A veces puede ser confuso para algunos distinguir entre Data Mining y la Data Science. Muchas veces debido a que al ser 2 técnicas de análisis de datos y cómo se van a utilizar, puede que se confundan. Lo cierto es que, a pesar de que pueden trabajar juntas para optimizar el proceso de recolección, análisis y procesamiento de datos e información, existen marcadas diferencias entre ellas.
Si bien marcan enfoques diferentes, tanto la Data Mining como la Data Science, tienen objetivos comunes, tendiendo los datos como objetivo principal. El enfoque del tratamiento que le hacen a los mismos es distinto, pero se pueden combinar estos procesos para obtener información confiable a partir de datos extraídos y procesados correctamente a partir de la Data Mining y la Data Science.
Conceptos acerca de la Data Mining y la Data Science
En primer lugar, para establecer las diferencias y cómo pueden trabajar conjuntamente la Data Mining y la Data Science. Es preciso conocer que se le conoce como Data Mining (minería de datos) al proceso de hallazgo de patrones en grandes volúmenes de datos. Este descubrimiento de patrones implica métodos en la intersección del Machine Learning (aprendizaje automático), estadística y en sistemas de bases de datos.
Así pues, la Data Mining es un campo en el que confluyen varias disciplinas, desde la informática hasta la estadística. Todo ello con la meta generalizada de sacar información con procedimientos inteligentes. A través de una agrupación de datos y así transformar dicha información en una estructura. Esta estructura debe ser comprensible para su uso posterior.
Por otro lado, la Data Science es también un campo de varias disciplinas que utiliza métodos, procesos, algoritmos y sistemas de índole científica. Para extraer conocimientos y perspectivas de múltiples datos estructurales y no estructurados. Del mismo modo, la Data Science está relacionada con la Data Mining, el Deep Learning (aprendizaje profundo) y, por supuesto, el Big Data.
Procesamiento de datos a través de la Data Science
En primer lugar, la Data Science es un campo que utiliza las matemáticas y la tecnología para encontrar patrones que de otro modo serían invisibles en las cantidades enormes de datos brutos que se están generando cada vez más rápido y en menor tiempo.
Esto se hace con el objetivo de hacer predicciones precisas y tomar decisiones inteligentes. Por ello la Data Science te permite encontrar ideas que, de otro modo, serían imperceptibles y que se esconden a la vista de todos en eso datos.
Las repercusiones empresariales y sociales de la Data Science son gigantescas. A medida que la toma de decisiones basada en los datos se convierte en una prioridad cada vez más urgente para las empresas inteligentes. Esto según un extenso estudio del MIT (Instituto Tecnológico de Massachusetts) muestra que las organizaciones que lideran el uso de la toma de decisiones basada en los datos, son un 6% más rentable que sus competidores.
Igualmente, el campo de la Data Science está influyendo y cambiando la forma en que se ven las mejores prácticas de marketing, el comportamiento de los consumidores, los procesos operativos, ciclos de la cadena de suministro, comunicación corporativa y los análisis predictivos.
La Data Science es consistente en el tiempo
Existen datos que pueden aseverar la creencia de que la Data Science es realmente consistente en todo tipo de organizaciones. Tal es el caso del estudio de Dresner, el cual ha revelado que los sectores que lideran la inversión en Big Data son las telecomunicaciones, con un 96% de adopción. Seguidamente, el sector de los seguros, con un 85% de adopción. Después, viene la publicidad, con un 78%, los servicios financieros, con un 75% y por último, la sanidad y salud pública, con un 67%.
Debes tener calor que la Data Science es un campo muy amplio, el cual abarca el análisis causal predictivo o la previsión de las posibilidades de un acontecimiento futuro. Así como también, el análisis prescriptivo, el cual examina una serie de acciones y los resultados relacionados y el Machine Learning. El cual describe el proceso de utilizar algoritmos para «enseñar» a las computadoras a encontrar patrones en los datos y hacer predicciones.
Una reciente encuesta de habilidades digitales, ha descubierto que los científicos de datos trabajan principalmente en el desarrollo de nuevas ideas, productos y servicios. A diferencia de otros profesionales de los datos, los cuales se centran más en la optimización de las plataformas existentes.
Del mismo modo, los científicos de datos son únicos entre los profesionales de Big Data. Esto debido a que la herramienta más utilizada es el lenguaje de programación Python. Aunque la Data Science es un campo muy amplio, su objetivo final es utilizar los datos para tomar decisiones mejor informadas.
Data Mining y la Data Science; dos enfoques distintos con un solo objetivo
Mientras que la Data Science es un área de estudio y análisis amplia, la Data Mining describe una serie de técnicas dentro de la misma data science para extraer información de una base de datos que de otro modo sería desconocida. Es por esta razón que la Data Mining es un paso en el proceso conocido como «descubrimiento de conocimiento en bases de datos» o KDD.
Al igual que otras formas de minería, se trata de excavar en busca de algo valioso. Dado que la Data Mining puede considerarse un subconjunto de la Data Science, es evidente que se interceptan en varios puntos. Esta serie de técnicas incluye también una serie de pasos como la limpieza de datos, análisis estadístico y el reconocimiento de patrones. Así como también, la visualización de datos, el Machine Learning y la transformación de datos.
No obstante, mientras que la Data Science es un área multidisciplinaria de estudio científico, la Data Mining se centra más en el proceso empresarial y, a diferencia del Machine Learning, no se centra exclusivamente en los algoritmos. Otro factor importante es que la Data Science se ocupa de todo tipo de datos. Mientras que la Data Mining se ocupa principalmente de los datos estructurados.
Por esta razón, el objetivo central de la Data Mining es, en gran medida, tomar datos de cualquier número de fuentes y hacerlos más utilizables. Mientras que la Data Science tiene objetivos más amplios para construir productos centrados en los datos y tomar decisiones empresariales basadas en ellos.
Enfoques diferentes, pero ambos persiguen el mismo objetivo
Probablemente, existan un conjunto de diferencias entre la Data Mining y la Data Science. Pero esto no impide que se logren los objetivos empresariales que te has propuesto en cuanto al tratamiento científico de los datos y las formas de obtenerlos. Todo ello a través de las fuentes.
Por otra parte, la Data Science comprende un apartado extenso que incluye una serie de procesos de captación de datos. Además de su análisis y la obtención de conocimientos a partir de los mismos. En otro orden de ideas, la Data Mining consiste principalmente en hallar información útil en una agrupación de datos. Esto con el fin de utilizar dicha información para descubrir patrones ocultos.
Otro factor importante a tener en cuenta entre la Data Science y la Data Mining, es que la primera se trata de un área netamente disciplinaria, la cual consta de diversos enfoques y técnicas científicas como: la estadística, las ciencias sociales, la visualización de datos, el procesamiento del lenguaje natural, entre otros. Mientras que la segunda técnica es sencillamente un subconjunto de la primera.
Por esta razón, pueden trabajar de la mano en la búsqueda de objetivos claros. Estos objetivos pueden trazarse desde las formas de obtención de datos, hasta su procesamiento y conversión en información útil para una mejor toma de decisiones.
Son totalmente diferentes, pero persiguen los datos como objetivo y meta
Del mismo modo, el papel principal de un científico de datos se considera como una combinación de un investigador de Inteligencia Artificial. Así como también, un ingeniero de Deep Learning, un ingeniero de Machine Learning o un analista de datos. Hasta cierto punto. De igual manera, la persona podría ejercer el rol de un ingeniero de datos propiamente dicho.
Viendo el caso contrario, un profesional de la Data Mining no tiene que ser necesariamente capaz de desempeñar todos estos papeles para conseguir sus metas. Otro factor que podría considerarse como una diferencia, radica en el tipo de datos que usan dichos profesionales.
Por norma general, la Data Science se ocupa de todo tipo de datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. En el caso contrario, la Data Mining se ocupa principalmente de los datos estructurados. Si se tiene en cuenta la naturaleza del trabajo en ambas áreas, se puede encontrar que no solo se encuentran patrones y se analizan, los cuales son los componentes clave de la Data Mining.
Al contrario, con la ayuda de las herramientas y tecnologías de la Data Science, se espera que se puedan pronosticar eventos futuros aprovechando los datos actuales e históricos. A menudo, se consideran en un sentido amplio de sus capacidades, mientras que otros se enfocan en definir estas dos técnicas y tecnologías como un nicho preciso.
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