{"id":1072,"date":"2020-04-21T07:28:37","date_gmt":"2020-04-21T06:28:37","guid":{"rendered":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/2020\/04\/21\/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics\/"},"modified":"2021-12-29T09:16:29","modified_gmt":"2021-12-29T09:16:29","slug":"data-science-vs-big-data-vs-data-analytics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/data-science-vs-big-data-vs-data-analytics\/","title":{"rendered":"Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics"},"content":{"rendered":"<p>Con la transformaci\u00f3n digital y la llegada de nuevas tecnolog\u00edas, aparece terminolog\u00eda propia que puede resultar confusa. Esto es particularmente cierto cuando los t\u00e9rminos describen adem\u00e1s nuevos conceptos o procesos, que a\u00fan no son concebidos como realidades o no se comprenden sus potenciales aplicaciones. Por ello, en \u2018<strong>Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics<\/strong>\u2019 explicamos las diferencias entre estos tres conceptos, qu\u00e9 aplicaciones tiene cada uno y c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 es Big Data<\/h2>\n<p>El punto de partida para considerar las diferencias entre Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics es definir el t\u00e9rmino Big Data.<\/p>\n<p>Consiste en un conjunto de datos o combinaciones de conjuntos de datos de gran tama\u00f1o (volumen) y complejidad (variabilidad) y velocidad de crecimiento (velocidad) generados en un contexto concreto (una organizaci\u00f3n, una ciudad\u2026) y obtenidos a trav\u00e9s de diferentes fuentes (por ejemplo, sensores instalados en un sistema o usuarios conectados a una red).<\/p>\n<p>Los datos, a su vez, pueden aparecer como:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datos estructurados<\/strong>: aquellos datos que contienen informaci\u00f3n que permite organizarlos, entenderlos y clasificarlos.<\/li>\n<li><strong>Datos desestructurados<\/strong>: aquellos que no contienen esta informaci\u00f3n, o s\u00f3lo parcialmente. Esto incluye los datos generados a trav\u00e9s de la navegaci\u00f3n en p\u00e1ginas web o redes sociales.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Se considera que un conjunto de informaciones es<strong> Big Data<\/strong> cuando no es posible analizarla o procesarla mediante tecnolog\u00edas o herramientas inform\u00e1ticas convencionales. As\u00ed, no se establece ninguna medida o cantidad de datos concreta a partir de la cual un conjunto sea considerado Big Data: sin embargo, la mayor\u00eda de los analistas y profesionales se refieren a conjuntos de datos que van desde <strong>30-50 Terabytes a varios Petabytes<\/strong>.<\/p>\n<p>En cualquier caso, es la<strong> calidad y el an\u00e1lisis<\/strong> 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 an\u00e1lisis y puesta en marcha de transformaciones. La integraci\u00f3n, gesti\u00f3n y el an\u00e1lisis en tiempo real de todos los datos son el verdadero valor del <strong>Big Data<\/strong>.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 es Data Analytics<\/h2>\n<p>La disciplina conocida como <strong>Data Analytics<\/strong> tiene que ver con los procesos dedicados a usar <strong>software<\/strong> para descubrir tendencias, patrones correlaciones u otra ideas \u00fatiles y conclusiones en el Big Data.<\/p>\n<p><strong>El objetivo de los procesos de Data Analytics es traducir estos datos en informaci\u00f3n relevante y accionable para la instituci\u00f3n que ha obtenido los datos.<\/strong><\/p>\n<p>As\u00ed, esta disciplina supone una ayuda a empresas y otras organizaciones que desean comprender qu\u00e9 dicen los datos y c\u00f3mo esa informaci\u00f3n puede mejorar sus procesos. En este sentido, entre las habilidades de un experto en anal\u00edtica tambi\u00e9n conviene que aparezca el <strong>conocimiento de la industria<\/strong> en la que est\u00e1 colaborando como analista. De este modo, puede aportar adem\u00e1s valiosas nuevas perspectivas: cu\u00e1les son las principales tendencias, qu\u00e9 retos van a aparecer o c\u00f3mo est\u00e1 resolviendo la competencia estos problemas.<\/p>\n<p>Los profesionales de Data Analytics son capaces de, a trav\u00e9s de datos, lograr acceso a conclusiones que mejoren y aporten valor a los <strong>procesos de un negocio<\/strong> o instituci\u00f3n, adem\u00e1s de prevenir posibles escenarios en el futuro a partir de tendencias actuales.<\/p>\n<h2>Qu\u00e9 es Data Science<\/h2>\n<p>Podr\u00eda considerarse el Data Science como la ciencia y todas las metodolog\u00edas existentes centradas en el estudio de los datos que permiten generar modelos m\u00e1s eficaces para la gesti\u00f3n y an\u00e1lisis de diferente fuentes de datos. Tambi\u00e9n 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.<\/p>\n<p>As\u00ed, los especialistas en Data Science han de aplicar una combinaci\u00f3n de disciplinas, que van desde la estad\u00edstica, las matem\u00e1ticas y la inform\u00e1tica hasta la programaci\u00f3n, pasando por procesos de creatividad que permiten mirar los posibles problemas desde perspectivas novedosas.<\/p>\n<p>En los procesos de <strong>Data Science tambi\u00e9n aparecen disciplinas como Machine Learning o Deep Learning.<\/strong> Esto suponen la capacidad de generar sistemas cada vez m\u00e1s eficientes, que \u201caprendan\u201d y sean capaces de tomar decisiones en base a los datos. De este modo, se impulsa la aplicaci\u00f3n de Machine Learning en diferentes industrias.<\/p>\n<h2>Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics: sus aplicaciones<\/h2>\n<p>La uni\u00f3n de conocimientos Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics permite a los profesionales de datos (cient\u00edficos de datos) ser capaces de extraer valor del Big Data, en forma de tendencias u oportunidades ocultas en la informaci\u00f3n.<\/p>\n<p>As\u00ed, la llegada de la<a href=\"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/por-que-la-inteligencia-operacional-es-clave-para-tomar-decisiones-de-negocio\/\"> Inteligencia Operacional<\/a> y Business Intelligence ha supuesto una <strong>ventaja competitiva<\/strong> para aquellas empresas e instituciones que ya se dedican a aplicar la informaci\u00f3n y los datos a sus decisiones estrat\u00e9gicas.<\/p>\n<p>El uso de estas nuevas disciplinas est\u00e1 marcando la diferencia en diferentes sectores:<\/p>\n<h3>Data Science, motores de b\u00fasqueda y publicidad digital<\/h3>\n<p>La disciplina del <strong>Data Science<\/strong> est\u00e1 marcando la diferencia en la capacidad de los agregadores o motores de b\u00fasqueda de encontrar cada vez resultados m\u00e1s certeros y adecuados para el usuario.<\/p>\n<p>Para ello, los principales actores en el mercado (con Google a la cabeza) trabajan para encontrar los algoritmos y modelos m\u00e1s eficaces. Entre sus m\u00faltiples objetivos, destaca el comprender mejor el lenguaje que utilizan los usuarios para hacer b\u00fasquedas.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, el sector de la publicidad y el marketing digital quedan unidos a esta tendencia, a trav\u00e9s de disciplinas como el SEO o SEM.<\/p>\n<h3>Big Data e inversiones y seguros<\/h3>\n<p>En un paso esclarecedor sobre las tendencias para el futuro, las principales empresas de inversi\u00f3n (como JPMorgan o BlackRock) han establecido ya centros de investigaci\u00f3n para sacar el m\u00e1ximo partido de la Inteligencia Artificial y el Big Data.<\/p>\n<p>En estos laboratorios de investigaci\u00f3n, se estudia la capacidad del Big Data para cambiar por completo el paradigma en el que hasta ahora trabajaban empresas de inversi\u00f3n. As\u00ed, se busca que las m\u00e1quinas sean capaces de predecir el comportamiento en el mercado burs\u00e1til, tomando como fuente diferentes datos como indicadores macro o estados contables.<\/p>\n<p>Adem\u00e1s, el mundo de los seguros tambi\u00e9n se va a ver completamente transformado, siendo capaz de ofrecer, por ejemplo, p\u00f3lizas m\u00e1s personalizadas a sus clientes.<\/p>\n<h3>Data analytics e industria<\/h3>\n<p>La Industria 4.0 es ya una realidad: aquella que es capaz de aprovechar el potencial de disciplinas como Data Anaytics para mejorar la<strong> productividad, seguridad y sostenibilidad<\/strong> de sus procesos.<\/p>\n<p>A trav\u00e9s de plataformas como Nexus Integra, es posible generar un entorno global de operaciones y monitorizaci\u00f3n de activos industriales a gran escala.<\/p>\n<p>Sistemas como el <a href=\"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/todo-sobre-iot-industrial\/\">Industrial IoT<\/a> son ya una realidad que est\u00e1n transformando el modo en que la industria produce y se organiza.<\/p>\n<p>\u00bfQuieres saber m\u00e1s? En <a href=\"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/\">Nexus Integra<\/a> ayudamos a las empresas industriales a completar su transformaci\u00f3n digital y utilizar el potencial de los datos para generar procesos m\u00e1s eficientes. Ponte en <a href=\"https:\/\/nexusintegra.io\/es\/contacto\/\">contacto con nosotros<\/a> y te contamos c\u00f3mo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En \u2018Data Science vs. Big Data vs. Data Analytics\u2019 explicamos las diferencias entre estos tres conceptos, qu\u00e9 aplicaciones tiene cada uno y c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1073,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[18],"tags":[19,31,33],"class_list":["post-1072","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-big-data","tag-big-data","tag-big-data-analysis","tag-data-science"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.4 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Data Science vs. Big Data vs. Data 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