¿Conoces las diferencias entre Data Analytics y Data Science?

¿Has oído eso de que la información es poder? Con cada vez más frecuencia, los nuevos sistemas se centran en el procesamiento de datos a gran escala. Puede que todo esto te suene lejano o a ciencia ficción, pero con los nuevos avances se ha hecho realidad. Queremos ponerte a prueba con esta pregunta: ¿conoces las diferencias entre data analytics y data science?

Data analytics

Esta primera disciplina está especializada en examinar datos a gran escala, de manera que se utilizan como guía para tomar decisiones estratégicas. El objetivo es optimizar la eficiencia operativa del negocio. ¿Qué significa esto en castellano? Simplemente, utilizar la información para ganar más dinero y acortar el tiempo de cada tarea. Más claro, agua.

Una de las cuestiones prioritarias que aporta este modelo es la medición. Cada sector de negocio tiene sus propios KPI (indicadores clave del rendimiento, por sus siglas en inglés). Son variables que determinan si la empresa va bien y si las estrategias implementadas están siendo efectivas. Dicho de otro modo, corroboran que no se va «para atrás, como los cangrejos».

Esta rama parte del big data, que pretende posicionar a la información en primer lugar. Las empresas han comenzado a mostrar una actitud más observadora en este sentido. ¿Qué te estamos diciendo con esto? Que, en vez de pelearse por el balón, prefieren ver el partido desde el banquillo (o desde la tribuna).

Hay un propósito claro de esta disciplina, y es encontrar patrones y tendencias. De este modo, determinan el comportamiento del usuario y conocen mejor al público objetivo. Luego, les resulta más sencillo hablar el idioma de sus clientes, adoptar un nicho de mercado adecuado y diferenciarse de la competencia.

Data science

La data science, por su parte, también tiene la toma de decisiones como eje fundamental. No obstante, lo hace de una forma distinta, y es mirando siempre hacia el futuro. Probablemente, esto te suene algo metafórico, pero no vamos a ponernos tipo Beret. Lo que pretendemos explicarte es que, más que en examinar, se centra en predecir.

Para que entiendas cómo funciona esta metodología, debes comprender primero cómo se estructura internet. En términos generales, te diremos que está organizado en fuentes de información que se entrelazan. Después, el big data es la tecnología que hace de soporte y procesa todo lo obtenido en tiempo real.

Lo que hace un científico de datos (sabes que en inglés todo suena más bonito) es analizar las tendencias actuales para detectar las futuras. Esta es la gran diferencia que esta disciplina tiene respecto a la anterior, y es que no plantea un enfoque tan presente. En su lugar, pretende explicar cómo será el entorno de la empresa en un corto o medio plazo. Es por esto que las diferencias entre data analytics y data science son claras.

¿Dónde puedes aplicar cada disciplina?

Cada vez hay más oportunidades para trabajar como data analyst y data scientist. La realidad demuestra que son dos profesiones que están creciendo exponencialmente con el auge de la digitalización. Cada una de ellas está orientada hacia un ámbito específico, como puedes ver:

• El análisis de datos es de gran valor para compañías de dropshipping o e-commerce, que necesitan conocer a sus usuarios. Lo mismo sucede con desarrolladores de inteligencia artificial, dado que la programan con base en el comportamiento de los usuarios para generar naturalidad.
• La ciencia de datos es muy demandada en negocios de desarrollo de software o de ciberseguridad. Otro ejemplo relevante son las corporaciones tecnológicas que diseñan planes de transición digital. Entre ellas, hay multitud de consultorías, asesorías y gestorías, sobre todo, las más punteras.

¿Es posible hacer predicciones a largo plazo? Sí, pero todavía no hemos avanzado hasta un punto en el que sean verdaderamente efectivas ni fiables. De hecho, los negocios cada vez se esfuerzan más por conocer al cliente de hoy y no al que vendrá después. Esta es la primera pauta que te daremos, luego veremos algunos bootcamps interesantes.

Pero todavía queda otro concepto que debes conocer, y es el de business intelligence. Si crees que estamos rizando el rizo, es porque no nos conoces (cuando hablamos de tecnología, nos gusta pararnos en lo importante). Esta última práctica se diferencia de la que abordamos en que maneja menos información y en que está basada solo en ventas.

¿Te acuerdas cómo cambió todo al estallar la pandemia? Este es un ejemplo de lo poco preparados que estamos para analizar las perspectivas más lejanas. Pero es precisamente este hecho el que justifica la necesidad de contar con grandes profesionales. En los próximos años, una mayor orientación hacia el futuro distante hará que esta profesión cobre mayor relevancia.

Bootcamps de data

Los bootcamps de data son un excelente plan para que logres avanzar en esta disciplina. ¿Has visto todas las oportunidades que tienes para saltar al mercado laboral? Esta es una piscina que, sin lugar a duda, está llena. Para que puedas nadar con fluidez, esta formación te ayudará (porque no quieres ponerte los manguitos, ¿verdad?):

• Data analytics de Upgrade Hub: Esta academia cuenta con la confianza de empresas punteras en el sector, lo que se traduce en una bolsa de trabajo estupenda para tu futuro.
• Data analytics de Adalab: Está basado en extraer datos, limpiarlos y procesarlos para que encaminen a las compañías hacia el éxito. De este modo, aprenderás a convertirte en una pieza clave para la toma de decisiones.
• Data science de 4Geeks: Ha sido reconocido como uno de los 10 mejores bootcamps de Estados Unidos y el mejor de España. Podrás aprender a usar Phyton, SQL Looker y otros programas especializados.

Como hemos podido mostrar, data analytics y data science son dos realidades muy diferentes. Recuerda que nunca juzgamos un libro por su portada, así que dos nombres casi idénticos pueden esconder prácticas muy lejanas. Cuando nos ponemos metafóricos, podemos ser algo pesados, ¿lo crees así? Por tanto, aquí terminamos por hoy. ¡Hasta la próxima!

Bueno, espera un momento: hemos abierto nuevas comunidades en TikTok e Instagram y queremos que les eches un vistazo. Pero no olvides que seguimos estando en Twitter.