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Big-Data-vs-Data-Analytics-vs-Data-Science Big Data vs Data Analytics vs Data Science

Big Data vs Data Analytics vs Data Science

Hemos hablado en varios textos sobre diferentes aspectos del mundo de los datos pero es habitual ver cómo mucha gente, sobre todo el usuario medio, dejando a un lado a los expertos en la materia evidentemente, tienen serias dificultades para diferenciar entre las distintas áreas que se engloban en dicho término. Es normal, ya que el crecimiento ha sido sobresaliente, y la terminología no es sencilla por la tecnicidad de la misma y el hecho de que sea en inglés. En estas líneas vamos a intentar aclarar las diferencias entre Big Data, Data Analytics y Data Science.

Qué es Data Science

En primer lugar es importante aclarar cada término por separado. Data Science es la disciplina que abarca todo lo relacionado con la preparación y análisis de datos independientemente si son estructurados o no. Esto, de forma extendida, significa que combina diferentes disciplinas científicas como la estadística, la matemática y la programación con otra serie de habilidades entre las que se incluyen la resolución de problemas y la capacidad de análisis para poder extraer la mayor información posible de los datos tratados.

Qué es Big Data

Big data, por su parte, hace referencia al trabajo con cantidades incalculables de datos en masa que serían inclasificables sin su existencia. Generalmente, la cantidad es tan alta que hace falta mucho más almacenaje que un único ordenador. Su trabajo es decisivo a la hora de ofrecer información de forma ordenada y comprensible que, tras ser analizada, permita tomar decisiones estratégicas en consecuencia.

Qué es Data Analytics

Por último, el Data Analytics es la disciplina concreta que examina los datos en bruto y obtiene conclusiones que luego son clave para tomar decisiones. Por supuesto, no es un trabajo manual, sino que se apoya en algoritmos y en todo tipo de herramientas.

En base a estas explicaciones, es más sencillo entender que la aplicación de cada una de ellas no es exactamente la misma por mucho que estén relacionadas entre ellas. Por ejemplo, el Data Science es muy eficaz si se utiliza en las búsquedas por internet como lo hacen los motores de búsqueda o en el mundo de la publicidad digital, que utiliza esta ciencia como base de su tremendo impacto en el consumidor.
El Big Data, por su parte, es fundamental en negocios como la banca, las compañías de seguros y en general todos los sectores que estén relacionados con las inversiones, ya que necesitan desentramar millones de datos que conviven de muy diversa manera. Pero también es decisivo hoy en día en la gran mayoría de sectores de la economía y en todos los niveles porque, por ejemplo, más allá de las grandes compañías, el Big Data puede ser la diferencia entre la rentabilidad o el fracaso de muchas empresas de tamaños pequeño y mediano.

En cuanto al data analytics, es muy utilizado por instituciones públicas que quieren afinar con sus gatos, como por ejemplo la sanidad a la hora de valorar su eficacia con los clientes y el tiempo que se les dedica, los videojuegos o el sector energético.

Formaciones específicas

Un tercer plano en el que se diferencian estos tres consejos además de en las definiciones en sí mismas y en sus posibles aplicaciones, es en la formación que exige cada uno. Los expertos en Data Science tienen conocimiento de herramientas específicas como SAS; el lenguaje de codificación Python, el más común dentro del mundo de los datos junto con otros también conocidos como Java; dominio del lenguaje SQL y otras herramientas como la plataforma Hadoop y saber trabajar con datos no estructurados.

En cambio, el Big Data exige muchas habilidades personales que tienen que ver con la capacidad analítica, con la creativa e incluso con disciplinas como las matemáticas. Además, al ser puestos que te exponen más a nivel comercial y social, son también tenidas en cuenta las habilidades sociales de los candidatos en muchos casos.

Similares son las capacidades de los expertos en Data Analytics pero deben sumarle algunas más de carácter específico como la habilidad social y comunicativa y otras de índole profesional como el dominio del aprendizaje automático, manejo de datos y también la capacidad de prevenir y visualizar situaciones de forma anticipada. Esto último puede marcar la diferencia para el devenir de una empresa.

Por último, una última diferencia serían los salarios, siendo más altos en el caso de los científicos de datos (Data Science), que está por encima, con creces y como norma general, de los 100.000 euros anuales según el portal especializado Glassdor. Big data y data analytics, en cambio, manejan sueldos similares, en torno a los 60.000 euros anuales, dependiendo de la experiencia, conocimientos y labores a desarrollar.

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Big Data vs Data Analytics vs Data Science

Hemos habladosobre diferentes aspectos del mundo de los datos pero es habitual ver cómo mucha gente, sobre todo el usuario medio, tienen serias dificultades para diferenciar entre las distintas áreas que se engloban en dicho término.Es normal, ya que el crecimiento ha sido sobresaliente y la terminología no es sencilla por la tecnicidad de la misma y el hecho de que sea en inglés. En estas líneas vamos a intentar aclarar las diferencias entre big data vs data analytics vs data science.