Los datos se han convertido en uno de los factores más importantes dentro del ámbito empresarial. Para su tratamiento, procesamiento, análisis y almacenamiento de grandes cantidades de información, se han desarrollado distintos enfoques y metodologías de trabajo. En este artículo vamos a ver las diferencia entre ellas, concretamente, entre Big Data y Análisis de datos.

En primer lugar, daremos algunas definiciones para asentar conceptos. Para ello, hablaremos tanto de Big Data como de Data Science como de Análisis de Datos. Pueden parecer lo mismo, pero no son exactamente iguales, por eso identificaremos cada una de ellas y trataremos de restar confusión a los distintos tipos de métodos de trabajo en lo que se refiere al tratamiento de la información.

Sea como sea, si hay algo que destacar es que, en cualquiera de los campos hay multitud de oportunidades para encontrar un mejor futuro profesional. Esto es así, especialmente en el caso de Big Data, ya que, como veremos, con un curso de Big Data, sobre todo si cuenta con especialización en herramientas concretas, es fácil mejorar tu perfil y optar a puestos bien considerados y remunerados.

¿Qué es Big Data, Data Science y Análisis de Datos?

En primer lugar, vamos a hablar sobre Big Data. Cuando hablamos sobre Big Data estamos haciendo referencia a cualquier colección grande y compleja de datos. Estos datos pueden ser estructurados o no estructurados, pero dada la complejidad, lo más habitual es que se trabaje con datos no estructurados. El ámbito de aplicación del Big Data se suele encontrar más en la empresa privada.

Por otra parte, Data Science es un campo de conocimiento multidisciplinar y su objetivo es conseguir un conocimiento más profundo y amplio sobre un tema concreto. Cuando hacemos referencia a Data Science estamos hablando sobre una disciplina científica y que se suele tener como finalidad la investigación y no la mejora de resultados económicos o financieros en las empresas.

En último lugar, pero no por ello menos importante, tenemos el Análisis de Datos. En este caso, cuando se habla de análisis de datos se hace referencia al proceso de extracción de información relevante de todos los datos recopilados, provengan de donde provengan.

Tanto Big Data, como el Análisis de Datos como la Ciencia de Datos forman parte de un mismo campo de conocimientos, pero con distintas aplicaciones.

Resumiendo, nos encontramos con que estas tres disciplinas son:

• Big Data: conjuntos de datos complejos y en gran cantidad
• Data Science: disciplina científica para la investigación basada en datos
• Análisis de datos: Extracción de información relevante de los datos.

Como se puede deducir, estas tres disciplinas son complementarias, pero, al mismo tiempo, se pueden emplear por separado. De esta manera, por ejemplo, el análisis de datos no tiene por qué centrarse en la extracción de información de grandes conjuntos de datos y puede estar enfocado a datos más pequeños o small data.

Big Data y Análisis de datos: diferencia fundamentales

Ahora que ya conocemos bien las definiciones y las posibles aplicaciones de Big Data y Análisis de Datos es el momento de ver cuáles son sus diferencias clave:

• Tipos de datos. las diferencia fundamentales entre Big Data y Análisis de Datos está en la naturaleza de los propios datos. Mientras que Big Data sería algo así como una gran biblioteca con toda la información que necesitamos, el análisis de datos sería un libro donde está la solución a un problema concreto.
• Estructura. En lo que se refiere a la estructura de los datos, en Big Data nos encontramos con lo normal es que sean datos no estructurados, esto es, datos que vienen de distintas fuentes y en distintos formatos. Por otra parte, en el Análisis de Datos, la información con la que se trabaja está bien estructurada.
• Herramientas. Otra de las diferencias calve entre Big Data y Análisis de Datos está en las herramientas de trabajo de cada una de ellas. En Big Data se necesitan herramientas sofisticadas que sean capaces de procesar y administrar en paralelo grandes volúmenes de datos. Por otro lado, en Análisis de Datos se necesitan herramientas simples para el modelado de datos o el análisis predictivo, ya que los datos están estructurados y organizados.
• Industria. El ámbito de aplicación de ambas es otra de las diferencias entre Big Data y Análisis de Datos. Aunque pueden cruzarse o superponerse en determinados ámbitos, lo habitual es que el análisis de datos esté mayormente destinado a IT y algunos sectores concretos como el de viajes o salud privada. Por otra parte, el Big Data está pensado para industrias financieras y comerciales que necesiten tomar decisiones estratégicas en un mercado altamente competitivo.

Formarse en Big Data o en Análisis de Datos es una buena forma de mejorar tus perspectivas profesionales.

Como puedes ver, existen algunas diferencias clave entre Big Data y Análisis de Datos, aunque ambas disciplinas se pueden complementar entre ellas. No obstante, el Big Data se está volviendo cada vez más relevante porque permite abordar una mayor cantidad de información, aunque el trabajo que implica sea algo más complejo y ligeramente más costoso.

¡Fórmate en Big Data!

Ahora ya conoces todas las diferencias que existen entre el Big Data y el análisis de datos. Como te decíamos al principio, el Big Data es un gran campo que abordar para mejorar tu futuro profesional. Sin embargo, para poder lograrlo es necesario que te formes adecuadamente y que adquieras los conocimientos y habilidades necesarias para mejorar tu perfil.

Esto es algo que puedes conseguir con el curso de Big Data de Tokio School. Somos una escuela de formación especializada en nuevas tecnologías y también unos apasionados de los datos. ¡Fórmate con nuestros senséis y conviértete en un profesional del Big Data!

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