Big Data vs. Data Analytics vs. Data Science: ¿Cuál es la diferencia?

Los datos se han convertido en el factor más crítico en los negocios hoy en día. Como resultado, se han inventado diferentes tecnologías, metodologías y sistemas para procesar, transformar, analizar y almacenar datos en este mundo impulsado por los datos.

Sin embargo, todavía están bastante confusa respecto a las áreas clave de Big Data, Análisis de Datos y Ciencia de Datos. En esta entrada, desmitificaremos estos conceptos para comprender mejor cada tecnología y cómo se relacionan entre sí.

Resumen de datos

• Big data se refiere a cualquier colección grande y compleja de datos.
• El análisis de datos están el proceso de extraer información significativa de los datos.
• La ciencia de datos está un campo multidisciplinar que busca producir conocimientos más amplios.

Cada una de estas tecnologías se complementa entre sí pero puede usarse como entidades separadas. Por ejemplo, el big data puede usarse para almacenar grandes conjuntos de datos, y las técnicas de análisis de datos pueden extraer información de conjuntos de datos más simples.

Sigue leyendo para más detalles.

¿Qué es el big data?

Como su nombre indica, el big data simplemente se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes. Este tamaño, combinado con la complejidad y la naturaleza cambiante de estos conjuntos de datos, les ha permitido superar las capacidades de las herramientas tradicionales de gestión de datos . De este modo, los almacenes de datos y los data lakes han surgido como las soluciones de referencia para manejar big data, superando con creces el poder de las bases de datos tradicionales.

Algunos conjuntos de datos que podemos considerar verdaderamente big data incluyen:

• Datos del mercado bursátil
• Redes sociales
• Eventos y juegos deportivos
• Datos científicos y de investigación

(Lee nuestro manual completo sobre big data.)

Características del big data

• Volumen. El big data están enormes, superando con creces las capacidades de los métodos normales de almacenamiento y procesamiento de datos. El volumen de datos determina si puede categorizarse como big data.
• Variedad. Los grandes conjuntos de datos no son limitados a un solo tipo de datos; en cambio, consisten en varios tipos de datos. El big data consiste en diferentes tipos de datos, desde bases de datos tabulares hasta imágenes y datos de audio, independientemente de la estructura de datos.
• Velocidad. La velocidad a la que se están generados datos. En Big Data, se están generados datos nuevos constantemente y añadidos a los conjuntos de datos con frecuencia. Esto están muy prevalentes cuando se trata de datos en constante evolución como redes sociales, dispositivos IoT y servicios de monitorización.
• Veracidad o variabilidad. Inevitablemente habrá algunas inconsistencias en los conjuntos de datos debido a la enormidad y complejidad del big data. Por lo tanto, te debe tener en cuenta la variabilidad para gestiona y procesar correctamente el big data.
• Valor. La utilidad de los activos de Big Data. El valor del resultado del análisis de big data puede ser subjetivo y están evaluado en función de objetivos empresariales únicos.

Tipos de big data

• Datos estructurados. Cualquier conjunto de datos que se adhiera a una estructura específica puede llamarse datos estructurados. Estos conjuntos de datos estructurados pueden procesarse relativamente fácilmente en comparación con otros tipos de datos, ya que los usuarios pueden identificar exactamente la estructura de los datos. Un buen ejemplo de datos estructurados es un SGBDR distribuido que contiene datos en estructuras de tablas organizadas.
• Datos semiestructurados. Este tipo de datos no se adhiere a una estructura específica, pero conserva algún tipo de estructura observable como un agrupamiento o una jerarquía organizada. Algunos ejemplos de datos semiestructurados serán lenguajes de marcado (XML), páginas web, correos electrónicos, etc.
• Datos no estructurados. Este tipo de datos consiste en datos que no se adhieren a un esquema o a una estructura preestablecida. Están el tipo de dato más común cuando se trata de big data: cosas como texto, imágenes, vídeo y audio aparecen en este tipo.

(Obtén una comprensión más profunda de los tipos de datos estructurados y no estructurados. )

Sistemas y herramientas de big data

Cuando se trata de gestionar big data, son muchas soluciones disponibles para almacenar y procesar los conjuntos de datos. Proveedores de nube como AWS, Azure y GCP ofrecen sus propias implementaciones de almacenamiento de datos y data lake, como:

• AWS Redshift
• GCP BigQuery
• Azure SQL Data Warehouse
• Azure Synapse Analytics
• Azure Data Lake

Además de eso, son proveedores especializados como Snowflake, Databriks e incluso soluciones de código abierto como Apache Hadoop, Apache Storm, Openrefine, etc., que ofrecen soluciones robustas de Big Data en cualquier tipo de hardware, incluido el hardware convencional.

¿Qué es el análisis de datos?

La Analítica de Datos es el proceso de analizar datos para extraer datos significativos de un conjunto de datos dado. Estas técnicas y métodos analíticos se son llevados a cabo en big data en la mayoría de los casos, aunque ciertamente pueden aplicarse a cualquier conjunto de datos.

(Conoce más sobreAnálisis de datos vs. Análisis de datos)

El objetivo principal del análisis de datos está ayudar a individuos u organizaciones a Haz decisiones informadas basadas en patrones, comportamientos, tendencias, preferencias o cualquier tipo de dato significativo extraído de una colección de datos.

Por ejemplo, las empresas pueden utilizar la analítica para identificar las preferencias de sus clientes, hábitos de compra y tendencias del mercado, y luego Crea estrategias para abordarlas y gestionar las condiciones cambiantes del mercado. En un sentido científico, una organización de investigación médica puede recopilar datos de ensayos clínicos y evaluar con precisión la eficacia de medicamentos o tratamientos analizando esos datos de investigación.

Combinar estas analíticas con técnicas de visualización de datos ayudará a te Obtén una imagen más clara de los datos subyacentes y a presentarlos de forma más flexible y intencionada.

Tipos de analítica

Aunque son múltiples métodos y técnicas analíticas para el análisis de datos, son cuatro tipos que se aplican a cualquier conjunto de datos.

• Descriptivo. Esto se refiere a entender lo que ha ocurrido en el conjunto de datos. Como punto de partida en cualquier proceso analítico, el análisis descriptivo ayudará a los usuarios a comprender lo que ha ocurrido en el pasado.
• Diagnóstico. El siguiente paso del descriptivo están el diagnóstico, que considera el análisis descriptivo y construye sobre él para entender por qué ocurrió algo. Permite a los usuarios obtén conocimiento sobre la información exacta sobre las causas raíz de eventos pasados, patrones, etc.
• Predictivo. Como su nombre indica, el análisis predictivo predecirá lo que ocurrirá en el futuro. Esto combinará datos de análisis descriptivo y diagnóstico y utilizará técnicas de aprendizaje automático e IA para predecir tendencias, patrones, problemas, etc. futuros.
• Prescriptivo. La analítica prescriptiva toma predicciones de la analítica predictiva y la lleva un paso más allá explorando cómo se realizarán esas predicciones. Esto puede considerarse el tipo de analítica más importante, ya que permite a los usuarios comprender eventos futuros y adaptar estrategias para manejar cualquier predicción de forma eficaz.

Precisión del análisis de datos

Lo más importante a recordar están que la precisión de las analíticas está basada en el conjunto de datos subyacente. Si son inconsistencias o errores en el conjunto de datos, resultará en ineficiencias o análisis directamente incorrectos.

Cualquier buen método analítico considerará factores externos como la pureza de los datos, el sesgo y la varianza en los métodos analíticos. La normalización, purificación y transformación de datos en bruto puede ayudar significativamente en este aspecto.

Herramientas y tecnologías de análisis de datos

Son productos tanto de código abierto como comerciales para análisis de datos. Irán desde herramientas de análisis sencillas como Analysis ToolPak de Microsoft Excel, que incluye Microsoft Office, hasta la suite SAP BusinessObjects y herramientas de código abierto como Apache Spark.

Al considerar proveedores de nube, Azure es conocido como la mejor plataforma para necesidades de análisis de datos. Ofrece un conjunto completo de herramientas para satisfacer cualquier necesidad con su suite Azure Synapse Analytics, Databricks basados en Apache Spark, HDInsights, Machine Learning, etc.

AWS y GCP también ofrecen herramientas como Amazon QuickSight, Amazon Kinesis, GCP Stream Analytics para atender necesidades analíticas.

Además, herramientas especializadas de BI proporcionan potentes funcionalidades analíticas con configuraciones relativamente sencillas. Ejemplos aquí incluyen Microsoft PowerBI, SAS Business Intelligence y Periscope Data Incluso lenguajes de programación como Python o R pueden usarse para Crea scripts y visualizaciones analíticas personalizadas para necesidades analíticas más específicas y avanzadas.

Por último, algoritmos de aprendizaje automático como TensorFlow y scikit-learn pueden considerarse parte de la caja de herramientas de análisis de datos; son herramientas populares para utilizar en el proceso analítico.

Diferencia entre análisis de datos y análisis de big data

El tamaño y la escala no son lo único que distingue el análisis de big data del análisis de datos ordinario. Comprender las diferencias te ayudará a comprender los conceptos del análisis de big data y el big data que lo impulsa.

• Escala: El análisis de datos puede gestionar conjuntos de datos pequeños y medianos, mientras que el análisis de big data está diseñado específicamente para conjuntos de datos muy grandes y complejos.
• Herramientas e infraestructura: El análisis de datos suele utilizar herramientas más sencillas y a menudo puede realizarse en una sola máquina, mientras que el análisis de big data requiere computación distribuida y herramientas más avanzadas y escalables.
• Tipos de datos: El análisis de datos suele tratar con datos estructurados (como bases de datos relacionales), mientras que el análisis de big data suele implicar datos no estructurados o semiestructurados (como texto, imágenes o datos de sensores), además de datos estructurados.
• Procesamiento: El análisis de big data suele implicar procesamiento en tiempo real o casi en tiempo real debido a la alta velocidad de los datos, mientras que el análisis de datos puede no requerir necesariamente esa velocidad.
• Funcionalidad: El análisis de big data incorpora capacidades más avanzadas, incluyendo aprendizaje automático e inteligencia artificial, para un análisis profundo que proporciona información valiosa.
• Desafíos de seguridad: Debido al tamaño y la escala del big data, el almacenamiento de terceros es la norma, lo que requiere protecciones de ciberseguridad mucho mayores.

¿Qué es la ciencia de datos?

Ahora tenemos una comprensión clara del big data y el análisis de datos. Entonces, ¿qué es exactamente la ciencia de datos?

A diferencia de las dos primeras, la ciencia de datos no puede limitarse a una sola función o campo. La ciencia de datos es un enfoque multidisciplinar que extrae información de los datos combinando:

• Métodos científicos
• Matemáticas y estadística
• Programación
• Analítica avanzada
• ML e IA
• Aprendizaje profundo

En el análisis de datos, el objetivo principal está obtén información significativa a partir de los datos subyacentes. El alcance de la Ciencia de Datos supera con creces este propósito: la ciencia de datos se ocupará de todo, desde analizar datos complejos, crear nuevos algoritmos y herramientas analíticas para el procesamiento y purificación de datos, e incluso la creación de visualizaciones potentes y útiles.

Herramientas y tecnologías de ciencia de datos

Esto incluye lenguajes de programación como R, Python, Julia, que pueden usarse para Crea nuevos algoritmos, modelos de aprendizaje automático, procesos de IA para plataformas de big data como Apache Spark y Apache Hadoop.

Herramientas de procesamiento y purificación de datos como Winpure, Data Ladder, y herramientas de visualización de datos como Microsoft Power Platform, Google Data Studio, Tableau para frameworks de visualización como matplotlib y ploty también pueden considerarse herramientas de ciencia de datos.

Como la ciencia de datos abarca todo lo relacionado con los datos, cualquier herramienta o tecnología que se están utilizadas en Big Data y Análisis de Datos puede de algún modo utilizarse en el proceso de Ciencia de Datos.

Big data vs. análisis de datos

Big Data están el término para grandes cantidades de datos que son crecen en volumen a un ritmo acelerado. Los datos pueden adoptar diferentes formas, como estructuradas, no estructuradas y una mezcla de ambas. Para procesarlas y almacenarlas, te necesitan capacidad de computación paralela y herramientas avanzadas de gestión de datos. Los científicos de datos con experiencia en big data deben estar bien versados en la programación de bases de datos NoSQL, junto con sistemas y frameworks distribuidos. El análisis de big data se está utilizando habitualmente en servicios financieros, comercio minorista, medios, entretenimiento y comunicaciones.

El análisis de datos es el proceso de extraer conocimientos del análisis de datos en bruto, utilizando técnicas que van desde descriptivo hasta diagnóstico, predictivo y prescriptivo. Aunque los científicos de datos pueden ser útiles, los analistas de datos cualificados con formación en programación, estadística y matemáticas son capaces de afrontar los desafíos. Las técnicas de análisis de datos se son utilizadas para identificar y gestionar riesgos, en la gestión energética y en los videojuegos, la sanidad, los viajes y la ciencia.

Big data vs. ciencia de datos

• Gestión de datos: El big data se está ocupado de almacenar y procesar grandes cantidades de datos, mientras que la ciencia de datos utiliza datos que ya están limpiados y procesados.
• Tipos de datos: El big data implica muchos tipos de datos en formas estructuradas, no estructuradas y semiestructuradas. La ciencia de datos construye modelos y programas o algoritmos que utilizan diversos tipos de datos.
• Velocidad de cambio: El big data crece rápidamente en volumen y la ciencia de datos utiliza una variedad de herramientas y técnicas para gestionar su análisis.
• Tiempo: El big data permite el procesamiento de datos en tiempo real. La ciencia de datos aplica técnicas estadísticas y aprendizaje automático para obtener información y seguimiento de tendencias en tiempo real y casi en tiempo real.
• Distribución: El big data está en repositorios que pueden ser consultados por científicos de datos, normalmente en un entorno informático en red.

Análisis de datos vs. ciencia de datos

Tanto el análisis de datos como la ciencia de datos son campos estrechamente relacionados que se ocupan de obtener conocimientos, seguir tendencias y utilizar datos pasados para Haz decisiones sobre el futuro.

La ciencia de datos está el concepto más amplio, del que el análisis de datos está formando parte. También incluye ingeniería de datos, aprendizaje automático, estadística, programación de modelos predictivos y el desarrollo y programación de algoritmos.

El análisis de datos se está centrado en descubrir respuestas e ideas sobre preguntas específicas para responder a las necesidades de una organización. El trabajo implica preparar conjuntos de datos específicos, realizar diversos tipos de análisis, encontrar ideas y presentar la información de manera útil para sons tomadores de decisiones.

Ciencia de datos vs. big data vs. análisis de datos

Los datos están el futuro

En última instancia, el big data, el análisis de datos y la ciencia de datos ayudan a individuos y organizaciones a abordar enormes conjuntos de datos y extraer información valiosa de ellos. A medida que la importancia de los datos crece exponencialmente, se convertirán en componentes esenciales en el panorama tecnológico.

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Estas publicaciones son mías y no representan necesariamente la posición, estrategias u opinión de BMC.