En el mundo del análisis de datos, una de las áreas más confusas radica en diferenciar entre Data Analytics y Data Science. Aunque estrechamente relacionadas, estas dos disciplinas poseen enfoques muy distintos.
¿Qué es Data Science?
Hoy en día, se define a Data Science como una rama del Big Data cuyo propósito es extraer e interpretar la información proveniente de grandes volúmenes de datos recolectados por una empresa, ya sea a través de su actividad interna o interacciones con terceros. Los científicos de datos diseñan y aplican algoritmos matemáticos basados en estadísticas, Machine Learning y otras metodologías para dotar a las empresas de herramientas que respalden sus decisiones en distintas circunstancias y momentos. Su labor no solo implica obtener información de los datos, sino también visualizar patrones de manera clara y legible para los encargados de la toma de decisiones.
¿Qué es Data Analytics?
Por otro lado, Data Analytics se refiere a una aplicación más concreta y precisa de Data Science. En industrias donde se han incorporado analistas de datos, su función principal radica en explorar fuentes de información sin procesar para identificar tendencias y métricas que faciliten decisiones más acertadas y mejores resultados para las empresas. A diferencia del área de Business Intelligence, que maneja conjuntos de datos más limitados, el análisis de datos busca soluciones a problemas existentes en operaciones comerciales.
Data Science vs Data Analytics
La diferencia principal entre Data Science y Data Analytics reside en su enfoque en el campo del Big Data: mientras que el primero se centra en el descubrimiento con un alcance más amplio, el segundo se enfoca en las operaciones comerciales y la resolución de problemas existentes.
Mientras el Data Scientist busca predecir el futuro basándose en patrones pasados extraídos de los datos, el Data Analyst se encarga de extraer información relevante de esos datos. En cierto sentido, mientras el primero plantea preguntas para vislumbrar lo que sucederá en años venideros, el segundo responde interrogantes ya presentes.
¿Cuáles son las aplicaciones de cada disciplina?
Otra distinción crucial entre ambas disciplinas es su aplicación en distintas industrias. Por ejemplo, Data Science ha impactado considerablemente en los motores de búsqueda al utilizar algoritmos para mejorar la precisión y rapidez de los resultados de búsqueda. Asimismo, los científicos de datos han influido en el desarrollo de sistemas de recomendación, como en Netflix o Amazon, ofreciendo sugerencias más acertadas, enriqueciendo así la experiencia del usuario.
En el caso de Data Analytics, su aplicación es más frecuente en sectores como la salud, permitiendo a centros sanitarios brindar una atención más eficiente a los pacientes. También se emplea ampliamente en la gestión energética, optimizando el uso de recursos y promoviendo la automatización de servicios para reducir gastos innecesarios. Además, el sector hotelero utiliza analistas de datos para comprender mejor las preferencias de los viajeros y ofrecerles opciones que se ajusten a sus gustos.
Como puedes ver, hay muchos aspectos a considerar al adentrarse en la industria del Big Data. Data Analytics y Data Science son disciplinas similares pero distintas, lo que puede dificultar la elección de un camino. Por ello, resumimos las principales diferencias:
Data Science:
- Creación de modelos predictivos y algoritmos
- Amplio y diverso campo de actuación
- Dominio de estadísticas y matemáticas
- Habilidades en lenguaje SQL y herramientas como Python, R, SAS o Scala
- Conocimientos avanzados de Machine Learning
- Trabaja con datos no estructurados
- Aplicaciones en inteligencia artificial, salud, blockchain o motores de búsqueda
Data Analytics:
- Enfoque en el área de negocio
- Uso de data warehouse, herramientas ETL y Business Intelligence
- Dominio de Python, R y habilidades en extracción y manipulación de datos
- Habilidad en visualización de datos y toma de decisiones
- Aplicaciones en sectores como retail, viajes, salud o marketing
