Ciencia de datos frente a análisis de datos: entender las diferencias

¿Qué es data science?

Data science es una disciplina que se ocupa de una cantidad masiva de datos obtenidos de distintas fuentes. Es uno de los campos de mayor crecimiento, ya que en los últimos años se ha producido un aumento masivo del número de fuentes de datos.

Las soluciones de data science se consiguen mediante una variedad de herramientas que extraen información relevante y encuentran patrones ocultos para utilizarlos en la toma de decisiones empresariales y la planificación estratégica. Para obtener los datos relevantes, los científicos de datos tienen que ser capaces de integrar estadística, inteligencia artificial, matemáticas, aprendizaje automático, analítica avanzada, así como programación.

Habilidades y herramientas

Lo que caracteriza a los científicos de datos es su capacidad para hacer preguntas con el fin de encontrar caminos hacia lo desconocido. También son responsables de construir modelos estadísticos y escribir algoritmos, por lo que es absolutamente crucial que tengan conocimientos estadísticos y matemáticos. También deben tener sólidas aptitudes técnicas, entre ellas:

• data analysis;
• almacén/recuperación de datos;
• aprendizaje automático;
• programación orientada a objetos;
• Java y Python para data science;
• de datos;
• desarrollo de software;
• estadísticas;
• visualización de datos.

Y dominar herramientas como:

• Tableau;
• PySpark;
• Hadoop;
• SAS;
• BigML;
• Apache Spark;
• MATLAB.

Todas estas habilidades y herramientas son necesarias para poder diseñar procesos de modelado y crear modelos predictivos y algoritmos. Estos se aplican además para resolver problemas complejos y utilizar data science en los negocios.

Funciones y responsabilidades

En general, los científicos de datos trabajan en estrecha colaboración con las empresas de sus clientes para comprender plenamente sus objetivos principales y determinar cómo pueden utilizarse los macrodatos para mejorar la productividad. Crean modelos predictivos y algoritmos y diseñan procesos de modelado de datos para extraer y analizar los datos necesarios para el proyecto. Aunque cada proyecto es diferente, el proceso de recopilación y data analysis de data science suele seguir el camino que se indica a continuación:

1. formular preguntas pertinentes para iniciar el proceso de descubrimiento y recopilación de información;
2. recogida de datos;
3. limpieza y tratamiento de los datos;
4. integrar y almacenar datos;
5. investigar los datos iniciales y analizar los datos exploratorios;
6. seleccionar uno o varios algoritmos y modelos potenciales;
7. aplicando técnicas diseñadas para data science;
8. medir y mejorar los resultados;
9. Presentar y comunicar el resultado final a las partes interesadas;
10. realizar ajustes en función de la información recibida.

Una vez completado este proceso, es hora de repetir los mismos pasos para resolver un nuevo problema en un nuevo proyecto.

¿Qué es data analysis?

Dado que las empresas y las redes sociales generan una inmensa cantidad de información, como datos relacionados con los clientes o archivos de registro, quieren utilizar la información recopilada en su beneficio. Aquí es donde entra en juego data analytics.

Data analytics analiza enormes conjuntos de datos para descubrir patrones, correlaciones y tendencias nunca vistos y obtener información valiosa para tomar decisiones empresariales inteligentes, mejorar el marketing y aumentar la eficacia en general. Por eso la consultoría de data analytics es tan popular entre las empresas que desean utilizarla para mejorar el rendimiento de su negocio.

Habilidades y herramientas

Para los analistas de datos también es importante tener formación matemática o estadística o aprender las herramientas necesarias para tomar decisiones utilizando números, ya que tienen que diseñar bases de datos y sistemas de datos y mantenerlos con ayuda de herramientas estadísticas. Las principales competencias del analista de datos son

• minería de datos y modelización;
• SQL;
• análisis y visualización de datos;
• análisis estadístico;
• machine learning;
• gestión de bases de datos e informes sobre bases de datos;
• análisis predictivo;
• programación informática.

Las herramientas necesarias son:

• Python;
• R;
• Tableau;
• Apache Spark;
• QlikView;
• SAS;
• Power BI.

Todos ellos son vitales para recopilar datos, organizarlos y analizarlos.

Funciones y responsabilidades

Un día en la vida de los analistas de datos puede variar en función de los objetivos de los proyectos de data analytics y del grado en que la organización haya adoptado tecnologías y prácticas basadas en datos. Sin embargo, las responsabilidades del analista de datos suelen incluir lo siguiente:

• extracción de datos de fuentes primarias y secundarias;
• diseño y mantenimiento de bases y sistemas de datos;
• utilizar diversos medios para interpretar conjuntos de datos;
• Colaborar con un ingeniero de data analytics, un programador o un responsable de la organización para desarrollar políticas y modificaciones del sistema;
• resultados de los informes.

Además, los analistas de datos deben comprender los fundamentos de la estadística y saber cómo funcionan las bases de datos.

Diferencia entre data science y data analysis

La diferencia fundamental entre ambos campos es la parte del big data que cada uno de ellos prioriza. Aunque tanto data analysis como data science trabajan con datos y a menudo se piensa que son lo mismo, se trata de dos disciplinas distintas.

Data science se centra en diseñar y realizar nuevos procesos para modelar datos. Su funcionamiento se basa principalmente en el uso de prototipos, modelos predictivos, algoritmos y análisis personalizados.

Por otro lado, la analítica de datos se ocupa más de explorar grandes conjuntos de datos con el fin de identificar tendencias, elaborar gráficos y, en general, ayudar a las empresas a tomar decisiones más estratégicas y eficientes.

Analista de datos frente a científico de datos: comparación de competencias

La diferencia entre un científico de datos y un analista de datos radica en su grado de experiencia en el uso de macrodatos. Un analista de datos utiliza métodos de prueba descriptivos para informar sobre datos objetivos y ofrecer análisis prescriptivos. En cambio, un científico de datos debe conocer todo el proceso de análisis y generar valor para las empresas a partir de los datos.

Veamos la siguiente tabla comparativa para comprender con mayor precisión las diferencias entre las competencias de los analistas de datos y las de los científicos de datos.

El futuro de data science y data analytics

¿Qué le depara el futuro a la Big Tech? ¿Cómo evolucionarán las tecnologías en los próximos años y cómo afectarán estos cambios a la forma en que las empresas y las personas manejan sus datos?

Sin duda, el futuro de data science y data analytics es brillante y proporcionará algunos de los puestos de trabajo mejor pagados. Ya se trate de una mayor dependencia de las grandes redes de datos o del crecimiento de las tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial, el potencial es inmenso. Habrá que esperar para ver cómo crecen estos campos y ayudan a las empresas.

Conclusión

A medida que pasa el tiempo, cada vez más organizaciones reconocen la necesidad de gestionar los datos que producen, creando una enorme demanda de servicios y soluciones de data science y data analysis. Y esta creciente demanda seguirá disparándose incluso después de un par de décadas, allanando el camino para nuevas e innovadoras empresas y especialistas en data analysis.