de información en todo el mundo y en Internet, lo que da lugar al concepto de big data. Se refiere a una amplia colección de datos procedentes de distintos recursos y no disponibles a través de formatos estándar, que la mayoría de nosotros conocemos.
Por lo tanto, independientemente de los tipos, la información puede entenderse como big data, y el procesamiento suele comenzar con la agregación de datos a través de múltiples fuentes. Sin embargo, existe cierta confusión entre Big Data, Data Science y Data Analytics, aunque todos ellos son lo mismo en lo que respecta al intercambio de datos, su función y sus trabajos son totalmente diferentes.
La revista Forbes publicó un artículo en el que se afirmaba que los datos están creciendo más que nunca y que en 2020 se crearán más de 1,7 MB de datos nuevos por segundo para cada ser vivo del mundo. En este escenario, es esencial que uno conozca los rudimentos de los datos ya que el futuro está aquí.
Big Data es el término que ronda por todas partes desde hace algún tiempo. Sin embargo, hay muchas conclusiones sobre lo que significa. De hecho, está en continua evolución, ya que sigue siendo el motor de varias olas de transformación digital de tendencia, como los datos.
Ciencia de los datos frente a análisis de datos
Big data es un término general que designa cualquier colección de conjuntos de datos tan grandes o complejos que resulta difícil procesarlos con las técnicas tradicionales de gestión de datos como, por ejemplo, los RDBMS (sistemas de gestión de bases de datos relacionales). El ampliamente adoptado RDBMS ha sido considerado durante mucho tiempo como una solución única, pero las exigencias de la gestión de big data han demostrado lo contrario. La ciencia de los datos implica el uso de métodos para analizar cantidades masivas de datos y extraer el conocimiento que contienen. La relación entre el big data y la ciencia de los datos es como la que existe entre el petróleo crudo y una refinería de petróleo. La ciencia de los datos y el big data evolucionaron a partir de la estadística y la gestión de datos tradicional, pero ahora se consideran disciplinas distintas.