¿Son el análisis de datos y la ciencia de datos lo mismo?

Con el auge de las redes sociales, los dispositivos móviles y otros avances tecnológicos, los datos se han vuelto más presentes en el mundo de los negocios. Para ponerlo en perspectiva, si todos los datos de la humanidad generados en 2020 se dividieran por igual entre la población mundial, cada individuo produciría 1,7 megabytes de datos cada segundo. Debido a esto, las empresas de todos los tamaños se preguntan cómo podrían aprovechar el Big Data y cosechar sus beneficios. Ahí es donde entran en juego la Ciencia de Datos y el Análisis de Datos.

Aunque estos conceptos pueden sonar idénticos, las terminologías son distintas y tienen aplicaciones comerciales variadas. El uso adecuado de estos términos puede afectar significativamente la forma en que se administra un negocio, especialmente a medida que el volumen de datos crece y se integra en la vida cotidiana de las personas de más y más maneras.

Si desea comenzar a optimizar los datos de su empresa, siga leyendo. Este artículo desglosará el análisis de datos y la ciencia de datos, examinando sus diferencias y descubriendo cómo cada uno proporciona valor a las empresas.

¿Qué es la ciencia de datos?

La Ciencia de Datos es una rama que se centra en la recopilación, el procesamiento y la estructuración de conjuntos de datos para analizar y derivar información significativa.

Los datos provienen de varias fuentes, como dispositivos móviles, sitios de comercio electrónico, redes sociales, encuestas y búsquedas en línea. Para obtener información significativa de estos datos, los científicos de datos diseñan e implementan algoritmos matemáticos utilizando estadísticas, aprendizaje automático, modelos predictivos y otras metodologías.

El papel de la ciencia de datos en los negocios

La ciencia de datos se está volviendo cada vez más crucial en el avance del aprendizaje automático. Muchas empresas recurren a soluciones que les ayudan a filtrar grandes cantidades de datos utilizando computadoras y algoritmos para descubrir los enlaces que mejor les ayudarán a alcanzar sus objetivos. El aprendizaje automático tiene una enorme promesa en muchos sectores, y es probable que desempeñe un papel importante en el futuro de las operaciones comerciales.

Cuando se trata de practicar la ciencia de datos, se trata de vincular puntos de datos e información para identificar correlaciones relevantes. La ciencia de datos trata de identificar nuevas tendencias explorando lo desconocido. Cuando una empresa obtiene perspectivas a través de la ciencia de datos, puede pasar de una investigación a algo más procesable.

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¿Qué es el análisis de datos?

Por otro lado, cuando hablamos de Analítica de Datos, solemos referirnos a una aplicación de la ciencia de datos mucho más estrecha y enfocada. A diferencia de la ciencia de datos, que analiza los patrones y correlaciones en los datos, el análisis de datos es más específico y tiene un objetivo particular en mente cuando se analizan los datos.

El Análisis de Datos es el proceso de examinar grandes cantidades de datos en busca de información valiosa que se pueda utilizar para ayudar a una empresa a alcanzar sus objetivos. En esencia, el análisis clasifica los datos en lo que las empresas saben y no saben, y se pueden usar para rastrear eventos pasados, presentes o futuros. El análisis de datos con frecuencia conecta patrones o tendencias con los objetivos reales de la organización y tiende a estar más orientado a los negocios y la estrategia que la ciencia de datos general.

Los análisis se pueden dividir en cuatro categorías principales:

• Analítica descriptiva: Métodos analíticos utilizados para estudiar, comprender y caracterizar eventos que ya han ocurrido.
• Análisis de diagnóstico: este tipo de análisis tiene como objetivo explicar por qué sucedió algo en lugar de simplemente documentar lo que sucedió.
• Análisis predictivo: un método de pronóstico del futuro que depende de datos pasados, patrones históricos e hipótesis para responder preguntas.
• Analítica prescriptiva: Implica identificar las actividades que una persona o institución debe tomar para lograr objetivos futuros es la meta.

El análisis de negocios es el término utilizado para describir los métodos y técnicas de análisis de datos en el mundo de los negocios. El análisis de negocios se trata de encontrar información de datos procesable que pueda guiar la estrategia de una organización y, finalmente, lograr sus objetivos.

El papel de la analítica de datos en los negocios

El análisis de datos es un recurso poderoso para obtener una ventaja competitiva en los negocios. Aquí hay algunos ejemplos de cómo el análisis de datos puede ayudar.

• Tomar decisiones más informadas: la gerencia puede usar el análisis de negocios para comprender mejor la dinámica de su empresa, predecir los cambios del mercado y mitigar el riesgo. Las organizaciones han adoptado análisis para tomar mejores decisiones que maximicen la eficiencia, la gestión de riesgos y los ingresos, en lugar de seguir su intuición al mantener inventarios, soluciones de precios o emplear talento.
• Eficiencia operativa: Es fundamental identificar los cuellos de botella operativos para aumentar la productividad. Las empresas pueden utilizar el análisis de datos para descubrir formas alternativas de mejorar los procesos. Utilizando el análisis de datos, las organizaciones pueden descubrir posibles problemas antes de que surjan, eliminando la necesidad de esperar a que surja un problema antes de actuar. Identificar y abordar estas limitaciones permitirá mejores procesos y una mayor eficiencia operativa.
• Desarrollo de productos: Es posible utilizar la analítica de datos para hacer previsiones y descubrir nuevos conocimientos. Comprender las condiciones actuales del mercado ayuda a las empresas a ajustar sus procesos o impulsar la necesidad de desarrollo de productos en línea con las demandas del mercado.

Ciencia de datos vs. análisis de datos: ¿qué los hace diferentes?

La ciencia de datos y el análisis de datos son dos campos distintos, con la principal diferencia de la escala de los problemas que están tratando de resolver.

La ciencia de datos es un término amplio que abarca una variedad de disciplinas dentro de big data, incluidos algoritmos, estadísticas y la aplicación de tecnologías como el aprendizaje automático. Ofrece información procesable en un punto de vista más amplio, como los hábitos de consumo, utilizando datos estructurados y no estructurados. El análisis de datos, por otro lado, se refiere al análisis estadístico de datos empresariales estructurados. Ofrece soluciones a problemas comerciales comunes y obstáculos.

El uso de estos métodos para optimizar el rendimiento de su empresa puede darle una ventaja sobre su competencia. Si desea obtener más información sobre cómo su empresa puede beneficiarse del uso de la ciencia de datos y el análisis de datos, póngase en contacto con nuestro equipo en Northware

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