Última actualización el jueves, 1 de diciembre de 2022 a las 05:20 pm
¿Cuál es la diferencia entre Big Data y Data Science? Los datos son el petróleo del siglo XXI. El reto es analizarlos en profundidad y en tiempo real para sacar conclusiones orientadas a mejorar el modelo de negocio. Y es que, el Big Data, en simbiosis con utilización de herramientas tecnológicas, ha abierto un nuevo camino a las empresas que buscan escalar en el ecosistema digital. Pero no todo se puede solucionar mediante el empleo de la tecnología y el análisis de datos. Es en este contexto donde es necesario dar valor al concepto de Data Science. El objetivo es, detectar cuáles son los problemas y cómo que pueden resolver mediante el empleo de estos recursos.
La realidad es que la gestión de ingentes cantidades de datos no es un concepto nuevo. Lo que sí que ha cambiado es el volumen y la velocidad con la que se generan los datos y nuestra capacidad para analizarlos.
El 90% de los datos del mundo han sido creados durante los últimos dos años. Ante este panorama, las empresas ya no pueden obviar los beneficios que ofrece las 7 V del Big Data y análisis de estos grandes volúmenes de información. Por este motivo, según crece la capacidad de analizar y procesar datos, los esfuerzos orientados al Big Data y al Data Science son cada vez mayores.
Diferencia entre Big Data y Data Science
El Big Data se refiere a un conjunto de datos tan grande y complejo, que resulta difícil de procesar usando los sistemas de gestión de bases de datos disponibles o las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos, según la definición de la Wikipedia.
Antes de entrar en materia recalcar los tipos de datos de Big Data:
1. Smart Data
Son todos los datos referentes al negocio (tanto online, como offline). Desde cifras de facturación y ventas, hasta datos sobre los clientes, datos sobre nuestra actividad digital. En definitiva toda la información que esté relacionada con la consecución de los objetivos de la compañía.
2. Identity Data
Toda la que nos permite identificar a nuestros clientes actuales y potenciales: datos sobre sus gustos, historial de compras, hábitos de compra del usuario, tipo de interacción con nuestros activos (web, redes sociales, blog corporativo,…). Estos datos nos ayudan a maximizar la personalización de nuestra oferta, dependiendo de la fase del funnel de ventas en la que se encuentre en cliente potencial.
3. Open data
Agrupa al resto de datos externos a la empresa (son accesibles a todo el mundo que quiera conocerlos). Por su volumen y diversidad, nos será más difícil sacarles partido. Pero una vez encontrada la fuente de datos (e integrada), el potencial de estos datos es enorme.
Pese a que todavía son 2 fenómenos que están por desarrollar, el Big Data y el Data Science se han extendido ya a prácticamente todos los ámbitos de la vida laboral. Desde la banca y los seguros, a las aerolíneas, pasando por la mismísima NBA, los utilizan.
¿Quieres saber cómo se benefician en la mejor liga de baloncesto del mundo?
Los tiros fallados y los acertados, la distancia entre los jugadores o su altura. Todos los datos se vuelcan en un software de análisis estadístico para concluir qué jugadores, cómo y cuándo rinden mejor. En función de los resultados se deciden los fichajes. “Se unen variables y se identifican patrones. Se puede saber si un jugador consigue más aciertos si juega contra rivales que miden más de dos metros o solo 1,90. El show time clásico de la NBA se ha cambiado por el Big Data Time ¿Y sabes lo mejor de todo? Que realmente maximiza el potencial del equipo que lo utiliza (ya sea a nivel individual o colectivo).
¿Para qué sirve el Data Science y por qué integrarlo en la estrategia digital global?
El Data Science permite analizar un flujo de información (en muchas ocasiones, los datos llegan de diferentes maneras, y sin pulir, a una empresa) para convertirlo en información organizada y jerarquizada. En esos momentos, esa cantidad de información, se convierte en un valor añadido.
El Data scientist representa una evolución del rol de analista de datos de negocio y el perfil ha de tener una base fuerte en programación, estadística, análisis y matemáticas, además de saber transmitir convenientemente el resultado de su trabajo. Multinacionales de renombre como General Electric, Banco Santander o BBVA han creado en los últimos años nuevos cargos como el de chief data officer o chief analytical officer, cuya misión está orientada hacia 2 parámetros concretos:
- Velar por los datos que existen de la compañía
- Ser capaces de sacar el máximo rendimiento de esos datos.
Los retos del Data Science
- Poder analizar e interpretar los resultados de un problema específico y la capacidad para explicar estos resultados para aportar una visión objetiva y rigurosa de todos los procesos de un negocio.
- Determinar cómo obtener valor de los datos obtenidos y la definición clara de una estrategia de Big Data.
- Conseguir la perfecta alineación entre los servicios en la nube, Cloud Computing, y el Data Science.
- Transformar la toma de decisiones utilizando tecnologías de automatización de última generación.
En conclusión, en esta nueva era tecnológica, donde los datos nos inundan día a día, lo importante ya no es solo conocer esos datos, sino analizarlos para saber cómo utilizarlos en cada caso. Desde Increnta somos conscientes de la diferencia entre Big Data y Data Science. Si quieres más información sobre cómo transformar tu negocio a través del análisis y parametrización de toda la información de tu compañía, ponte en contacto con nosotros, y un experto digital se pondrá en contacto contigo.
