Big Data vs Data Science ¿Cuáles son sus diferencias?

big data vs data science

Existe compatibilidad entre Big Data y Ciencia de datos (Data Science)

Todos hemos sido testigos del crecimiento sorprendente de la información generada en todo el mundo y en Internet para dar como resultado el tan sonado concepto de Big Data.

Big data se refiere a una gran colección de datos procedentes de distintas fuentes y, por lo regular, no está disponible en formatos de bases de datos estándar de los que generalmente somos conscientes. Los datos grandes abarcan todos los tipos de datos, a saber, información estructurada, semiestructurada y no estructurada.

Sin embargo, el procesamiento de grandes datos no se puede lograr con facilidad utilizando métodos tradicionales de análisis de datos.

Los datos no estructurados requieren técnicas, herramientas y sistemas de modelado de datos especializados para extraer información según se vaya necesitando.

La ciencia de datos es un enfoque científico que aplica ideas matemáticas y estadísticas y herramientas informáticas para procesar datos grandes.

La ciencia de datos o Data Science, es un campo especializado que combina áreas múltiples como estadísticas, matemáticas, técnicas de captura de datos, limpieza de datos, minería y programación para preparar y alinear grandes datos para un inteligente análisis para obtener información.

Data Science es un área con grandes desafíos debido a las complejidades involucradas en la combinación y aplicación de diferentes métodos, algoritmos y complejas técnicas de programación para realizar análisis inteligentes en grandes volúmenes de datos.

Es un hecho que el campo de la ciencia de datos ha evolucionado a raíz del big data. Podemos asegurar que el big data y data science son inseparables. Sin embargo, existen varias diferencias entre ellas que a continuación analizaremos.

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Diferencias claves. Big Data vs Data Science

  • Las organizaciones necesitan grandes datos para mejorar la eficiencia, comprender mercados nuevos e incrementar la competitividad, Entonces la ciencia de datos proporciona los métodos para comprender y utilizar el potencial del big data de manera óptima.
  • Hoy en día, para las organizaciones, no hay límite para la cantidad de datos  que se pueden recopilar, sin embargo, para usar toda esta información para extraer información significativa para las decisiones de la organización, se necesita ciencia de datos.
  • Los datos grandes se caracterizan por su velocidad, variedad y volumen (popularmente conocidos como 3V), mientras que la ciencia de datos otorga las técnicas para analizar datos caracterizados por 3V.
  • Big data proporciona el potencial de rendimiento. Sin embargo, extraer información de Big Data para utilizar su potencial para mejorar el rendimiento es un desafío significativo. La ciencia de los datos o Data science usa enfoques teóricos y experimentales además del razonamiento deductivo. Tiene la gran tarea de descubrir toda la información perspicaz escondida de una compleja red de datos no estructurados, lo que ayuda a las organizaciones a darse cuenta del potencial del big data.
  • El análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos. Contrario al análisis, la ciencia de datos hace uso de algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar a la computadora para aprender sin mucha programación para hacer predicciones a partir de datos masivos. Por lo tanto, la ciencia de los datos no se debe confundir con el análisis de big data.
  • Big data se relaciona más con la tecnología (Hadoop, Java, Hive, etc.), informática distribuida y herramientas y software de análisis. Esto se opone a la ciencia de datos que se centra en las estrategias para las decisiones comerciales, la diseminación de datos utilizando las matemáticas, las estadísticas y las estructuras y métodos de datos
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