Con la transformación digital y la llegada de nuevas tecnologías, aparece terminología propia que puede resultar confusa. Esto es particularmente cierto cuando los términos describen además nuevos conceptos o procesos, que aún no son concebidos como realidades o no se comprenden sus potenciales aplicaciones. Por ello, en ‘Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics’ explicamos las diferencias entre estos tres conceptos, qué aplicaciones tiene cada uno y cómo se relacionan entre sí.
Qué es Big Data
El punto de partida para considerar las diferencias entre Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics es definir el término Big Data.
Consiste en un conjunto de datos o combinaciones de conjuntos de datos de gran tamaño (volumen) y complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) generados en un contexto concreto (una organización, una ciudad…) y obtenidos a través de diferentes fuentes (por ejemplo, sensores instalados en un sistema o usuarios conectados a una red).
Los datos, a su vez, pueden aparecer como:
- Datos estructurados: aquellos datos que contienen información que permite organizarlos, entenderlos y clasificarlos.
- Datos desestructurados: aquellos que no contienen esta información, o sólo parcialmente. Esto incluye los datos generados a través de la navegación en páginas web o redes sociales.
Se considera que un conjunto de informaciones es Big Data cuando no es posible analizarla o procesarla mediante tecnologías o herramientas informáticas convencionales. Así, no se establece ninguna medida o cantidad de datos concreta a partir de la cual un conjunto sea considerado Big Data: sin embargo, la mayoría de los analistas y profesionales se refieren a conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes.
En cualquier caso, es la calidad y el análisis de estos datos y su valor para la empresa (y no la cantidad de datos) lo que va a marcar la diferencia en las siguientes etapas de análisis y puesta en marcha de transformaciones. La integración, gestión y el análisis en tiempo real de todos los datos son el verdadero valor del Big Data.
Qué es Data Analytics
La disciplina conocida como Data Analytics tiene que ver con los procesos dedicados a usar software para descubrir tendencias, patrones correlaciones u otra ideas útiles y conclusiones en el Big Data.
El objetivo de los procesos de Data Analytics es traducir estos datos en información relevante y accionable para la institución que ha obtenido los datos.
Así, esta disciplina supone una ayuda a empresas y otras organizaciones que desean comprender qué dicen los datos y cómo esa información puede mejorar sus procesos. En este sentido, entre las habilidades de un experto en analítica también conviene que aparezca el conocimiento de la industria en la que está colaborando como analista. De este modo, puede aportar además valiosas nuevas perspectivas: cuáles son las principales tendencias, qué retos van a aparecer o cómo está resolviendo la competencia estos problemas.
Los profesionales de Data Analytics son capaces de, a través de datos, lograr acceso a conclusiones que mejoren y aporten valor a los procesos de un negocio o institución, además de prevenir posibles escenarios en el futuro a partir de tendencias actuales.
Qué es Data Science
Podría considerarse el Data Science como la ciencia y todas las metodologías existentes centradas en el estudio de los datos que permiten generar modelos más eficaces para la gestión y análisis de diferente fuentes de datos. También es tarea del experto en Data Science el implementar estos modelos de modo que las instituciones logren sacar el mayor partido a los datos que han reunido.
Así, los especialistas en Data Science han de aplicar una combinación de disciplinas, que van desde la estadística, las matemáticas y la informática hasta la programación, pasando por procesos de creatividad que permiten mirar los posibles problemas desde perspectivas novedosas.
En los procesos de Data Science también aparecen disciplinas como Machine Learning o Deep Learning. Esto suponen la capacidad de generar sistemas cada vez más eficientes, que “aprendan” y sean capaces de tomar decisiones en base a los datos. De este modo, se impulsa la aplicación de Machine Learning en diferentes industrias.
Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics: sus aplicaciones
La unión de conocimientos Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics permite a los profesionales de datos (científicos de datos) ser capaces de extraer valor del Big Data, en forma de tendencias u oportunidades ocultas en la información.
Así, la llegada de la Inteligencia Operacional y Business Intelligence ha supuesto una ventaja competitiva para aquellas empresas e instituciones que ya se dedican a aplicar la información y los datos a sus decisiones estratégicas.
El uso de estas nuevas disciplinas está marcando la diferencia en diferentes sectores:
Data Science, motores de búsqueda y publicidad digital
La disciplina del Data Science está marcando la diferencia en la capacidad de los agregadores o motores de búsqueda de encontrar cada vez resultados más certeros y adecuados para el usuario.
Para ello, los principales actores en el mercado (con Google a la cabeza) trabajan para encontrar los algoritmos y modelos más eficaces. Entre sus múltiples objetivos, destaca el comprender mejor el lenguaje que utilizan los usuarios para hacer búsquedas.
Además, el sector de la publicidad y el marketing digital quedan unidos a esta tendencia, a través de disciplinas como el SEO o SEM.
Big Data e inversiones y seguros
En un paso esclarecedor sobre las tendencias para el futuro, las principales empresas de inversión (como JPMorgan o BlackRock) han establecido ya centros de investigación para sacar el máximo partido de la Inteligencia Artificial y el Big Data.
En estos laboratorios de investigación, se estudia la capacidad del Big Data para cambiar por completo el paradigma en el que hasta ahora trabajaban empresas de inversión. Así, se busca que las máquinas sean capaces de predecir el comportamiento en el mercado bursátil, tomando como fuente diferentes datos como indicadores macro o estados contables.
Además, el mundo de los seguros también se va a ver completamente transformado, siendo capaz de ofrecer, por ejemplo, pólizas más personalizadas a sus clientes.
Data analytics e industria
La Industria 4.0 es ya una realidad: aquella que es capaz de aprovechar el potencial de disciplinas como Data Anaytics para mejorar la productividad, seguridad y sostenibilidad de sus procesos.
A través de plataformas como Nexus Integra, es posible generar un entorno global de operaciones y monitorización de activos industriales a gran escala.
Sistemas como el Industrial IoT son ya una realidad que están transformando el modo en que la industria produce y se organiza.
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