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¿Cuál es la relación y diferencias entre Ciencia de Datos y Big Data?

Publicado por PRAXIS el 06-jul-2018 20:30:00

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La Ciencia de Datos y Big Data, son conceptos que los últimos años se han convertido en tendencia dentro del mundo digital ¿Por qué?

 

Algunas compañías han decidido usar ambas disciplinas, como pilares en sus empresas, buscando aplicar las técnicas de análisis de datos, el rendimiento empresarial y extraer conocimiento de los datos numéricos (dinero, posiciones geográficas o algunos sensores) y categóricos (contactos, sensores como RFID o texto) tanto de datos generados por la empresa como de otras industrias de consumo como las redes sociales.

 

¡El aumento exponencial en la generación de datos permite poner en práctica ambos conceptos al analizar cada vez más y diferentes tipos datos!

 

Debido a la relación entre ambas disciplinas, muchos expertos buscan integrarlos. Sin embargo, sus operaciones funcionan de forma independiente, al ser conceptos readaptados dentro de los procesos de negocio de las compañías.

 

¿Cuáles son sus diferencias?:

El Big Data, se basa en la gestión, procesamiento y almacenamiento de grandes cantidades de datos tanto estructurados como semi-estructurados y no estructurados (arquitecturas no convencionales), a través del uso de múltiples servidores y cómputo de alto rendimiento, que lleven a distribuir las actividades y ciclos de vida de los datos.

¡Así, a mayor volumen de datos, más preciso será el análisis de datos, lo que permitiría una reducción en costos, riesgos y tiempos!

 

Si quieres conocer con mayor detalle qué es big data, y descubrir si tu empresa es candidata para tener la implementación de ésta disciplina, haz clic aquí.

Por otro lado, la ciencia de datos necesita de personal experto que tenga el conocimiento y dominio necesario para explotar datos en áreas empresariales específicas, enfocándose en plantear hipótesis y validar resultados usando técnicas científicas, algoritmos, planteamientos matemáticos - estadísticos y aspectos computacionales como la inteligencia artificial y el aprendizaje automáticos, que generen valor.

 

Así aplica sus conocimientos, formulando modelos y cálculos exactos que cumplan con las expectativas de negocio a través de elementos descriptivos, analíticos, estadísticos y predictivos, sin necesidad de tener grandes volúmenes de datos.

 

Recuerda que ambas disciplinas no son directamente proporcionales y que puedes realizar ciencia de datos, sin necesidad de tener cantidades inmensas de datos (Big Data).

Por ejemplo: Un negocio puede tener pocos años de funcionamiento, pero poseer casi 5 terabytes de información, cantidad de elementos que se pueden poner a disposición de un grupo de científicos de datos que apliquen modelos analíticos que permitan a la empresa ser más efectiva.

La relación está en cómo se distribuye el trabajo: Si se necesita tener tiempos de respuesta más cortos, la concentración está en la disponibilidad de los datos con la implementación de big data al hacer análisis de datos,  procesamientos paralelos y distribuidos rápidamente. Si se cuenta con mayor tiempo y se quiere hacer inteligencia de negocio, las técnicas de la ciencia de datos se pueden usar para aplicar a los modelos de procesamiento de negocio.

 

El Big Data, y la ciencia de datos te permiten tener nuevas aplicaciones de negocio, generando modelos descriptivos, predictivos y prescriptivos, que lleven a través de las habilidades computacionales a poner en práctica los perfiles, comportamientos y hábitos que se tengan de los clientes.

Contáctanos, en PRAXIS tenemos el perfil especializado en ciencia de datos para que te brinde todo el apoyo que tu negocio necesita ¡Dedícate junto a nosotros a tener información oportuna que marque la diferencia y no te lleve a desperdiciar grandes oportunidades empresariales!

 

cientifico de datos

Temas: Big Data

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