Ciencia de los datos vs. Minería de datos

Ciencia de datos

Como hemos mencionado en otras áreas de esta guía, la ciencia de los datos es un campo que utiliza las matemáticas y la tecnología para encontrar patrones que de otro modo serían invisibles en los volúmenes masivos de datos brutos que generamos cada vez más. Con el objetivo de hacer predicciones precisas y tomar decisiones inteligentes, la ciencia de los datos nos permite encontrar ideas que, de otro modo, serían imperceptibles y que se esconden a la vista de todos en esos tesoros de datos.

Las repercusiones empresariales y sociales de la ciencia de los datos son enormes, y a medida que la toma de decisiones basada en los datos se convierte en una prioridad cada vez más urgente para las empresas inteligentes -una investigación del MIT muestra que las empresas que lideran el uso de la toma de decisiones basada en los datos eran un seis por ciento más rentables que sus competidores-, el campo de la ciencia de los datos está influyendo y cambiando la forma en que vemos las mejores prácticas de marketing, el comportamiento de los consumidores, las cuestiones operativas, los ciclos de la cadena de suministro, la comunicación corporativa y los análisis predictivos.

La creciente creencia en la ciencia de los datos es realmente consistente en todo tipo de empresas. El estudio de Dresner descubrió que los sectores que lideran la inversión en big data son las telecomunicaciones (95% de adopción), los seguros (83%), la publicidad (77%), los servicios financieros (71%) y la sanidad (64%).

La ciencia de los datos es un campo muy amplio, que abarca la analítica causal predictiva (o la previsión de las posibilidades de un acontecimiento futuro), la analítica prescriptiva (que examina una serie de acciones y los resultados relacionados) y el aprendizaje automático, que describe el proceso de utilizar algoritmos para «enseñar» a los ordenadores a encontrar patrones en los datos y hacer predicciones.

Una conocida encuesta de Habilidades Digitales descubrió que los Científicos de Datos trabajan principalmente en el desarrollo de nuevas ideas, productos y servicios, a diferencia de otros profesionales de los datos que se centran más en la optimización de las plataformas existentes. Y los Científicos de Datos también son únicos entre los profesionales de los grandes datos en el sentido de que su herramienta más utilizada es Python.

Aunque la ciencia de los datos es un campo muy amplio, su objetivo final es utilizar los datos para tomar decisiones mejor informadas.

Minería de datos

Mientras que la ciencia de los datos es un campo amplio, la data mining describe un conjunto de técnicas dentro de la ciencia de los datos para extraer información de una base de datos que de otro modo sería oscura o desconocida. La minería de datos es un paso del proceso conocido como «descubrimiento del conocimiento en las bases de datos» o KDD, y al igual que otras formas de minería, se trata de excavar en busca de algo valioso.

Dado que la minería de datos puede considerarse un subconjunto de la ciencia de los datos, por supuesto existe un solapamiento; la minería de datos también incluye pasos como la limpieza de datos, el análisis estadístico y el reconocimiento de patrones, así como la visualización de datos, el aprendizaje automático y la transformación de datos.

Sin embargo, mientras que la ciencia de los datos es un área multidisciplinar de estudio científico, la minería de datos se ocupa más del proceso empresarial y, a diferencia del aprendizaje automático, la minería de datos no se ocupa exclusivamente de los algoritmos. Otra diferencia clave es que la ciencia de los datos se ocupa de todo tipo de datos, mientras que la minería de datos se ocupa principalmente de los datos estructurados.

El objetivo del data mining es, en gran medida, tomar datos de cualquier número de fuentes y hacerlos más utilizables, mientras que la ciencia de datos tiene objetivos más amplios para construir productos centrados en los datos y tomar decisiones empresariales basadas en ellos.

Conclusión final

Cuando se trata de manejar la creciente cantidad de datos, tanto la data science como el data mining desempeñan un papel crucial a la hora de ayudar a las empresas a identificar oportunidades y tomar decisiones eficaces. Así pues, aunque el objetivo de estos dos campos sigue siendo similar -obtener conocimientos que puedan ayudar a una empresa a crecer-, las diferencias clave residen en las herramientas y tecnologías utilizadas, la naturaleza del trabajo y los pasos para llevar a cabo las respectivas responsabilidades para alcanzar ese objetivo.