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Los avances de las tecnologías de la información y la comunicación han generado una ingente cantidad de datos en todos los sectores de la actividad humana. Para procesarlos y aprovechar todo su potencial han surgido nuevas disciplinas, como Big Data y Data Science, términos que a menudo se utilizan indistintamente pero que no significan lo mismo. De hecho, antes de incursionar en esta área debes conocer las diferencias entre Big Data y Data Science para determinar si prefieres matricularte en un curso de Big Data o un curso en Data Science.
Big Data es un término que se utiliza para indicar un gran volumen de datos de diferentes tipos, desde aquellos estructurados como las transacciones comerciales hasta los semiestructurados como los archivos XML o los datos no estructurados, como las imágenes digitales o los tuits.
Big Data no se refiere únicamente a una enorme cantidad de datos, sino también a su variedad, complejidad y variabilidad, así como por la velocidad con que se generan. Esas características del Big Data dificultan la recopilación, gestión, procesamiento y análisis de la información usando las tecnologías y herramientas convencionales, por lo que es necesario recurrir a técnicas de análisis avanzado.
Dado que los grandes volúmenes de datos que dan vida al Big Data no se pueden procesar con los métodos de análisis tradicionales, Data Science da respuesta a esa necesidad encargándose de estudiar las grandes fuentes de datos para extraer información valiosa, establecer vínculos y descubrir patrones que permitan comprender mejor la realidad y tomar decisiones estratégicas.
El data scientist utiliza los conocimientos de las matemáticas, la estadística y las ciencias de la computación, incorporando además técnicas de análisis avanzado como el machine learning, cluster analysis, data mining y visualización de datos para gestionar, analizar y dar sentido a toda esa información.
El concepto de Big Data es relativamente nuevo, pero el origen de los grandes conjuntos de datos se remonta a las décadas de 1960 y 1970, cuando se empezaron a desarrollar los primeros centros de datos y las bases de datos relacionales. Casi al mismo tiempo surgió el Data Science, un término que se usaba para referirse a los métodos de procesamiento de ese tipo de datos.
No obstante, en 2001 la ciencia de datos se separó del Big Data convirtiéndose en una disciplina independiente. Más tarde, alrededor de 2005, se generó a nivel mundial un mayor interés por los datos, sobre todo debido a los que se generaban en las redes sociales y otros servicios online, por lo que ambas disciplinas recibieron un impulso adicional.
Por tanto, una diferencia entre Big Data y Data Science es que mientras la primera se enfoca en la variedad, velocidad y volumen de los macrodatos, la segunda proporciona los métodos y técnicas para analizarlos y extraer información útil.
Otra diferencia entre Big Data y Data Science importante se refiere a que el Big Data se enfoca en la extracción de la información útil en grandes fuentes de datos mientras que la ciencia de datos utiliza modelos inteligentes que aprenden de sí mismos, como el Machine Learning, junto a métodos estadísticos para entrenar a los ordenadores.
De cierta forma, Big Data proporciona la “materia prima” mientras que el Data Science se encarga de aportar el lado teórico y experimental, además de ofrecer un proceso deductivo e inductivo para el análisis de toda esa información. Por consiguiente, el Data Science no existiría sin el Big Data, pero el Big Data no tendría el valor actual si no fuera por los análisis y métodos de la ciencia de datos.
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