Big Data vs. Data Science, ¿qué son exactamente?

La ciencia de los datos sigue avanzando a un ritmo imparable, y la tecnología es cada vez más eficaz a la hora de analizar la información y extraer conclusiones. Esto ha dado lugar a diferentes disciplinas que, con frecuencia, llegan a confundirse entre sí. Si ponemos frente a frente Big Data vs. Data Science, podremos ver con más claridad que no son exactamente lo mismo.

Eso sí, ambas disciplinas son necesarias para poder hacer un tratamiento de datos que sea lo más eficaz posible.

Big Data vs. Data Science

Para entender mejor las diferencias que hay entre ambos conceptos lo más sencillo es ver una definición detallada de cada uno de ellos.

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es un gran conjunto de datos. Se trata de una cantidad tan grande de información que lo normal es que no se pueda almacenar en un dispositivo convencional.

Estos datos pueden estar estructurados (si ya han sido ordenados a través de sistemas como una base de datos), semiestructurados (si los dividimos según su categoría: documentos de texto, archivos XML, etc.) o no estructurados (son los datos en bruto que obtenemos de las redes sociales, de la web y similares).

Los datos que conforman el Big Data pueden ser muy diferentes entre sí. Sin embargo, todos ellos tienen una serie de características en común que fueron enunciadas en 2001 por la consultora Gartner:

• Volumen.
• Velocidad.
• Variedad.
• Veracidad.
• Valor.
• Variabilidad.

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¿Qué es el Data Science?

Si tenemos muchos datos (Big Data), está claro que no podemos procesarlos de la forma tradicional. Necesitamos diferentes herramientas y técnicas que nos ayuden a depurar la información hasta que nos quedemos solo con aquella que realmente nos interesa.

En esto precisamente consiste el Data Science, en un conjunto de tareas de análisis que aplican las últimas tecnologías para cribar los datos.

Data Science se engloba en el Big Data

Los especialistas coinciden en señalar que no podemos separar del todo los dos conceptos que estamos analizando. El Big Data se ocupa de la extracción de los datos y la ciencia de los datos los depura hasta hacerlos verdaderamente útiles.

Pero es común que bajo la denominación Big Data se haga referencia a todo el conjunto de procesos que incluyen desde la obtención de la información hasta el cribado. De ahí que se diga que la ciencia de datos se integra en esta disciplina.

Sin Big Data no tendría sentido que hubiera Data Science. De igual manera, la ciencia de datos no tendría una razón de ser si no hubiera en primer lugar una recopilación masiva de información.

Podemos hablar de Big Data vs. Data Science, pero lo cierto es que ambas disciplinas son complementarias entre sí. Su uso en el mundo de los negocios está ya muy extendido y seguirá creciendo en los próximos años. Porque la información es poder y, cuanto más segmentada y mejor organizada esté, más sencillo resultará el proceso de toma de decisiones en las organizaciones e incluso a nivel político.

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