Diferencias entre Big Data y Data Science

Ya hemos explicado qué es el Data Science en varias ocasiones y hemos tratado esta ciencia desde diferentes perspectivas. De igual manera, hemos mencionado qué es el Big Data. Ahora bien, ¿qué tienen en común ambas materias y en qué se diferencian? Obviamente son dos materias diferenciadas, por lo que tenemos que tratarlas por separado y después vamos a enfrentar sus contenidos. ¡Comenzamos!

¿Qué es Data Science?

Data Science es un campo que abarca la limpieza, la preparación y el análisis de datos. Data Science es un término general en el que se aplican muchos métodos científicos. Por ejemplo, las matemáticas, las estadísticas y muchas otras herramientas que los científicos aplican a conjuntos de datos. El científico aplica las herramientas para extraer conocimiento de los datos.

Data Science es una herramienta para abordar Big Data y luego extraer información de él. Primero los Data Scientist reúnen conjuntos de datos de múltiples disciplinas y los compila. Después de esto, aplican machine learning, análisis predictivo y sentimental. Luego se acentúan en un punto donde se pueda derivar algo. Por último, se extrae la información útil de ella.

El Data Science entiende y analiza los datos desde el punto de vista comercial. Su trabajo es proporcionar la predicción más precisa. Un Data Science se encarga de dar sus predicciones, es muy precisa ya que puede impedir que un empresario pierda en el futuro.

¿Qué es Big Data?

Big Data es una gran colección de conjuntos de datos que no se pueden almacenar en un sistema tradicional.  Su tamaño puede variar hasta peta-bytes. Según la empresa Gartner: Big Data es información con gran volumen, velocidad rápida y mucha  variedad que demanda una plataforma innovadora para mejorar los conocimientos para la toma de decisiones.

Además, muchos autores lo explican como una revolución. El Big Data es una forma de resolver todos los problemas no resueltos relacionados con la gestión y el manejo de datos, en el pasado existía una industria para revolver estos problemas. Con Big Data Analytics, también puede reconocer patrones ocultos y conocer una visión de 360 grados de los clientes y comprender mejor sus necesidades.

Big Data se genera en grandes cantidades de terabytes. Cambia rápidamente y viene en variedades de formas que son difíciles de administrar y procesar usando sistemas de gestión de bases de datos relacionales u otras tecnologías tradicionales. Las soluciones Big Data proporcionan las herramientas, metodologías y tecnologías que se utilizan para capturar, almacenar, buscar y analizar los datos en segundos para encontrar relaciones e ideas para la innovación y la ganancia competitiva que en el pasado no estaban disponibles.

El 80% de los datos que se generan hoy en día no están estructurados y no pueden ser manejados por nuestras tecnologías tradicionales. Anteriormente, la cantidad de datos que se generaba no era tan alta. Actualmente la generación de datos está en petabytes,  no es posible archivar los datos una y otra vez y recuperarlos cuando los Data Scientist lo necesiten para poder realizar un análisis predictivo a diferencia de como solía hacerse con los tradicionales.

Diferencias entre ambos

Como hemos leído, al no ser lo mismo Big Data y Data Science tendrán distintas aplicaciones, necesitarás distintas aptitudes y tendrán distintos salarios.

Aplicaciones

Las aplicaciones que tienen un Data Scientist involucra búsqueda en internet, los motores de búsqueda utilizan algoritmos de Data Science para entregar mejores resultados, anuncios digitales, para que los anuncios obtengan un CTR más alto que los anuncios tradicionales, y por último sistemas de recomendación para facilitar la búsqueda de productos relevantes de millones de productos disponibles y aumentar la experiencia del usuario. Muchas empresas utilizan este sistema para promocionar sus productos y sugerencias de acuerdo con las demandas del usuario y la relevancia de la información.

El Big Data tiene cabida en diferentes sectores. Por ejemplo, servicios financieros, las compañías de tarjetas de crédito, los bancos minoristas, las compañías de seguros. Estos utilizan Big Data para sus servicios financieros. Por lo tanto, el Big Data se usa para varias finalidades, para análisis del cliente, análisis de cumplimiento, análisis de fraude y análisis operacional.

También el Big Data puede servir para la obtención de nuevos suscriptores, la retención de clientes y la expansión dentro de las bases de suscriptores actuales son las principales prioridades. En definitiva, puede tener prestaciones en el terreno de la comunicación.

Aptitudes

Para ser un Data Scientist, el 88% posee un máster y el 46% un doctorado, ademas de tener un conocimiento profundo sobre R y Python, dos lenguajes de programación muy importantes. Estos, combinados con lenguajes como Java, Perl, C/C++, unido a un conocimiento sobre la plataforma Hadoop, aunque no sea obligatorio. Además, un data Scientist debe sentirse cómodo manejando consultas complejas en SQL a la vez que se trabaja con datos no estructurados.

Para realizar un máster en Big Data necesitas tener habilidades analíticas, es decir capacidad de comprender los montones de datos que obtienes. Debes tener creatividad para poder crear nuevos métodos para recopilar, interpretar y analizar los datos. Es interesante tener conocimientos en matemáticas, habilidades estadísticas y en informática. Los programadores tendrán una necesidad de encontrar algoritmos para procesar los datos en ideas.

Salarios

Aunque sea un campo parecido, cada uno de estos profesionales ganan sueldos variados.

El promedio que un Data Scientist gana hoy, de acuerdo con Indeed.com es de 123,000 dólares por año. Sin embargo, el salario promedio de un especialista con un máster en Big Data según Glassdoor es de 62,066 al año.

Estas son las diferencias principales entre las dos materias: Big Data y Data Science. Si quieres especializarte en ellas te aconsejamos cursar estudios especializados en cada una. Como has visto, aunque ambas manejen datos, sus aplicaciones son diferentes. ¡Anímate a estudiarlas! Si tienes cualquier duda, aquí tienes nuestra ayuda para lo que necesites. ¡Contacta con nosotros!