Diferencias entre Data Science y Big Data

Entre las tecnologías de moda, que las corporaciones más importantes están adoptando, dentro del marco de la transformación digital en empresas, se encuentran, sin duda, el Big Data y el Data Science. Pero ¿qué hacen exactamente estas tecnologías? Resumiendo, a grandes rasgos, se trata de tecnologías que tienen que ver con los grandes volúmenes de datos y más concretamente con su recogida y análisis objetivos para finalmente, obtener valores que mejoren nuestra toma de decisiones. Sin embargo, son términos, que a pesar de parecer similares, difieren bastante entre sí. Y tú, ¿sabrías diferenciarlas?

Algunos conceptos básicos

• Big Data. Es un término bastante nuevo y se refiere a la recogida, almacenamiento y análisis ingente de datos heterogéneos, estructurados o no, de gran escala, es decir, terabytes y petabytes, cuyo objetivo fundamental es poder conocer, profundizar y comprender mejor aquellos temas, comportamientos o fenómenos sociales que más suscitan nuestro interés.
• Data Science. Concepto conocido también como "ciencia de datos". Es una disciplina más holística, clave para el impulso del Big Data y que se distingue por aplicar herramientas matemáticas, estadísticas e informáticas con la finalidad de obtener análisis inteligentes de los grandes datos, buscar soluciones y realizar pronósticos que proporcionen información útil y de valor para nuestra empresa.

Conclusión

A pesar de sus diferencias, se trata de tecnologías estrechamente relacionadas, complementarias e interdependientes, que nos facilitan mucha información útil y de gran valor sobre la enorme cantidad de datos que cada día llegan a nuestras empresas.

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