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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 o Data Scientist

El Científico de Datos o Data Scientist 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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