Data Science y su relación con el Big data
Bajo este enfoque, los datos por sí solos no brindan mayor información; se hace necesario de un procesamiento de los mismos con el fin de construir soluciones, respuestas o comprobaciones de hipótesis, según el fin que se persiga.
Los datos están en todo lugar y tiempo; crecen a pasos agigantados y, por lo tanto, no dejarán de multiplicarse año tras año. De ahí, la necesidad de contar con profesionales que estén en la capacidad de procesar información con valor corporativo, favoreciendo a su vez, la toma acertada de decisiones.
El mundo digital y tecnológico se ha visto favorecido con el desarrollo del Big Data y el Data Science.
Podríamos decir que esta terminología va estrechamente relacionada, si se tiene en cuenta que Big Data como conjunto de datos de gran volumen, requiere para su óptimo procesamiento, de técnicas y herramientas mucho más especializadas que las que convencionalmente se han venido manejando.
En ese marco de necesidades, aparece Data Science como la ciencia encargada de convertir los grandes volúmenes de datos (sean estructurados, semiestructurados o carentes de estructura), en información de valor para la toma de decisiones; se requiere de la precisa combinación de la estadística, la informática y las matemáticas, para la interpretación de los datos.
Big Data es el insumo fundamental para el Data Science. Resuelve los problemas de gestión y almacenamiento de datos.
| Big Data | Data Science |
|---|---|
| Suministra altos volúmenes de datos clasificados | Suministra técnicas de procesamiento y análisis |
| Destaca la información útil en un conjunto de datos | A través de algoritmos y métodos estadísticos, hay producción de información importante |
| Almacenamiento de datos de las TIC (redes sociales, blogs, sitios web, archivos de audio/video, datos móviles, archivos XML, de texto, bases de datos, etc. | Desarrolla habilidades analíticas, de programación y de negocios |
Perfiles relacionados con estudios en Data Science:
Científic@ de Datos (Data Scientist): Construye algoritmos para organizar la información.
Ingenier@ de Datos (Data Engineer): Desarrolla procesos de Big Data que facilitan la accesibilidad de los Data Scientist.
Analista de Datos (Data Analyst): Realiza análisis e interpretación de datos para los informes de resultados.
Director@ de Datos (Chief Data Officer - CDO): Tiene la responsabilidad por la gestión de datos y coordina el trabajo de los demás perfiles de Data Science.
En resumen, podría decirse que Data Science opera en el campo del Big Data; el Big Data es la esencia de Data Science para la obtención de resultados que permitan tomar decisiones acertadas en distintos sectores.
