Big Data vs Data Science: ¿en qué se diferencian?

• Diferencia entre Big Data y Data Science

Diferencia entre Big Data y Data Science

El enfoque de Big Data no se puede lograr fácilmente utilizando los métodos tradicionales de análisis de datos. En cambio, los datos no estructurados requieren técnicas, herramientas y sistemas de modelado de datos especializados para extraer conocimientos e información según lo necesiten las organizaciones. La ciencia de datos es un enfoque científico que aplica ideas matemáticas y estadísticas y herramientas informáticas para procesar grandes datos. La ciencia de datos es un campo especializado que combina múltiples áreas como estadísticas, matemáticas, técnicas inteligentes de captura de datos, limpieza de datos, minería y programación para preparar y alinear grandes datos para análisis inteligentes para extraer conocimientos e información.

A continuación se detallan las diferencias apropiadas en detalle:

Actualmente, todos somos testigos de un crecimiento sin precedentes de la información generada en todo el mundo y en Internet para dar como resultado el concepto de big data. La ciencia de datos es un área bastante desafiante debido a las complejidades involucradas en la combinación y aplicación de diferentes métodos, algoritmos y técnicas de programación complejas para realizar análisis inteligentes en grandes volúmenes de datos. Por lo tanto, el campo de la ciencia de datos ha evolucionado a partir de big data, o big data y data science son inseparables. Sin embargo, hay muchas diferencias entre big data y data science.

Este concepto se refiere a la gran colección de datos heterogéneos de diferentes fuentes y, por lo general, no está disponible en los formatos de bases de datos estándar que conocemos. Big data abarca todo tipo de datos, a saber, información estructurada, semiestructurada y no estructurada que se puede encontrar fácilmente en Internet. Big data incluye,

• Datos no estructurados: redes sociales, correos electrónicos, blogs, tweets, imágenes digitales, fuentes digitales de audio / video, fuentes de datos en línea, datos móviles, datos de sensores, páginas web, etc.
• Semi-estructurados: archivos XML, archivos de registro del sistema, archivos de texto, etc.
• Datos estructurados: RDBMS (bases de datos), OLTP, datos de transacciones y otros formatos de datos estructurados.

Por lo tanto, todos los datos e información, independientemente de su tipo o formato, pueden entenderse como big data. El procesamiento de grandes datos generalmente comienza con la agregación de datos de múltiples fuentes.

Figura: Un ejemplo de fuentes de datos para big data

Comparación cabeza a cabeza Big Data vs Data Science (Infografía)

Diferencias clave entre Big Data y Data Science

A continuación se presentan algunas de las principales diferencias entre los conceptos de big data y data science:

• Las organizaciones necesitan big data para mejorar la eficiencia, comprender nuevos mercados y mejorar la competitividad, mientras que la ciencia de datos proporciona los métodos o mecanismos para comprender y utilizar el potencial de big data de manera oportuna.
• Actualmente, para las organizaciones, no hay límite para la cantidad de datos valiosos que se pueden recopilar, pero para usar todos estos datos para extraer información significativa para las decisiones de la organización, se necesita ciencia de datos.
• Big data se caracteriza por su variedad de velocidad y volumen (conocido popularmente como 3V), mientras que la ciencia de datos proporciona los métodos o técnicas para analizar datos caracterizados por 3V.
• Big data ofrece el potencial de rendimiento. Sin embargo, desenterrar información de conocimiento de Big Data para utilizar su potencial para mejorar el rendimiento es un desafío importante. La ciencia de datos utiliza enfoques teóricos y experimentales además del razonamiento deductivo e inductivo. Asume la responsabilidad de descubrir toda la información perspicaz oculta de una compleja malla de datos no estructurados, lo que ayuda a las organizaciones a darse cuenta del potencial de los grandes datos.
• El análisis de Big Data realiza la extracción de información útil de grandes volúmenes de conjuntos de datos. Al contrario del análisis, la ciencia de datos utiliza algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos para entrenar a la computadora a aprender sin mucha programación para hacer predicciones a partir de grandes datos. Por lo tanto, la ciencia de datos no debe confundirse con el análisis de big data.
• Big data se relaciona más con la tecnología (Hadoop, Java, Hive, etc.), computación distribuida y herramientas y software de análisis. Esto se opone a la ciencia de datos que se enfoca en estrategias para decisiones comerciales, diseminación de datos usando matemáticas, estadísticas y estructuras de datos y métodos mencionados anteriormente.

De las diferencias anteriores entre big data y data science, cabe señalar que la ciencia de datos está incluida en el concepto de big data. La ciencia de datos juega un papel importante en muchas áreas de aplicación. La ciencia de datos trabaja en big data para obtener información útil a través de un análisis predictivo donde los resultados se utilizan para tomar decisiones inteligentes. Por lo tanto, la ciencia de datos se incluye en big data y no al revés.

Tabla comparativa Big Data vs Data Science

La siguiente tabla proporciona las diferencias fundamentales entre big data y data science.

Bases para la comparación	Big Data	Ciencia de los datos
Sentido	Grandes volúmenes de datos que no se pueden manejar con la programación tradicional de bases de datos Caracterizado por volumen, variedad y velocidad.	Datos centrados en la actividad científica. Enfoques para procesar big data Aprovecha el potencial del big data para las decisiones comerciales Similar a la minería de datos
Concepto	Diversos tipos de datos generados a partir de múltiples fuentes de datos. Incluye todos los tipos y formatos de datos.	Un área especializada que involucra herramientas de programación científica, modelos y técnicas para procesar big data. Proporciona técnicas para extraer información e información de grandes conjuntos de datos. Apoya a las organizaciones en la toma de decisiones.
Bases de formacion	Usuarios de Internet / tráfico Dispositivos electrónicos (sensores, RFID, etc.) Transmisiones de audio / video incluyendo transmisiones en vivo Foros de discusión en línea Datos generados en organizaciones (transacciones, bases de datos, hojas de cálculo, correos electrónicos, etc.) Datos generados a partir de registros del sistema	Aplica métodos científicos para extraer conocimiento de Big Data. Relacionado con el filtrado, preparación y análisis de datos. Capture patrones complejos de big data y desarrolle modelos Las aplicaciones de trabajo se crean programando modelos desarrollados
Áreas de aplicación	Servicios financieros Telecomunicaciones Optimizando procesos de negocio Optimización del rendimiento Salud y deporte Mejorando el comercio Investigación y desarrollo Seguridad y aplicación de la ley	busqueda de internet Anuncios digitales Buscadores recomendados Imagen / reconocimiento de voz Fraude, detección de riesgos desarrollo web Otras áreas misceláneas / utilidades
Acercarse	Desarrollar agilidad empresarial. Para ganar competitividad Aproveche los conjuntos de datos para obtener ventajas comerciales Establecer métricas realistas y ROI Para lograr la sostenibilidad Comprender los mercados y ganar nuevos clientes.	Implica un uso extenso de las matemáticas, las estadísticas y otras herramientas. Técnicas / algoritmos de vanguardia para la minería de datos Habilidades de programación (SQL, NoSQL), plataformas Hadoop Adquisición, preparación, procesamiento, publicación, preservación o destrucción de datos. Visualización de datos, predicción

Conclusión

El campo emergente de big data y data science se explora en esta publicación. Big Data está aquí para quedarse en los próximos años porque según las tendencias actuales de crecimiento de datos, se generarán nuevos datos a razón de 1, 7 millones de MB por segundo para 2020, según las estimaciones de la revista Forbes. Este crecimiento de Big Data tendrá un inmenso potencial y las organizaciones deben gestionarlo de manera efectiva. El área de la ciencia de datos se explora aquí por su papel en la realización del potencial de los grandes datos. La ciencia de datos está evolucionando rápidamente con nuevas técnicas desarrolladas continuamente que pueden ayudar a los profesionales de la ciencia de datos en el futuro.

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