Big Data y Ciencia de Datos: Particularidades y Diferencias

Dentro de la estadística, la Ciencia de Datos se considera como una extensión de ella, y la cual, se encarga del estudio de un conjunto de datos de gran tamaño haciendo uso de la tecnología informática; adicionalmente, puede constituirse de una gran colección de datos heterogéneos de diferentes fuentes que usualmente no se obtienen de bases de datos estándar. Esto implica que no existiría tabulación de datos en una típica tabla o gráfico.

 

Por otra parte, la Big Data es una combinación de datos estructurados y no estructurados, recopilados y utilizados para extraer información, algo que usualmente hacen las organizaciones, siendo útil en entornos de aprendizaje automático, modelos predictivos, etc.

 

La Big Data es un sistema comúnmente utilizado para almacenar y procesar enormes volúmenes de datos y se ha transformado en un elemento esencial de las estructuras de gestión de datos en las organizaciones.

 

¿Por qué es importante el Big Data? 

 

Haciendo uso del Big Data, las organizaciones pueden mejorar sus procesos, ofrecer un mejor servicio al cliente y crear campañas de mercadeo personalizadas para tomar decisiones que, en última instancia, conducen al incremento de los beneficios.
El Big data puede servir para obtener información muy valiosa sobre clientes, con lo que mejoran las estrategias de publicidad y promoción.
Las empresas también pueden mejorar su capacidad de respuesta a las necesidades de los clientes haciendo uso del análisis de datos pasados y en tiempo real.
Lo que se busca con el Big Data es que las empresas tengan una ventaja competitiva frente a otras organizaciones que no lo usan. Muchos médicos y cirujanos hacen uso de este sistema para ayudar en el diagnóstico de enfermedades y otras complicaciones médicas en los pacientes, también es útil para investigadores y médicos al momento de identificar síntomas y factores de riesgo.
Entidades gubernamentales también pueden hacer uso del Big Data manteniéndose actualizadas al recibir información sobre pandemias, epidemias y otras enfermedades infecciosas.

Lo anterior se logra siempre y cuando se tengan datos de registros médicos, electrónicos, en internet y en redes sociales, etc.

 


Algunos ejemplos de Big Data:

 

En la industria energética, concretamente en empresas petroleras y gasistas, para ubicar sitios idóneos con el fin de explorar y perforar los yacimientos y adicionalmente monitorear las operaciones de los oleoductos. También se pueden utilizar para monitorizar las redes eléctricas.
Empresas que ofrecen servicios financieros se benefician del Big Data, ya que usualmente utilizan un sistema que administra el riesgo y realiza análisis de datos del mercado en tiempo real.
Organizaciones manufactureras y de transporte utilizan este sistema para gestionar sus cadenas de suministro y optimizar sus rutas de entrega.

Entidades gubernamentales usan Big Data para dar respuesta a emergencias, prevención de delitos, etc.

 

 

Por otra parte, la ciencia de datos se define como un proceso de limpieza, construcción y estructuración de grandes volúmenes de datos para su análisis e identificación de su contenido. No se debe confundir la ciencia de datos con el análisis de datos, este último se centra en el análisis y la interpretación de los propios datos, estos procedimientos son complementarios y tienen gran importancia en las organizaciones.
Los investigadores de datos suelen tener el objetivo de desarrollar algoritmos con lenguajes de programación apropiados, como por ejemplo: R y SQL. Posteriormente, los datos son recopilados y utilizados para el análisis por parte del Big Data. Con un diseño apropiado y realizando pruebas exhaustivas de estos algoritmos, se puede tener resultados muy importantes con el fin de detectar tendencias que los humanos con procedimientos tradicionales podrían pasar por alto.


¿Por qué es importante la ciencia de datos?

La ciencia de datos, en su concepto, combina teorías relacionadas con el análisis de datos, el aprendizaje automático y otros enfoques relacionados para entender el entorno real. Varias de las disciplinas asociadas a la estadística, como la minería de datos, el análisis predictivo, entre otras, se han convertido en lo que se denomina la ciencia de datos.
La enorme área de la ciencia de datos hace un extenso uso de técnicas de otras áreas, incluyendo ciencias de la información, ciencias de la computación y en general de la estadística. 
Por otra parte, el aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones, modelos probabilísticos, el análisis de imágenes, la ingeniería de datos, el procesamiento de señales y otras técnicas similares son algunas utilizadas por la ciencia de datos.

Algunos ejemplos de Ciencia de Datos son:

 

El sector sanitario para el análisis de imágenes médicas y para la detección de tumores, entre otros objetivos. 
La ciencia de datos ha permitido simplificar y acortar el proceso de desarrollo de medicamentos.
El marketing digital hace uso de la ciencia de datos para generar publicidad dirigida.

En desarrollos de realidad aumentada y realidad virtual, la ciencia de datos tiene un aporte importante para la generación de entornos detallados y de calidad.

 


Diferencias entre Big Data y Ciencia de Datos

Con el Big Data las empresas mejoran su eficiencia, comprenden el mercado sin expandir y puede mejorar su competitividad. Por otra parte, la Ciencia de Datos se enfoca más en proporcionar técnicas de modelado para establecer las capacidades del Big Data con más precisión.
La Big Data establece el potencial real de utilización de los datos utilizados, mientras que con la Ciencia de Datos obtiene información relevante.
Un conjunto típico de datos incluye velocidad, volumen y variedad, en la Ciencia de Datos se generan nuevas y mejores técnicas para analizar dichos datos de manera mucho más eficiente.
Desde la ciencia de datos se usan enfoques tanto teóricos como prácticos, para extraer la información del Big Data, se puede considerar que solo con este sistema se tiene un conjunto de datos sin credibilidad, solo se genera valor con razonamientos deductivos e inductivos.
Puede considerarse que con el Big Data se atiende una gran cantidad de datos variados, por ejemplo, con la llamada minería de datos. Por otro lado, cuando se trata de Ciencia de Datos, son utilizados algoritmos de aprendizaje automáticos que permiten el diseño y desarrollo de modelos estadísticos para la obtención de información de esa gran cantidad de datos para su análisis.
Por último, se puede considerar que el Big Data se ocupa principalmente de las herramientas informáticas, software y tecnología, mientras que, la Ciencia de Datos se enfoca más en la toma de decisiones.
Por: Gustavo Campos.
Carácter Académico: Institución Universitaria. Personería Jurídica por Resolución 18537 del 4 de noviembre de 1981 del Ministerio de Educación Nacional. Institución de Educación Superior sujeta a inspección y vigilancia por el Ministerio de Educación Nacional (Art. 2.5.3.2.10.2, Decreto 1075 de 2015). Vigilada Mineducación.
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