Actualizado el 23/07/2024

icon Facebook icon Twiiter icon RSS icon EMAIL
  1. Portada
  2. >
  3. Noticias
  4. >
  5. La tecnología del Big Data y Data Science ¿Qué son y qué diferencias tienen?

La tecnología del Big Data y Data Science ¿Qué son y qué diferencias tienen?

Escrito por Agencias Externas el 25/10/2022 a las 23:31:12
1920

Por Juan Antonio Fonseca, redactor

 

La tecnología se ha adentrado por completo ya no solo en la sociedad, sino en las empresas. A día de hoy, es rarísimo el negocio que no ha abrazado la digitalización y ha empezado a ofrecer productos o servicios a través de internet y de dispositivos inteligentes. Una expansión lógica, dado el continuo avance de la tecnología en todos los frentes.


Pero también es una expansión que ha creado varios conceptos que se han vuelto indispensables para toda empresa que se precie. El Big Data y el Data Science son dos términos cada vez más extendidos y populares, como relevantes. Pero, ¿qué son y qué los diferencia? Y lo que es mejor, ¿realmente tienen potencial de cara al futuro? Vamos a resolver todas estas dudas.


Big Data vs Data Science: sus principales diferencias


El Big Data es el término que se emplea para hablar de grandes volúmenes de datos. Pueden ser estructurados, semiestructurados y no estructurados y son especialmente útiles de cara al Machine Learning, para entrenar a las inteligencias artificiales con el fin de que lleven a cabo tareas, como también para que las empresas aprendan sobre patrones de comportamiento de clientes, funcionamiento de sus servicios y productos, etcétera.


Estas cantidades tan grandes de datos se suelen caracterizar a su vez por lo que se conoce como las 3V:

 

  • Variedad: toda clase de datos de diferentes tipos.
  • Volumen: una cantidad descomunal.
  • Velocidad: se deben procesar con la máxima rapidez posible.


Frente a este concepto tenemos el de Data Science o Ciencia de Datos, que consiste en el estudio detallado de toda la información que hay en estas grandes cantidades de datos. Es algo que va ligado al concepto de data mining o minado de datos, las técnicas que se usan para explorar estas bases de datos en busca de información de interés con la que detectar posibles patrones.


En la Ciencia de Datos entran en juego campos como las matemáticas o la estadística, ya que en sus proyectos suele seguirse un protocolo que comienza con la recogida de los datos, su tratamiento, su análisis y modelado, la evaluación y la presentación de resultados. Con lenguajes de programación como Python de por medio, los científicos de datos son los responsables de dar sentido al Big Data para que las empresas puedan sacar partido a toda esa información que tienen en sus repositorios.


¿Qué diferencia a ambos entonces?


Aunque son conceptos que van de la mano, es obvio que se distancian considerablemente. La Ciencia de Datos se centra en las técnicas que hacen falta para analizar las grandes cantidades de datos que recoge el Big Data. El punto de partida es similar para los dos, ya que se centran en la información, pero uno trata de darle sentido mientras que el otro se limita a recopilarla y conservarla.


Generalmente, cuando se analiza en el Big Data se extrae la información de utilidad de los grandes volúmenes de datos. En cambio, en el Data Science se usan ya algoritmos de Inteligencia Artificial o Machine Learning con los que entrenar a equipos informáticos para poder hacer predicciones acertadas en base a la información que manifiesta la información utilizada. La Ciencia de Datos predice, el Big Data analiza.


Por último, pero no por ello menos importante, la Ciencia de Datos tiene como prioridad facilitar la elaboración de estrategias con las que mejorar la toma de decisiones en un negocio. La prioridad del Big Data es recopilar la información a partir de la cual se detectan esos patrones para la toma de decisiones.


Dos campos unidos en un camino sinfín


Ambos conceptos son bastante jóvenes, pero han empezado a emprender un camino que va a marcar el futuro del crecimiento empresarial e incluso de la sociedad en general. La tecnología no deja de avanzar y eso está provocando que, además de surgir nuevas herramientas para mejorar el trabajo de los especialistas en Big Data y Data Science, también haya cada vez volúmenes de datos más y más grandes, como más fuentes que los generan.


No es una afirmación lanzada al aire. Solo hay que pensar en la cantidad de dispositivos inteligentes que nos rodean, cómo su variedad se va expandiendo y cómo todos ellos recopilan datos sobre actividad y uso, por no hablar de los datos que facilitan también a sus usuarios. Es un bucle sinfín que sigue abriéndose y creciendo con cada nueva solución digital que surge. Y esto, a su vez, hace que las empresas sigan apostando con más y más fuerza por ello.


Su potencial es prácticamente infinito, y su influencia en los negocios es innegable. Destacar a día de hoy en cualquier sector ya viene de la mano del uso de la ciencia de datos y el big data. Se están convirtiendo en pilares imprescindibles para cualquier empresa y, con el paso de los años, su relevancia y alcance no harán más que crecer. Son el presente. Son el futuro.





Noticias Relacionadas:


FICO y el Big Data