Big Data

Data Analytics y Data Science, ¿cómo se relacionan?

Data Analytics y Data Science son conceptos distintos pero estrechamente relacionados. Te explicamos sus diferencias, sus sinergias y sus aplicaciones al negocio.

Por Redacción España, el 11/11/2020

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En el mundo del Big Data y la Inteligencia Artificial, existen múltiples conceptos asociados que dan lugar a equívocos. Hoy comparamos Data Analytics y Data Science y explicamos cómo se aplican en la gestión de un negocio.

¿Qué es Data Science?

La ciencia de datos es un campo que se sirve de las matemáticas, la estadística y las disciplinas informáticas para desarrollar sus procesos y, además, incorpora novedosas técnicas como el aprendizaje automático, el análisis masivo y la extracción de datos.

El científico de datos reúne una cantidad masiva de datos de fuentes diversas y desarrolla los procesos analíticos pertinentes para convertir esos datos en bruto en información relevante para el negocio.

Un ejemplo sencillo: un usuario accede a una ecommerce para informarse sobre uno o varios productos en stock. Durante este proceso de investigación, se generan datos (las páginas visitadas, los clics realizados, los productos añadidos al carrito, las transacciones o las no transacciones...). Cuando miles de usuarios llevan a cabo esa actividad, dispondremos de una cantidad masiva de datos.

En base a esos datos, el Data Scientist se encargará de desarrollar los modelos que permitan analizar el comportamiento, las necesidades y los intereses de un conjunto de muestras (usuarios). En base a ello, se podrán efectuar estrategias de venta, por ejemplo, anuncios en redes sociales (RRSS) que puedan incentivar al cliente potencial a finalizar la transacción.

Funciones Data Scientist

  1. Diseñar estrategias de recopilación de datos.
  2. Desarrollar modelos de procesamiento automático de datos para un análisis exhaustivo. Puede que los datos estén desordenados, erróneos o incompletos. Hay que realizar una limpieza de datos para obtener información precisa.
  3. Explorar datos para averiguar los patrones interesantes que ayudarán a tomar decisiones y predecir posibles problemas de negocio.
  4. Desarrollar algoritmos específicos.
  5. Visualizar y comunicar conclusiones y hacer el análisis ad-hoc.

¿Qué es Data Analytics?

Data Analytics es una aplicación del Data Science, un área específica que ayuda a conseguir un propósito concreto: efectuar análisis exhaustivos en fuentes de información sin procesar y encontrar tendencias que sirvan para plantear mejores decisiones de negocio.

Los conceptos de Data Analytics y Business Intelligence (BI) se relacionan. No obstante, cada figura juega un papel distinto. Los desarrolladores de BI son expertos en datos que interactúan más estrechamente con las partes interesadas internas para comprender las necesidades y crear soluciones de BI.

Se encargan de diseñar, desarrollar y ofrecer soporte a los sistemas de almacenamiento de datos, paquetes ETL, cuadros de mando, informes analíticos, etcétera. Además, trabajan con diversas bases de datos (BBDD) y deben tener grandes habilidades de desarrollo de SQL.

En definitiva, utilizan sus conocimientos y herramientas para satisfacer las necesidades de autoservicio de toda la empresa y no para efectuar análisis de datos.

Funciones del Data Analyst

  1. Fundamentar cualquier problema de calidad en los datos existentes.
  2. Resolver problemas actuales.
  3. Analizar y cruzar los datos.
  4. Proporcionar informes y resumir los datos.
  5. Conocer herramientas específicas en análisis de datos: Microsoft Excel, SPSS, SPSS Modeler, SAS, SAS Miner, SQL, Microsoft Access, Tableau, SSAS.

Diferencias entre Data Science y Data Analytics

La diferencia mayoritaria entre Data Science y Data Analytics está en el enfoque final hacia el que se dirigen ambos conceptos. El primero se orienta al futuro, en base a las predicciones que se realizan a partir de los datos. El segundo busca soluciones a cuestiones ya existentes.

Los científicos de datos son algo así como los alquimistas de la era digital, figuras que pretenden convertir datos en conocimiento con valor operacional para las corporaciones.

A diferencia de los desarrolladores de BI que veíamos en el punto anterior, los Data Scientists sí hacen labor de analistas de datos. Si bien, a esto se le añade un profundo conocimiento en programación, capacidad de diseñar algoritmos, manejar grandes cantidades de datos, etcétera.

Por otro lado, los Data Analysts son expertos en organización, consulta y procesamiento de datos. Su objetivo mayoritario es brindar apoyo a los diferentes departamentos de una compañía ante consultas específicas y proporcionar informes y gráficos ad-hoc que muestren la realidad de la empresa y el mercado.

Pese a ello, no se espera que se ocupen del análisis de macrodatos ni que tengan conocimientos en matemáticas o estadística para desarrollar algoritmos o predicciones futuras.

Aplicaciones en la industria

En los últimos años, el poder de los datos en la industria ha promovido su uso y adaptación en diversos sectores que saben aprovechar las tecnologías y las herramientas específicas para alcanzar objetivos comerciales.

El Data Science, por su estrecha relación con el Machine Learning, ha influido considerablemente en desarrollo de los sistemas de recomendación. Un ejemplo son las plataformas streaming, como por ejemplo Netflix o HBO, que, en base a una serie de algoritmos, consiguen ofrecer contenido de interés para los usuarios.

En este sentido, el uso de la analítica de datos se aprovecha en sectores como las grandes energéticas. A raíz de análisis exhaustivos son capaces de optimizar el uso de los recursos para evitar el consumo excesivo.

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