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Data Sciencie y Big Data

Una combinación esencial

L

os datos se han convertido en un activo de gran relevancia en el funcionamiento de muchas empresas, cada vez son más las que almacenan grandes volúmenes de datos no estructurados que pueden explotarse con nuevas herramientas analíticas. La forma en que las empresas producen, gestionan y utilizan la información se está convirtiendo en una estrategia fundamental.

Los datos se incrementan de una forma vertiginosa cada año. Este crecimiento genera la necesidad de contar con profesionales que transformen esa cantidad de información en un valor corporativo, buscando en general favorecer la toma de decisiones en el entorno empresarial.

El término Big Data hace referencia a un conjunto de datos cuyo tamaño, complejidad y velocidad de crecimiento dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales como bases de datos relacionales. Los grandes datos se caracterizan por las 5 V’s: Volumen, Velocidad, Variedad, Veracidad y Valor de los datos. Además, pueden clasificarse en función de su estructura y procedencia.

El análisis de estos datos ayuda a las empresas a descubrir patrones inesperados de la propia actividad empresarial y realizar predicciones en diferentes ámbitos.

La Ciencia de Datos (Data Science) es un campo multidisciplinar que se centra en la extracción de información explotable a partir de datos brutos, teniendo como objetivo principal la identificación de tendencias, conceptos, conexiones y correlaciones en las grandes series de datos. El Data Science aporta las técnicas, herramientas, sistemas de modelado de datos y habilidades necesarias para el procesamiento de los grandes datos y la extracción de información de valor para las organizaciones permitiéndoles determinar actuaciones para la reducción de costes, la entrada a nuevos mercados, el aumento de la efectividad en las campañas de marketing o el lanzamiento de nuevos productos o servicios adecuados a las exigencias del cliente.

Principales diferencias entre el Data Science y el Big Data:

  • Se distingue por: su variedad, velocidad, veracidad, volumen y valor de los datos.
  • Proporcionan potencial de rendimiento.
  • Extracción de grandes volúmenes de conjuntos de datos.
  • Proporciona los métodos y las técnicas para su análisis.
  • Utiliza enfoques teóricos y experimentales, además del razonamiento deductivo e inductivo.
  • Utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores y obtener predicciones precisas.
  • Se distingue por: su variedad, velocidad, veracidad, volumen y valor de los datos.
  • Proporcionan potencial de rendimiento.
  • Extracción de grandes volúmenes de conjuntos de datos.
  • Proporciona los métodos y las técnicas para su análisis.
  • Utiliza enfoques teóricos y experimentales, además del razonamiento deductivo e inductivo.
  • Utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores y obtener predicciones precisas.

La combinación de Big Data y Data Science tiene un potencial infinito que permite afrontar muchos de los desafíos surgidos a raíz del auge de la transformación digital en la actualidad. Algunas organizaciones, como Amazon o Netflix, la usan para analizar preferencias y realizar recomendaciones adaptadas a los usuarios; Starbucks hace uso de los datos para decidir la ubicación de sus negocios; y Zara para establecer una estrategia de precios o mejorar la gestión de los inventarios de las tiendas para que no falte stock. La combinación con otras tecnologías como el machine learning y la inteligencia artificial permitirá que los Tesla se vuelvan autónomos, ya que con la información han creado mapas con infinidad de variables que los hacen cien veces más precioso que el GPS.

Independientemente del objetivo marcado, la combinación de Big Data y Data Science permite que las decisiones se realicen con un margen de error muy pequeño y grandes cambios en los beneficios obtenidos por la empresa.