Ciencia de datos frente a analytics de datos: análisis de las diferencias

Aunque es posible que los términos "ciencia de datos" y "analítica de datos" se utilicen indistintamente en conversaciones o en línea, se refieren a dos conceptos claramente diferentes. La ciencia de datos es un área de especialización que combina muchas disciplinas, como matemáticas, informática, ingeniería de software y estadística. Se centra en la recopilación y gestión de datos estructurados y no estructurados a gran escala para diversas aplicaciones académicas y empresariales. Mientras tanto, los analytics de datos se refiere al acto de examinar conjuntos de datos para extraer valor y encontrar respuestas a preguntas específicas. Exploremos la ciencia de datos frente al analytics de datos con más detalle.

Piense en la ciencia de datos como el paraguas general que cubre una amplia gama de tareas realizadas para encontrar patrones en grandes conjuntos de datos, estructurar datos para su uso, entrenar modelos de machine learning y desarrollar aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Los analytics de datos es una tarea que reside bajo el paraguas de la ciencia de datos y se realiza para consultar, interpretar y visualizar conjuntos de datos. Los científicos de datos a menudo realizan tareas de análisis de datos para comprender un conjunto de datos o evaluar resultados.

Los usuarios empresariales también realizarán analytics de datos dentro de las plataformas de business intelligence para obtener insight sobre las condiciones actuales del mercado o los resultados probables de la toma de decisiones. Muchas funciones del analytics de datos, como hacer predicciones, se basan en algoritmos y modelos de machine learning desarrollados por científico de datos. En otras palabras, aunque los dos conceptos no son lo mismo, están muy entrelazados.

Como área de especialización, la ciencia de datos tiene un alcance mucho mayor que la tarea de realizar analytics de datos y se considera su propia trayectoria profesional. Aquellos que trabajan en el campo de la ciencia de datos se conocen como científicos de datos. Estos profesionales crean modelos estadísticos, desarrollan algoritmos, entrenan modelos de machine learning y crean infraestructura para:

• Pronostique resultados a corto y largo plazo
• Resuelve problemas comerciales
• Identificar oportunidades
• Apoyar la estrategia empresarial
• Automatice tareas y procesos
• Plataformas Power BI

En el mundo de la tecnología de la información, los trabajos de ciencia de datos actualmente tienen demanda para muchas organizaciones e industrias. Para seguir una carrera en ciencia de datos, necesita una comprensión profunda y un conocimiento amplio de machine learning y IA. Su conjunto de habilidades debe incluir la capacidad de escribir en los lenguajes de programación Python, SAS, R y Scala. Y debe tener experiencia trabajando con plataformas de big data como Hadoop o Apache Spark. Además, la ciencia de datos requiere Experiencia en la programación de SQL database y la capacidad de trabajar con datos no estructurados de varios tipos, como video, audio, imágenes y texto.

Los científicos de datos suelen realizar análisis de datos al recopilar, limpiar y evaluar datos. Al analizar conjuntos de datos, los científicos de datos pueden comprender mejor su uso potencial en un algoritmo o modelo de machine learning. Los científicos de datos también trabajan en estrecha colaboración con los ingenieros de datos, que son responsables de crear los pipelines de datos que proporcionan a los científicos los datos que necesitan sus modelos, así como los pipelines en los que se basan los modelos para su uso en la producción a gran escala.

La ciencia de datos es iterativa, lo que significa que los científicos de datos forman hipótesis y experimentan para ver si se puede lograr el resultado deseado utilizando los datos disponibles. Este proceso iterativo se conoce como ciclo de vida de la ciencia de datos, que suele seguir siete fases:

1. Identificar una oportunidad o problema
2. Minería de datos (extracción de datos relevantes de grandes conjuntos de datos)
3. Limpieza de datos (eliminación de duplicados, corrección de errores, etc.)
4. Exploración de datos (análisis y comprensión de los datos)
5. Ingeniería de características (utilizando el conocimiento del dominio para extraer detalles de los datos)
6. Modelado predictivo (uso de los datos para predecir resultados y comportamientos futuros)
7. Visualización de datos (representación de puntos de datos con herramientas gráficas, como tablas o animaciones)

La tarea de analytics es realizada para contextualizar un conjunto de datos tal como existe actualmente, de modo que se puedan tomar decisiones más informadas. La eficacia y eficiencia con la que una organización puede realizar análisis de datos está determinada por su estrategia y arquitectura de datos, lo que permite a una organización, sus usuarios y sus aplicaciones acceder a diferentes tipos de datos independientemente de dónde residan esos datos. Tener la estrategia de datos y la arquitectura de datos adecuadas es especialmente importante para una organización que planea utilizar la automatización y la IA para sus analytics de datos.

Análisis predictivo: los análisis predictivos ayudan a identificar tendencias, correlaciones y causalidad dentro de uno o más conjuntos de datos. Por ejemplo, los minoristas pueden predecir qué tiendas son más propensas a vender un tipo particular de producto. Los sistemas de atención médica también pueden pronosticar qué regiones tendrán un aumento en los casos de gripe u otras infecciones.

Analítica preventiva: laanalítica preventiva predice los resultados probables y hace recomendaciones para la toma de decisiones. Un ingeniero eléctrico puede utilizar analítica preventiva para diseñar y probar digitalmente varios sistemas eléctricos para ver los resultados esperados y predecir la vida útil final de los componentes del sistema.

Análisis de diagnóstico: el análisis de diagnóstico ayuda a identificar el motivo por el que ocurrió un evento. Los fabricantes pueden analizar un componente defectuoso en una línea de ensamblaje y determinar el motivo de su falla.

Análisis descriptivo: el análisis descriptivo evalúa las cantidades y cualidades de un conjunto de datos. Un proveedor de transmisión de contenido a menudo utilizará análisis descriptivos para comprender cuántos suscriptores ha perdido o ganado durante un período determinado y qué contenido se está viendo.

Los responsables de la toma de decisiones empresariales pueden realizar análisis de datos para obtener insights aplicables en la práctica sobre ventas, marketing, desarrollo de productos y otros factores empresariales. Los científicos de datos también confían en analytics para comprender los conjuntos de datos y desarrollar algoritmos y modelos de machine learning que beneficien la investigación o mejoren el rendimiento.

Prácticamente cualquier stakeholder de cualquier disciplina puede analizar datos. Por ejemplo, los analistas de negocio pueden utilizar paneles de BI para realizar análisis de negocio en profundidad y visualizar métricas clave de rendimiento compiladas a partir de conjuntos de datos relevantes. También pueden usar herramientas como Excel para ordenar, calcular y visualizar datos. Sin embargo, muchas organizaciones emplean analistas de datos profesionales dedicados a la disputa de datos y a la interpretación de hallazgos para responder preguntas específicas que exigen mucho tiempo y atención. Algunos casos de uso generales para un analista de datos a tiempo completo incluyen:

• Trabajar para descubrir por qué una campaña de marketing en toda la empresa no logró sus objetivos
• Investigar por qué una organización de atención médica está experimentando una alta tasa de rotación de empleados
• Ayudar a los auditores forenses a comprender los comportamientos financieros de una empresa

Los analistas de datos confían en una variedad de habilidades analíticas y de programación, junto con soluciones especializadas que incluyen:

• Software de análisis estadístico
• Sistemas de gestión de bases de datos (DBMS)
• Plataformas de BI
• Herramientas de visualización de datos y ayudas de modelado de datos, como QlikView, D3.js y Tableau

Practicar la ciencia de datos no está exento de desafíos. Puede haber datos fragmentados, una escasez de habilidades en ciencia de datos y estándares de TI rígidos para la capacitación y el despliegue. También puede ser un desafío poner en funcionamiento los modelos de analytics de datos.

La cartera de productos de ciencia de datos y ciclo de vida de IA de IBM se basa en nuestro compromiso de larga data con las tecnologías de código abierto. Incluye una gama de capacidades que permiten a las empresas desbloquear el valor de sus datos de nuevas maneras. Un ejemplo es watsonx, una cartera de productos de IA que acelera el impacto de la IA generativa en los flujos de trabajo principales para impulsar la productividad.

La plataforma consta de tres potentes componentes: el estudio watsonx.ai para nuevos modelos fundacionales, IA generativa y machine learning; el almacén adaptado watsonx.data para contar con la flexibilidad de un lago de datos y el rendimiento de un almacén de datos; y el kit de herramientas watsonx.governance, para permitir flujos de trabajo de IA creados con responsabilidad, transparencia y explicabilidad.

En conjunto, watsonx ofrece a las organizaciones la capacidad de:

1. Entrenar, ajustar y desplegar IA en toda su empresa con watsonx.ai
2. Escale cargas de trabajo de IA, para todos sus datos, en cualquier lugar con watsonx.data
3. Habilitar datos y flujos de trabajo de IA responsables, transparentes y explicables con watsonx.governance