Diferencia entre Big Data y Data Science

La información está en constante aumento y evolución. Esta realidad ha traído como consecuencia el desarrollo de métodos y técnicas, como el Big Data, Data Science o Machine Learning que permiten lidiar con el tráfico masivo de datos. Sin embargo, al tener cada vez un glosario más amplio de conceptos, en ocasiones resulta complicado entender la diferencia y el aporte de cada uno de ellos.nn nnEn los siguientes párrafos abordaremos las principales diferencias entre el Big Data y el Data Science, así como el aporte de cada uno de estos en los sectores empresariales.nn n

Conceptos básicos

n nnComencemos definiendo qué es Big Data y Data Science. En primer lugar, el Big Data se refiere al conjunto de datos de gran tamaño. Estos datos pueden ser: nn n

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• Estructurados: Bases de datos o transacciones, por mencionar algunos.

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• Semi estructurados: Archivos de texto, archivos XML, etc.

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• No estructurados: Redes sociales, archivos multimedia (imágenes, videos o audios), correos electrónicos, entre otros.

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n nnUna característica del Big Data es que cuenta con las 3V (como coloquialmente se conoce) que significa: Volumen, velocidad y variedad. Con el paso del tiempo se han ido añadiendo más atributos pues el concepto evoluciona rápidamente.nn nnPuedes conocer más sobre el valor del Big data en las industrias en el siguiente enlace.nn nnPor otra parte, Data Science se refiere a la práctica de estudiar el origen, comportamiento y utilidad de los datos con la finalidad de obtener mayor rentabilidad en contextos empresariales.nn nnLa ciencia de datos se vale de otras disciplinas para realizar sus funciones, tales como las matemáticas, estadística o computación.nn nnEntre los principales objetivos de utilizar Data Science en las organizaciones destacan:nn n

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• La reducción de costes

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• Penetración a nuevos mercados

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• Marketing y publicidad

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• Personalización de productos y servicios

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n nnEl Data Science aporta diferentes beneficios en función de los objetivos que se quieran cumplir en las empresas, en este enlace puede conocer más a fondo sobre el tema.nn n

Diferencias entre Big Data y Data Science

n nnDespués de analizar los conceptos del Big Data y Data Science, podemos decir que el primero se refiere al objeto de estudio, mientras que el segundo es el método por el cual se obtendrán resultados útiles para una mejora en el sector empresarial.nn nnEl análisis de Big Data sirve para extraer información útil de un conjunto masivo de datos, mientras que la ciencia de datos utiliza algoritmos que enseñan a los sistemas a interpretar estos datos y llegar a predicciones certeras.nn nnEl Big Data provee un alto potencial de rendimiento por la información que almacena, pero es la ciencia de datos la que se encarga de la parte teórica y experimental que al final se aplica en modelos para la toma de decisiones empresariales.nn nnEn resumen, podemos decir que el Data Science se desenvuelve dentro del Big Data para interpretar los datos y orientarlos a la optimización de procesos en las industrias. Sin la existencia del Big Data, la ciencia de datos no podría existir y, por el contrario, sin el uso del Data Science, la información masiva no tendría un correcto tratamiento o una funcionalidad dirigida.