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¿Cuándo debes usar ciencia de datos y cuándo análisis de datos?

Publicado por PRAXIS el 18-jul-2018 21:00:00

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En la era digital, los datos se han convertido en la materia prima para las empresas que quieren evolucionar, conectar y revolucionar su entorno de trabajo, contando con estrategias y planes efectivos para sus clientes, usuarios y público objetivo.

Es por ello, que las compañías han descubierto la importancia de contratar al mejor talento, buscando capital humano que los lleve a tener una gestión empresarial efectiva que haga del business intelligence o la inteligencia empresarial, el pilar para tener una toma de decisiones exitosa.

Los científicos y analistas de datos, se convirtieron en roles necesarios dentro de los negocios. El punto está en que, ya que las funciones de ambos están dirigidas a los datos, se genera confusión dentro del mundo empresarial, asignándoles funciones similares, teniendo en realidad roles definidos y responsabilidades claramente definidas.

¿Sabes cuáles son las diferencias entre ambos perfiles?

 

Analista de datos: 

 

¿Quién es?:

Es quien estudia y procesa los datos haciendo análisis estadísticos que dotan de valor, utilidad y sentido a los registros, conectándolos con los patrones objetivos de la organización.

¡Aprovecha la información para producir informes-reportes descriptivos y ejecutivos!

¿Qué hace?:

Se encarga de obtener información de paquetes de datos, procesándolos, resumiéndolos y diseñando informes con herramientas de visualización variadas, según las herramientas con las que cuente la empresa.


¡Extrae los datos generando conclusiones que resuelvan problemas o ayuden a crear reportes exactos a la organización!

¿En qué áreas trabaja?:

Su labor se enfoca en entornos comerciales, industrias tradicionales, como retail, o dentro de los departamentos de la empresa. Por ejemplos: las cuentas por cobrar (qué flujo de efectivo se tiene, cuánto se debe, cuánto se debe cobrar).

Incluso su cargo es importante en el sector gobierno, estudiando a fondo a la población a través de proyectos en que se consiga cuáles son los datos demográficos, ingreso per capita, PIB, distribución de dinero, ingresos del país, total de exportaciones e importaciones, etcétera.

 

Científico de datos: 

 

¿Quién es?:

Cómo lo hemos venido hablando en blogpost pasados, el científico de datos, es quien gracias a sus habilidades de computación, identifica e interpreta patrones de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas, así como de sistemas y aplicaciones desconectadas enfocándolo a los conocimientos y experiencias de las empresas.

¿Qué hace?:

Usando herramientas multifacéticas: ciencia, estadística, matemáticas, análisis predictivos y beneficios tecnológicos, el científico recolecta datos, los pre-procesa y extrae conocimiento de ellos tomando como referencia los patrones descriptivos para análisis predictivos y tendencias de la organización,  modelos, conceptos e ideas que innoven.

¿En qué áreas trabaja?:

Su principal contribución está para el área de marketing, los motores de búsqueda y algoritmos de recomendación como los que utiliza Netflix.

Si quieres conocer más a fondo características, conocimientos, perfiles y cómo te ayuda en tu área de trabajo un científico de datos, haz clic aquí.  

 

¿Cuáles son las diferencias?:

  • A partir de los datos, el analista genera reportes e informes. Por su parte, el científico de datos, va mucho más allá al interpretar los datos y presentar nuevos productos, ideas o conceptos innovadores, gracias a la inteligencia artificial y modelos estadísticos que utiliza.

  • Un analista puede usar únicamente una sola fuente de datos, mientras que el científico de datos, debe sacar material de diferentes fuentes de información.

  • La ciencia de los datos se ocupa de la minería de datos, la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y modelos predictivos. Por otro lado, el análisis se enfoca en el estudio tradicional y la visualización de datos con contexto.

Por ejemplo, en el sector financiero puede trabajar un científico o analista de datos. El primero puede encontrar patrones de cuáles son los problemas al cobrar las facturas. Sin embargo, el segundo dice en números y cifras qué cantidad de dinero se tiene y qué monto se debe.


En PRAXIS, establecemos la automatización en procesos empresariales con el outsourcing para ciencia de datos.

Contáctanos
, te ayudamos con nuestro staffing a resolver y mejorar las estrategias de negocio, basadas en el uso inteligente de los datos, conectándose con las necesidades y metas de la empresa.

 

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Temas: Big Data

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