Tema: diferencia entre data science y data analytics
Autor: Natalia Sánchez
En la era de la información, los datos se han convertido en uno de los recursos más pretendidos, pero los datos de por sí no sirven de mucho sin procesos, herramientas y conocimientos que permitan extraer valor de ellos. debido a ello, han surgido tecnologías y disciplinas que permiten impulsar decisiones empresariales, avances científicos y mejoras en la vida cotidiana operando con los datos con diferentes objetivos.
En este contexto, dos términos que a menudo se entrelazan pero que tienen enfoques y aplicaciones distintas son el data science (ciencia de datos) y el data analytics (análisis de datos). Ambos desempeñan un papel esencial en el estudio de los datos, pero es crucial comprender sus diferencias y cómo se complementan entre sí para saber cuál de las dos disciplinas usar según el caso.
Cuál es la diferencia entre data science y data analytics
Data science y data analytics son dos disciplinas que se centran en trabajar con datos, pero su enfoque, alcance y métodos difieren significativamente.
Data science busca obtener de un conocimiento más profundo a partir de los datos, desde una perspectiva más amplia y multifacética, que permita desarrollar aplicaciones o modelos capaces de acelerar procesos y resolver problemas. Los data scientists exploran los datos para identificar patrones, tendencias y relaciones, y desarrollan modelos predictivos y descriptivos. Su objetivo es descubrir información oculta, realizar predicciones y resolver problemas complejos.
Data analytics, por otro lado, se enfoca en el análisis de datos para describir el pasado y el presente con el propósito de respaldar la toma de decisiones. Los data analysts trabajan principalmente con el objetivo de responder preguntas específicas basadas en datos históricos y generan informes que proporcionan información relevante para la gestión empresarial.
Qué es el Data Science
El data science es un campo multidisciplinar que combina diferentes estrategias, herramientas y modelos para hallar información que no podría obtenerse por medios convencionales. Utiliza un enfoque holístico que abarca matemáticas, estadística, programación y conocimientos avanzados en una materia concreta para resolver problemas complejos.
Los data scientists exploran grandes conjuntos de datos para identificar patrones, similitudes, conexiones y tendencias. Gracias a ello, desarrollan modelos predictivos y descriptivos sobre determinadas áreas o ámbitos de la realidad.
Usos y aplicaciones del Data Science
El data science se utiliza en una extensa variedad de aplicaciones, desde la predicción de ventas y el reconocimiento de emociones y sentimientos en contenidos audiovisuales o textuales hasta la detección de fraudes y el diagnóstico médico. Se trata de una tecnología cuyo uso puede generalizarse y ser útil en prácticamente cualquier actividad humana en la que puedan medirse o rastrearse datos.
Qué hace un Data Scientist
Un data scientist es un experto en la manipulación de datos, programación, estadísticas y aprendizaje automático. Su trabajo implica recopilar, limpiar y analizar datos, además de diseñar y entrenar modelos de machine learning (aprendizaje automático) y/o deep learning (aprendizaje profundo).
Ventajas del Data Science
Las ventajas del data science incluyen la capacidad de tomar decisiones basadas en datos, prever eventos futuros, y descubrir oportunidades y desafíos ocultos en los datos. Todo esto se traduce en una serie de beneficios para las empresas o proyectos en términos de innovación, eficiencia y conocimiento.
Qué es el Data Analytics
El data analytics se enfoca en el análisis de datos históricos para brindar información que respalde la toma de decisiones. Es una disciplina que permite obtener explicaciones a por qué ocurren las cosas, qué factores influyen en los eventos analizados o qué características tienen dichos eventos, para de esas manera saber identificarlos y comprenderlos.
A diferencia del data science, el data analytics es de aplicación más concreta y se basa en trabajar matemáticamente con los datos con el objetivo de verificar o refutar hipótesis y extraer conclusiones que permitan describir mejor la realidad.
Los data analyst trabajan además con el procesamiento visual de los datos para generar materiales gráficos que permitan visualizar y comprender de forma sencilla los datos. La elaboración de infografías, gráficos, esquemas y diagramas son esenciales en el análisis de datos.
Usos y aplicaciones del Data Analytics
El data analytics se aplica en áreas como el análisis y seguimiento de métricas clave de negocio, la optimización de procesos y la identificación de tendencias de mercado. También es un gran aliado en todo tipo de estudios socioeconómicos, socioculturales, médico-sanitarios, epidemiológicos, geopolíticos o geológicos, entre otros.
Qué hace un Data Analyst
Un data analyst es el responsable de recopilar datos, realizar análisis estadísticos y generar informes. Su enfoque está más orientado a la visualización de datos y a responder preguntas específicas basadas en el escrutinio y exploración de los datos y secuencias históricas de los mismos.
Ventajas del Data Analytics
Las ventajas del data analytics incluyen la capacidad de optimizar operaciones, tomar decisiones basadas en evidencia y proporcionar información relevante para la gestión de organizaciones y empresas y la adopción de determinadas medidas, actuaciones o políticas en beneficio particular o colectivo.
Las 9 diferencias clave entre Data Science y Data Analytics
Enfoque temporal
Data science se enfoca tanto en el pasado como en el futuro para realizar predicciones e identificar patrones que pueden repetirse, mientras que data analytics se centra principalmente en el análisis del pasado y del presente para mostrar y evaluar datos y tendencias.
Cantidad vs. cualidad
A menudo, la ciencia de datos pone mayor énfasis en aspectos cualitativos que tienen que ver con aquello difícil de cuantificar o medir, mientras que el análisis de datos trabaja exclusivamente con datos concretos y cuantificables. En muchos casos, el data science busca obtener respuestas a preguntas que no pueden resumirse únicamente a una cifra o conjunto de números.
Causas vs. consecuencias
El data analytics se orienta más a la determinación de las causas de los procesos o eventos, mientras que el data science busca anticiparse a las consecuencias que un evento o conjunto de circunstancias pueden originar.
Medición vs. estimación
El data analytics tiene como materia prima mediciones sobre la realidad. A través del análisis conjunto de estas mediciones, arroja información certera que puede ser comprobada y reproducida en cualquier momento en base a esos mismos datos. El data science, por su parte, se enfoca en la realización de estimaciones que pueden tener distintos niveles de precisión respecto a los resultados reales observados.
Métodos vs. aplicación
En muchas áreas, el análisis de datos es la parte previa a la ciencia de datos. Podemos decir que el data science se nutre de las conclusiones y descripciones desarrolladas por el data analytics y las utiliza como herramienta para desarrollar procesos más avanzados de inteligencia de datos que permitan desarrollar aplicaciones que funcionen de forma autónoma.
Amplitud y profundidad
Data science abarca un abanico más amplio de técnicas y enfoques, mientras que data analytics es más específico y se centra en análisis descriptivos. Esto se debe a que la ciencia de datos, en cierto modo, intenta simular o recrear la realidad, por lo que requiere mayor cantidad y variedad de métodos que puedan ajustarse a cada dimensión o área de la misma.
Herramientas
Data Science utiliza herramientas avanzadas de machine learning y deep learning, mientras que las tareas de data analytics se llevan a cabo con herramientas de análisis de datos más tradicionales.
Naturaleza de las preguntas
Data Science aborda preguntas o tareas complejas y de difícil resolución, como por ejemplo la predicción del comportamiento del mercado o del precio de determinadas materias primas, el reconocimiento visual de objetos o la creación automatizada de contenidos, mientras que data analytics responde preguntas más accesibles y específicas, como pueden ser la evaluación del rendimiento de un producto o el estudio de las métricas clave de un negocio.
Nivel de experiencia requerido
Los data scientists requieren habilidades avanzadas que combinen competencias técnicas con conocimientos teóricos profundos en estadística, matemáticas y computación, mientras que los data analysts se centran en habilidades analíticas, comunicativas y de visualización de datos.
Data Science vs Data Analytics: ¿Qué es mejor?
A la hora de comparar el data analytic con el data science no se trata de determinar cuál es mejor, sino de entender cuándo y cómo utilizar cada uno de estos enfoques según las necesidades y objetivos.
Cuándo utilizar Data Science
Utiliza la ciencia de datos cuando necesites realizar predicciones, resolver problemas complejos y descubrir patrones en datos extremadamente grandes y variados.
Cuándo utilizar Data Analytics
Emplea el análisis de datos cuando necesites abordar cuestiones más concretas, realizar informes periódicos y análisis históricos para tomar decisiones informadas.
Cómo se complementan el data analytics y el data science
Data science y data analytics son dos disciplinas complementarias que aprovechan el poder de los datos para brindar información valiosa a las organizaciones. En la mayoría de los casos, los analistas de datos y científicos de datos trabajan juntos para hacer frente a proyectos que requieren de los conocimientos de ambos perfiles preofesionales. Incluso puede darse el caso de que una misma persona asuma al mismo tiempo labores de data scientist y data analyst.
En general, podemos decir que el análisis de datos examina detalladamente la información existente para realizar averiguaciones, extraer aprendizajes y comprender el funcionamiento de los fenómenos que se dan en un área del conocimiento. Mientras que la ciencia de datos se aprovecha de dichos hallazgos y averiguaciones para desarrollar modelos que permitan predecir la realidad futura o reconocer o recrear la realidad presente.