En primer lugar la Data Science y Big Data son 2 aspectos diferentes en cuanto al tratamiento de la información y el procesamiento de datos. Pero no por ello dejan de relacionarse o complementarse entre sí. Como verás, los datos están en todas partes y forman parte de la vida cotidiana en más formas de las que la mayoría de las personas no se dan cuenta.
La cantidad de datos digitales que existen está creciendo exponencialmente. Según las estimaciones, en este año hay 74 zetabytes de datos generados. Además, se espera que esta cifra aumente a partir del año 2024. De allí surge la necesidad de profesionales que entiendan los fundamentos de la Data Science, el Big Data y la analítica de datos.
Estos términos y conceptos se escuchan con frecuencia en el sector y aunque sus significados comparten algunas similitudes, también se deben tratar como cosas diferentes. Así que debes tener estos conceptos bien claros desde el principio.
¿Qué es la Data Science?
La Data Science es un área que incluye todo lo relacionado con la depuración, la preparación y el análisis de datos. Todo ello enmarcado en el tratamiento de datos estructurados y no estructurados.
Es la combinación de disciplinas como la estadística, las matemáticas, la programación, la resolución de problemas, la recopilación inteligente de datos, la capacidad de visualizar las cosas de manera diferente y las actividades de depuración, preparación y alineación de datos.
¿De qué se trata el Big Data?
El término Big Data hace referencia a volúmenes masivos de datos que no pueden procesarse eficazmente con las aplicaciones y herramientas habituales que se utilizan a día de hoy. El tratamiento de datos masivos comienza con datos en bruto, los cuales no están agregados y que, en la mayoría de los casos, son imposibles de almacenar en la memoria de una sola computadora.
El Big Data puede inundar una empresa en el día a día. Por ello, los datos masivos se utilizan para analizar la información, lo que puede conducir a mejores decisiones y movimientos estratégicos del negocio.
En otras palabras, el Big Data se trata de información masiva, de alta velocidad y variable. Esta información demanda formas rentables e innovadoras de procesamiento de datos. Esto para que permitan mejorar la visión, la toma de decisiones y la automatización de los procesos.
¿Cuál es la relación entre la Data Science y Big Data?
Las organizaciones han tomado nota que necesitan contratar científicos de datos, así que las instituciones académicas se apresuran a crear programas de ciencia de datos y las publicaciones promocionan la Data Science como una opción de carrera muy atractiva.
No obstante, existe una confusión sobre lo que es exactamente la llamada ciencia de los datos (Data Science) y esta confusión podría llevar a la desilusión, ya que el concepto se convierte en un sinsentido, por así decirlo.
Una de las razones es que la Data Science y Big Data están intrínsecamente entrelazados con otros conceptos importantes de creciente importancia, la analítica de datos y la toma de decisiones basada en datos. Otra razón es la tendencia natural a asociar lo que hace un profesional con la definición de su campo; esto puede hacer que se pasen por alto los fundamentos del mismo.
De alguna forma, podrías creer que ser preciso con los límites de la Data Science no es lo más importante. Se podría debatir los límites del campo en un entorno académico, pero para que la ciencia de los datos sirva a las empresas de forma eficaz, es importante algunos aspectos como estos:
- Comprender sus relaciones con otros conceptos importantes relacionados.
- Empezar a identificar los principios fundamentales que subyacen a la ciencia de los datos.
- Se puede entender y explicar mucho mejor lo que ofrece la Data Science y Big Data. Así como también, se puede entender las técnicas, herramientas y conceptos relacionados con el procesamiento de datos y la gestión correcta de la información.
Data Science y Big Data: complejidad que se entrelaza
Debes entender en primer lugar que la Data Science y Big Data son técnicas complejas que implican muchos dominios y habilidades específicas. Esto debido a que cubren casi en su totalidad, las formas en que se extrae la información y el conocimiento de los datos.
Como sabrás, los datos están en todas partes y se encuentran en cantidades enormes. También, en aumento exponencial. La Data Science y Big Data en su conjunto reflejan las formas en que los datos se descubren, se condicionan, se extraen, se compilan, se procesan, se analizan, se interpretan, se modelan, se visualizan, se informan y se presentan.
Todo ello independientemente del tamaño de los datos que se procesan. En otras palabras, el Big Data puede definirse también como una aplicación especial de la Data Science. Además, la ciencia de los datos es un campo muy complejo, lo que se debe principalmente a la diversidad, número de disciplinas académicas y tecnologías en las que se basa.
Igualmente, la ciencia de los datos incorpora las matemáticas, estadística, informática y la programación. Así como también, el modelado estadístico, las tecnologías de bases de datos, procesamiento de señales, modelado de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje. Del mismo modo, incorpora el procesamiento del lenguaje natural, la visualización, el análisis predictivo, entre otros.
Tanto la Data Science y Big Data son aplicables a muchos campos, como las redes sociales, la medicina, la seguridad, la atención sanitaria y las ciencias sociales. Del mismo modo, también aplican a las ciencias biológicas, la ingeniería, la defensa, los negocios, la economía, las finanzas, el marketing, la geolocalización y otros ámbitos de la vida real.
La Data Science se sirve del Big Data
En el mismo orden de ideas, el Big Data es esencialmente una aplicación especial de la Data Science, como se ha dicho anteriormente. En la que los conjuntos de datos son masivos y requieren la superación de retos logísticos para tratarlos. La principal preocupación es capturar, almacenar, extraer, procesar y analizar eficazmente la información de estos conjuntos de datos.
Por esta razón, el procesamiento y análisis de estos enormes conjuntos de datos a menudo no es factible o realizable debido a las limitaciones físicas y computacionales. Del mismo modo, se necesitan técnicas y herramientas especiales. Para poner un ejemplo, tienes el software, algoritmos, programación paralela, entre otras.
Big Data es el término que se utiliza para englobar estas agrupaciones masivas de datos, las técnicas especializadas y las herramientas personalizadas. A menudo se aplica a grandes grupos de datos para realizar análisis generales y encontrar tendencias y patrones. Así como también, para crear modelos predictivos.
Probablemente te preguntes por qué el término Big Data se ha puesto tan de moda. Para empezar, ya se ha llevado mucho tiempo recopilando datos masivos de diversos tipos en una gran variedad de mecanismos de almacenamiento de datos.
Pero nunca antes habías disfrutado de una recopilación de datos, una capacidad de almacenamiento y una potencia de cálculo tan barato como ahora. Además, nunca antes se había tenido un acceso tan fácil a las tecnologías de detección de datos en bruto, a la instrumentación, etc. Tecnologías tan baratas y capaces que conducen a la generación de los conjuntos de datos masivos actuales.
¿De dónde proceden estos datos? Las grandes cantidades de datos proceden de dispositivos móviles, teledetección, geolocalización, aplicaciones de software, dispositivos multimedia, lectores de identificación por radiofrecuencia, redes de sensores inalámbricos, entre tantos.
EL Big Data se encarga del tratamiento de los macrodatos
El objetivo de los macrodatos es esencialmente resolver el problema de tratar con cantidades de datos gigantescos y de calidad variable. Estos a menudo son de muchos tipos diferentes, los cuales se capturan y procesan a veces a una gran velocidad o en tiempo real. Una tarea nada fácil, por no decir otra cosa.
En resumen, se puede pensar que Big Data es un término relativo que se aplica a enormes conjuntos de datos que requieren que un ente, aprovechando el hardware más potente, el software más desarrollado, las técnicas de procesamiento, la visualización y las tecnologías de bases de datos. Se encargue de resolver los problemas asociados a la Data Science y a modelos de características similares.
Se centran en la gestión de datos
Hay múltiples tecnologías de software y bases de datos necesarias para la Data Science y Big Data. De tal manera que muchas bases de datos están diseñadas para adherirse a los principios ACID, que significan: Atomicidad, Consistencia, Aislamiento y Durabilidad.
Hay que empezar por hablar de las tecnologías de bases de datos. Los Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS) y sus homólogos relacionales, los Sistemas de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) fueron los sistemas que más se utilizaron durante mucho tiempo, desde la década de los 80.
Por esta razón, suelen ser muy buenos para las operaciones basadas en transacciones y para adherirse a los principios ACID en general. El inconveniente de los Sistemas de Base de Datos Relacionales, es que estas bases de datos son relativamente estáticas y están muy orientadas a los datos estructurados.
Del mismo modo, representan los datos de forma no intuitiva y no natural e incurren en una importante sobrecarga de procesamiento, por lo que su rendimiento es menor. Otro problema es que los datos almacenados basados en tablas no suelen representar muy bien los datos reales. Es decir, no representan los objetos del dominio o negocio.
A esto se conoce como el desajuste de impedancia objeto – relacional. Por lo tanto, requiere un mapeo entre los datos basados en la tabla y los objetos reales del dominio del problema. Entre los Sistemas de Gestión de Bases de Datos descritos, se incluyen Microsoft SQL Server, Oracle, MySql, entre otros.
Por otro lado, las tecnologías de bases de datos NoSql se han puesto muy de moda estos días y con toda la razón. Por si no lo sabías, NoSql es un término utilizado para describir los sistemas de bases de datos que no son relacionales. Además, son altamente escalables, permiten esquemas dinámicos y manejan grandes volúmenes de acceso a datos con alta frecuencia.
Las bases de datos no relacionales sirven de gran ayuda para el procesamiento de datos masivos
Del mismo modo, las bases de datos NoSQL representan los datos de forma más natural, pueden tratar fácilmente los 3 tipos de datos mencionados anteriormente y tienen un gran rendimiento. Es por ello que las bases de datos NoSql se utilizan en gran medida para las transacciones a gran escala.
Los sistemas de bases de datos NoSql incluyen MongoDB, Redis, Cassandra y CouchDb, solo por nombrar algunos. Asimismo, debes tener en cuenta que hay múltiples tipos de bases de datos NoSql, que incluyen documentos, gráficos, clave – valor y columna ancha.
De hecho, NewSQL es un tipo de Sistema de Gestión de Bases de Datos un poco más nuevo. Estos sistemas intentan combinar las mejores características, por ejemplo, ACID y el lenguaje de consulta. Es decir, SQL, de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales con el alto rendimiento de las bases de datos NoSQL.
De igual manera, los especialistas aún no han decidido si NewSQL obtendrá la suficiente popularidad como para ganar la adopción y la total gestión de las bases de datos relacionales y NoSQL.
Esta relación va más allá de simple recolección de datos
Los científicos de datos han visto la creación y proliferación de tecnologías específicas necesarias para el almacenamiento de datos a gran escala. Así como también, ligadas a la capacidad de procesamiento y el análisis de cantidades masivas de datos.
Por esta razón, los sistemas que más se utilizan son: Apache Hadoop, Cloudera, Hortonworks y MapR. También hay muchos otros que intentan competir en este espacio. Del mismo modo, para el procesamiento y la visualización de datos basados en estadísticas y algoritmos, R, Python y Matlab son algunas de las opciones más nombradas y utilizadas.
Nunca antes se había recolectado tantos datos variados como ahora, ni se había necesitado manejarlos con tanta rapidez. La variedad y la cantidad de datos que se recogen a través de múltiples mecanismos diferentes están creciendo exponencialmente. Por ello, este crecimiento requiere de nuevas estrategias y técnicas para capturar, almacenar, procesar, analizar y visualizar los datos.
La Data Science es un término general que engloba todas las técnicas y herramientas que se usan durante las etapas que cumplen el ciclo de vida de los datos. En otro orden de ideas, el Big Data suele referirse a agrupaciones de datos de tamaños colosales que requieren tecnología de punta, técnicas especializadas y a menudo, innovadoras. Todo ello para poder «utilizar» los datos de forma eficiente.
Ambos campos van a crecer y ser mucho más importantes con el tiempo. Así que la demanda de profesionales cualificados en Data Science y Big Data está creciendo a un ritmo cada vez más creciente. Por lo que se están convirtiendo en algunos de los espacios más demandados y lucrativos en los cuales hay que trabajar.
Si quieres ser un profesional de los datos exitoso, solo tienes que cursar el Máster en Data Science. El cual tiene todas las herramientas necesarias para tratar los datos correctamente y convertirlos en información relevante.