Data Science vs Data Analytics

Una de las principales confusiones en este ámbito es la diferencia entre Data Analytics y Data Science, dos áreas sumamente cercanas pero a la vez muy distintas entre sí.

Aunque ambas se encuentran en la frontera entre las matemáticas, la estadística y la programación, los propósitos que persiguen están claramente diferenciados, lo que conlleva que los perfiles profesionales de una y otra sean muy distintos. Es de vital importancia que quien busque especializarse en el sector del Big Data conozca cuáles son los conocimientos y habilidades que tiene que adquirir en caso de decantarse por el Data Analytics o el Data Science. Así que, si estás cursando o pensando en apuntarte al bootcamp de Data Analytics de Ironhack, presta mucha atención.

Diferencias entre Data Science y Data Analytics

Son muchos los expertos que han tratado durante décadas de acotar el campo de actuación de una u otra disciplina, no siempre con éxito. Sin embargo, desde que en 1996 comenzase a utilizarse el término de Data Science a partir de un artículo de Gregory Piatetsky-Shapiro, mucho han avanzado las definiciones y parece que ya sí podemos aclarar el ámbito de actuación tanto de este área como del Data Analytics. A continuación compartimos el diagrama de Venn más actualizado que reúne las distintas áreas de especialización y sus respectivos roles. 

Data Science vs Data Analytics

¿Qué es Data Science?

En la actualidad se considera Data Science a una rama del Big Data cuyo objetivo es extraer e interpretar la información que se deriva de la ingente cantidad de datos que recopila una compañía, ya sea por su propia actividad o por las acciones que desarrolla con terceros. Para alcanzar esta meta, los científicos de datos se encargan del diseño e implementación de algoritmos matemáticos basados en la estadística, el Machine Learning y otras metodologías que permiten a las empresas contar con herramientas que les surten de argumentos para actuar de un modo u otro en según la circunstancia y el momento. Además, no solamente se trata de obtener la información que desprenden los datos y poder hacer uso de la misma, sino que los Data Scientist también se encargan de una correcta visualización de los patrones detectados para que sean clara y adecuadamente legibles por los responsables de la toma de decisiones.

¿Qué es Data Analytics?

Por su parte, cuando se habla de Data Analytics se suele hacer referencia a una aplicación más concreta y precisa del Data Science. Es por ello que en las distintas industrias en las que se han incorporado analistas de datos, el rol que les ha sido encomendado ha sido buscar en las distintas fuentes de información que están sin procesar, para tratar de encontrar tendencias y métricas que sirvan a las compañías para tomar decisiones más acertadas y obtener mejores resultados. En este caso, no debemos confundir la labor con la del área de Business Intelligence, que maneja una cantidad de datos mucho más reducida, de modo que su capacidad tanto de análisis como de predicción es más acotada.

Es por eso que la principal diferencia entre Data Science y Data Analytics se encuentra en el enfoque de una y otra rama del Big Data: mientras el primero está encaminado hacia el descubrimiento y sus miras son muchos más amplias, el segundo está más centrado en la operativa de los distintos negocios en los que se aplica y busca soluciones a problemas ya existentes.

Así, mientras el Data Scientist se encarga de tratar de predecir el futuro a partir de los patrones del pasado que le proporcionan los datos, el Data Analyst se encarga de extraer la información más relevante que se deriva de los mismos. De alguna manera, si el primero de estos profesionales se hace preguntas para tratar de atisbar qué ocurrirá en los próximos años, el segundo se encarga de responder las cuestiones que ya están sobre la mesa.

¿Cuáles son las aplicaciones de cada disciplina?

En base a esto, otra de las principales diferencias entre ambas disciplinas son sus aplicaciones en las distintas industrias. Sin ir más lejos, el Data Science ha tenido una enorme incidencia en los motores de búsqueda, ya que se sirven de algoritmos para ofrecer mejores resultados en las consultas que realizan los usuarios y hacerlo en el menor tiempo posible. De la misma forma, ha sido en el desarrollo de los sistemas de recomendación donde los científicos de datos han tenido una enorme incidencia. En base a los contenidos antes visualizados, como en el caso de Netflix, o a los productos adquiridos, como ocurre en Amazon, estos sistemas ofrecen a sus clientes unas sugerencias mucho más acertadas, lo que enriquece enormemente la experiencia del usuario.

Netflix Machine Learning Algorithms 

En el caso del Data Analytics, su aplicación es más común en otros sectores como pueda ser la salud, ya que permite a los centros sanitarios atender a los pacientes de una forma más eficiente. También es bastante usual el uso de esta disciplina en otras industria como la gestión energética, ya que en base al análisis de los datos se puede optimizar el uso que se hace de los recursos en distintos lugares e incluso apostar por la automatización de distintos servicios, para así evitar gastos innecesarios. También el sector hotelero demanda los perfiles de analista, puesto que permite conocer mejor las preferencias de los viajeros y ofrecerles alternativas que se ajusten a sus gustos.

Dashboard Booking Insights by Country

Como puedes comprobar, son muchos los factores a tener en cuenta si estás pensando en adentrarte en la industria del Big Data. Data Analytics y Data Science son dos disciplinas muy parejas, pero a la vez tan distintas, que entendemos que sea difícil qué camino escoger. Por ello, te dejamos un resumen con las principales diferencias que hemos comentado a lo largo de este post:

Data science

Data analytics

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