Big Data

¿Cuáles son las diferencias entre Big Data y Data Science?

Big Data y Data Science van de la mano, pero no son lo mismo. Te contamos las diferencias entre ambos conceptos.

Por Redacción España, el 25/03/2021

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El Big Data utiliza a la Ciencia de Datos para convertir cantidades ingentes de datos en información. Son dos conceptos que se aplican en conjunto pero que son diferentes. Te explicamos qué son cada uno y cuáles son sus diferencias.

¿Qué es Big Data?

Big Data es una disciplina que abarca la gestión y el análisis de datos masivos. Esto incluye las herramientas y softwares que se utilizan para el almacenamiento, el procesamiento y la gestión de grandes cantidades de datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados.

El Big Data es un todo. Empieza por recabar, almacenar y limpiar los datos y termina en una estrategia que muestre su futura aplicación, es decir, ¿cómo se va a usar la información que se extraiga del procesamiento de esos datos? ¿Cuál es el siguiente paso?

El gran volumen de datos con el que se trabaja no permite la aplicación de tecnologías convencionales de almacenamiento y procesamiento. Por eso, se han desarrollado softwares específicos que permiten afrontar este reto. Estos son algunos de ellos:

  • MongoDB.
  • Cassandra.
  • Spark.
  • Hadoop.
  • Kafka.

¿Qué es Data Science?

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Cuando trabajamos con una cantidad masiva de datos, necesitamos una "herramienta" específica que desgrane su valor y los convierta en información. Es el Data Science o Ciencia de Datos, una ciencia dedicada a extraer información valiosa a partir de los datos en bruto. Por tanto, si el Big Data es un todo, el Data Science es una parte fundamental de ese todo.

El Data Science es interdisciplinario: se apoya en las matemáticas, la estadística y la informática, y también en el Data Mining y el Machine Learning, entre otros. Si se aplica ese conjunto al negocio, proporciona a las corporaciones una visión global de su situación, pudiendo así analizar las vulnerabilidades y las oportunidades con un margen muy reducido de riesgo.

En esto tiene mucho que decir el análisis predictivo y la extracción de datos, a través de correlaciones, las cuales proporcionan patrones de comportamiento y, por ende, un nicho que explotar para conseguir los objetivos propuestos a medio-largo plazo.

¿En qué se diferencian Big Data y Data Science?

En resumen, Big Data y Data Science son dos términos estrechamente relacionados que ayudan a empresas y otras organizaciones a obtener valor de los datos que acumulan en sus bases de datos.

Entonces, ¿deben trabajar siempre en conjunto? No necesariamente. El Big Data sí necesita a la Ciencia de Datos, pero la Ciencia de Datos es más amplia. De hecho, también puede aplicarse a Small Data o microdatos, por ejemplo. Dicho esto, sí es cierto que el Big Data también es muy beneficioso para la Ciencia de Datos, ya que le proporciona una enorme fuente de datos con la que trabajar.

El Big Data es un todo y el Data Science es una parte de ese todo que, a su vez, también tiene otras áreas de aplicación. Es como si el Big Data fuera un gin-tonic y el Data Science, la tónica y la ginebra que lo hacen posible.

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