Ciencia de datos vs big data

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Teoría de los datos frente a ciencia de los datos

Vivimos en un mundo impulsado por los datos. De hecho, la cantidad de datos digitales que existe está creciendo a un ritmo vertiginoso, duplicándose cada dos años, y cambiando nuestra forma de vida. Ahora que Hadoop y otros marcos de trabajo han resuelto el problema del almacenamiento, el enfoque principal de los datos se ha desplazado al procesamiento de esta enorme cantidad de datos. Cuando hablamos de procesamiento de datos, Data Science vs Big Data vs Data Analytics son los términos en los que uno puede pensar y siempre ha habido una confusión entre ellos.

Se trata de resolver un problema de varias maneras para llegar a la solución y, por otro lado, implica diseñar y construir nuevos procesos para el modelado y la producción de datos utilizando varios prototipos, algoritmos, modelos predictivos y análisis personalizados.

Big Data se refiere a las grandes cantidades de datos que están llegando desde varias fuentes de datos y que tienen diferentes formatos. Se trata de algo que puede utilizarse para analizar los conocimientos que pueden conducir a mejores decisiones y movimientos empresariales estratégicos.

La analítica de datos es la ciencia que consiste en examinar los datos en bruto con el fin de sacar conclusiones sobre esa información.  Se trata de descubrir información útil a partir de los datos para apoyar la toma de decisiones. Este proceso implica inspeccionar, limpiar, transformar y modelar los datos.

Análisis de big data

Puede que no haya mucha diferencia, pero big data vs ciencia de datos siempre ha instigado las mentes de muchos y los ha puesto en un dilema. Hoy vamos a revelar la verdadera diferencia entre estos dos términos de una manera elocuente que le ayudará a entender los conceptos básicos que hay detrás de ellos y cómo se diferencian el uno del otro. En primer lugar, la ciencia de los datos es una extensión evolutiva de la estadística que se ocupa de grandes conjuntos de datos con la ayuda de las tecnologías informáticas. Muchos confunden la ciencia de los datos con un aprendizaje automático absolutamente erróneo. Aunque el aprendizaje automático es un subconjunto de la ciencia de los datos, no son lo mismo.

Por otra parte, el big data se ocupa de la vasta colección de datos heterogéneos de diferentes fuentes y no está disponible en los formatos de base de datos estándar que conocemos. Esto implica que los datos no se tabulan en una tabla o un gráfico.

Mientras que los datos estructurados son bastante sencillos de entender, los no estructurados requieren técnicas de modelización personalizadas para extraer información de los datos, lo que se hace con la ayuda de herramientas informáticas, estadísticas y otros enfoques de la ciencia de los datos.

Informática de los grandes datos

Big Data: Se trata de datos enormes, grandes o voluminosos, información o las estadísticas relevantes adquiridas por las grandes organizaciones y empresas. Muchos software y almacenamiento de datos creados y preparados, ya que es difícil de calcular los grandes datos de forma manual.  Se utiliza para descubrir patrones y tendencias y tomar decisiones relacionadas con el comportamiento humano y la tecnología de interacción.

Ciencia de los datos: La Ciencia de los Datos es un campo o dominio que incluye e implica trabajar con una enorme cantidad de datos y los utiliza para construir modelos analíticos predictivos, prescriptivos y prescriptivos. Se trata de excavar, capturar (construir el modelo), analizar (validar el modelo) y utilizar los datos (desplegar el mejor modelo).  Es una intersección entre los datos y la informática. Es una mezcla del campo de la informática, la empresa y la estadística.

Ciencia de los datos y análisis de big data ppt

Los datos se han convertido en el factor más crítico de los negocios hoy en día. Como resultado, se han inventado diferentes tecnologías, metodologías y sistemas para procesar, transformar, analizar y almacenar datos en este mundo impulsado por los datos.

Sin embargo, todavía hay mucha confusión en cuanto a las áreas clave de Big Data, Data Analytics y Data Science. En este post, desmitificaremos estos conceptos para entender mejor cada tecnología y cómo se relacionan entre sí.

Cada una de estas tecnologías se complementa entre sí, pero pueden utilizarse como entidades separadas. Por ejemplo, el big data puede utilizarse para almacenar grandes conjuntos de datos, y las técnicas de análisis de datos pueden extraer información de conjuntos de datos más simples.

Como su nombre indica, big data se refiere simplemente a conjuntos de datos extremadamente grandes. Este tamaño, combinado con la complejidad y la naturaleza evolutiva de estos conjuntos de datos, les ha permitido superar las capacidades de las herramientas tradicionales de gestión de datos. De este modo, los almacenes de datos y los lagos de datos han surgido como las soluciones de referencia para gestionar los big data, superando con creces la potencia de las bases de datos tradicionales.

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