El Big Data es un componente crítico del mundo corporativo actual, ya que ofrece insights y resultados procesables que pueden ser aprovechados para expandir los horizontes empresariales. La creación de grandes conjuntos de datos requiere de herramientas que permitan analizarlos e identificar información relevante. Es allí donde los conceptos Data Science y Data Analytics entran en escena.
Ahora bien, aunque la ciencia de datos y el análisis de datos son elementos centrales para el Business Intelligence y están estrechamente conectados, no son conceptos idénticos. De hecho, persiguen enfoques diferentes y proporcionan distintos resultados.
En este artículo, describimos las características y los diferenciales de los términos data science y data analytics.
Data Science: definición y alcances
La ciencia de datos es la puesta en marcha de herramientas, procesos y técnicas diversas —programación, estadística, machine learning y algoritmos, entre otros—a fin de poder combinar, preparar y examinar grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados.
El propósito central de data science es plantear preguntas, localizar posibles vías de estudio, identificar patrones y tendencias y desarrollar perspectivas procesables.
El proceso de la ciencia de datos contempla 6 fases esenciales:
- Definición de objetivos. Este campo trabaja con las partes interesadas para definir las metas y los objetivos del análisis. Estos objetivos pueden ser específicos o amplios.
- Recolección de datos. Cuando no existen sistemas para recopilar y almacenar los datos de origen, se establece un proceso sistemático para hacerlo.
- Integración y gestión de datos. Luego, se aplican las mejores prácticas de integración de datos a fin de transformar los datos brutos en información limpia y lista para ser analizada. Este proceso de integrar los registros implica la replicación, ingesta y transformación de datos para combinar distintos tipos de datos en formatos estandarizados que luego se almacenan en repositorios como data lakes o data warehouses.
- Investigación y exploración de datos. A continuación, se lleva a cabo una investigación inicial y un análisis exploratorio de los datos utilizando una plataforma de análisis de datos o una herramienta de Business Intelligence.
- Desarrollo de modelos. Tomando como base el objetivo empresarial y la exploración de datos, se escogen uno o varios modelos analíticos y algoritmos potenciales y luego se construyen estos modelos utilizando lenguajes de programación (Python, SQL, entre otros) y aplicando técnicas de ciencia de datos (AutoML, aprendizaje automático o inteligencia artificial). Finalmente, los modelos se entrenan a través de pruebas iterativas hasta que funcionan de manera adecuada.
- Despliegue y presentación de los modelos. Una vez seleccionados y perfeccionados, los modelos se ejecutan con los datos disponibles para obtener información. Luego, esta información se comparte con los stakeholders mediante dashboards y herramientas de visualización de datos. Basándose en los comentarios de las partes interesadas, se realizan los ajustes necesarios en el modelo.
¿De qué hablamos cuando hablamos de data analytics?
La analítica de datos contempla el uso de herramientas y procesos para combinar y examinar conjuntos de datos a fin de detectar patrones, desarrollar insights procesables y promover una toma de decisiones más acertada.
No obstante, a diferencia de lo que sucede con la ciencia de datos —centrada en la exploración abierta—, el campo del data analytics examina datos para extraer valor y encontrar respuestas a preguntas concretas que conduzcan a mejoras inmediatas.
Se trata de una herramienta extremadamente útil para todos los negocios, ya que ayuda a convertir un gran número de datos en una información sencilla, o sea, en conclusiones que permiten tomar decisiones informadas y, en consecuencia, adecuadas.
Entre las etapas del proceso de análisis de datos, encontramos:
- Definición de los requisitos del proyecto y recopilación de datos. Aquí se determinan qué preguntas se quieren responder, al mismo tiempo que se busca garantizar la recolección integral de los datos que se necesitan.
- Integración y gestión de datos. La segunda etapa contempla la transformación de los datos brutos en información limpia y preparada para el negocio. Esto incluye la replicación e ingesta de los mismos, a fin de combinar diferentes tipos de datos en formatos estandarizados que se almacenan en data lakes o data warehouse y se rigen por un conjunto de reglas específicas.
- Análisis, colaboración e intercambio de datos. Luego, se exploran los datos, colaborando con otros para desarrollar perspectivas mediante el uso de software de análisis de datos. Finalmente, se comparten las conclusiones utilizando dashboards e informes interactivos.
Data analytics vs. data science, ¿en qué difieren estos modelos?
Aunque data science y data analytics implican el trabajo con datos para obtener información, tienen características, propósitos y alcances distintos.
La analítica de datos se centra en el análisis de datos antiguos para tomar decisiones en el presente. La ciencia de datos, en cambio, apunta a usar los datos para crear modelos que permitan predecir resultados a futuro. A continuación, detallamos las principales diferencias entre estos enfoques.
Objetivos
La ciencia de datos se ocupa de innovaciones, produciendo conocimientos amplios a través de la explotación de los datos entendidos como conocimientos procesables que responden a preguntas concretas y específicas.
Por su parte, la analítica de datos aprovecha los recursos existentes, centrándose en obtener información que responda a interrogantes concretos y aplicables.
Scope y skills
El scope del data science es amplio y multidisciplinar, ya que incluye la ingeniería de datos, la informática, la estadística, el aprendizaje automático y el análisis predictivo, junto con la presentación de resultados.
El ámbito del data analytics es menor. Abarca la integración de datos, el análisis de datos y la presentación de datos.
Tipos de datos
La ciencia de datos se ocupa principalmente de datos no estructurados, mientras que el data analytics analiza datos estructurados.
Enfoque
Quienes se dedican a la ciencia de datos, preparan, gestionan y exploran grandes conjuntos de datos y, a continuación, desarrollan modelos analíticos y algoritmos personalizados para obtener la información necesaria. Además, trabajan de manera colaborativa con los stakeholders para definir los objetivos del proyecto y compartir los resultados.
Aquellos que trabajan en analítica de datos, por su parte, preparan, gestionan y analizan conjuntos de datos definidos a fin de identificar tendencias y crear presentaciones visuales que permitan que las organizaciones tomen mejores decisiones.
Conocimientos de programación y habilidades estadísticas
Los científicos de datos tienen conocimientos profundos de programación, así como skills estadísticos.
En cambio, los analistas de datos poseen conocimientos básicos de programación y no necesitan tener habilidades estadísticas específicas.
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