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Muchos de los que trabajamos en áreas de la tecnología y en otros campos relacionados, escuchamos los términos Ciencia de Datos y Análisis de Datos o Analítica de Datos con asiduidad y es común que tanto nosotros como compañeros de trabajo las mezclen y las utilicen de diferente forma.

Sin embargo, aunque parezcan similares, los términos suelen ser bastante diferentes y tienen distintas implicaciones para las empresas. Saber utilizar los términos correctamente puede tener un gran impacto en la gestión de un negocio, especialmente a medida que la cantidad de datos disponibles crece y se convierte en una parte más importante de nuestra vida cotidiana.

 

Ciencia de Datos

Podríamos definir la Ciencia de Datos como un término amplio para una variedad de modelos y métodos para obtener información. Del mismo modo que la ciencia es un término amplio que incluye una serie de especialidades y énfasis, lo mismo ocurre con la Ciencia de Datos.

El método científico, las matemáticas, la estadística y otras herramientas que se utilizan para analizar y manipular los datos, se encuentran dentro de la Ciencia de Datos. Podemos considerar que entran dentro de la Ciencia de Datos, las herramientas o procesos que se aplican a los datos para analizarlos u obtener algún tipo de información.

 

Científico de Datos

El Científico de Datos es el que pone en práctica la ciencia de los datos. Lo que hace es enlazar puntos de información y datos para encontrar conexiones que puedan ser útiles para el negocio. La Ciencia de los Datos se adentra en el mundo de lo desconocido tratando de encontrar nuevos patrones y perspectivas. Al contrario que en la Analítica de Datos, la Ciencia de Datos trata de establecer conexiones y planificar el futuro, en vez de comprobar una hipótesis. La Ciencia de Datos proporciona una nueva perspectiva de los datos y de la forma en que están conectados, consiguiendo que una organización pase de la indagación a la comprensión.

 

 

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Análisis de Datos

El Análisis de Datos difiere de la Ciencia de Datos, si bien es parte de la misma, su cometido es distinto y es más específica y concentrada. La gran diferencia está en el objetivo de cada materia: La Analítica de Datos suele estar más centrada que la Ciencia de Datos porque, más allá de buscar conexiones entre los datos, los Analistas de Datos tienen como objetivo específico ordenar a través de los datos para buscar formas de apoyo. Además, el Análisis de Datos suele estar automatizado para proporcionar información a diferentes sectores de su organización.

 

Analista de Datos

Los Analistas de Datos se dedican a peinar los datos para encontrar pequeños detalles de gran valor que puedan utilizarse para ayudar a alcanzar los objetivos de una organización. Básicamente, se encargan de clasificar los datos en cosas que las organizaciones saben o no saben y que pueden utilizarse para medir eventos en el pasado, el presente o el futuro. Es por eso que el Análisis de Datos se centra más en el negocio y la estrategia de la organización. Trasladan los datos de la percepción al impacto, conectando las tendencias y los patrones con los verdaderos objetivos de la empresa.

 

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La importancia del Análisis de Datos y la Ciencia de Datos

Por muy pequeñas que parezcan las diferencias entre el Análisis de Datos y la Ciencia de Datos, pueden ser de gran valor si se implementan debidamente y se ajustan a las necesidades de la empresa. Los científicos de datos y los analistas de datos desempeñan diferentes funciones y a menudo tienen una formación distinta, por lo que ser capaz de utilizar los términos correctamente ayuda a las empresas a contratar a las personas adecuadas para las tareas que tienen en mente.

Saber diferenciarlos y nombrarlos correctamente es clave, porque la analítica de datos y la ciencia de datos se pueden utilizar para situaciones desiguales. Como ejemplo, podemos ver el uso del análisis de datos en sectores como la sanidad, los juegos y los viajes, mientras que la ciencia de datos es habitual en las búsquedas en Internet y la publicidad digital.

 

Hoy en día y en vistas a un futuro no tan lejano, la ciencia de los datos está desempeñando un papel creciente y muy importante en el desarrollo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Muchas empresas están recurriendo a sistemas que les permiten utilizar ordenadores para cribar grandes cantidades de datos, utilizando algoritmos para encontrar las conexiones que más ayudarán a sus organizaciones a alcanzar sus objetivos. Empresas como DeciDATA, se dedican a implementar soluciones de Analítica Avanzada, haciendo uso de dichos sistemas de procesamiento de datos y algoritmos para poder generar valor a las empresas.

El aprendizaje automático y el machine learning, al igual que la inteligencia artificial, están dados a dominar el futuro inmediato. Es por eso que es vital que las organizaciones y los empleados conozcan la diferencia entre la ciencia de los datos y la analítica de datos y el papel que desempeña cada disciplina.

 

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