Ciencia de Datos contra Minería de Datos: Diferencias clave

Vivimos en un mundo impulsado por los datos, por lo que surgen muchos conceptos relacionados con los datos. Dos de estos conceptos son ciencia de datos y minería de datos, ambos de los cuales son fundamentales para el éxito de las organizaciones impulsadas por inteligencia artificial de hoy en día.

Es importante entender las diferencias clave entre los dos, así que comencemos definiendo formalmente cada uno:

• Ciencia de Datos: Un campo interdisciplinario, la ciencia de datos se basa en métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para extraer o extrapolar conocimiento e ideas de datos estructurados y no estructurados. El conocimiento de los datos se aplica en una amplia gama de dominios.

• Minería de Datos: El proceso de descubrir patrones en grandes conjuntos de datos mediante el uso de métodos que involucran una combinación de aprendizaje automático, estadísticas y sistemas de bases de datos. Un subcampo interdisciplinario de la informática y las estadísticas, el objetivo general de la minería de datos es extraer información de un conjunto de datos y transformarla para que se pueda utilizar más adelante.
  

¿Qué es la Ciencia de Datos?

En el campo de la ciencia de datos, los expertos extraen significado de los datos a través de una serie de métodos, algoritmos, sistemas y herramientas. Estos proporcionan a los científicos de datos el arsenal necesario para extraer ideas de datos estructurados, que son altamente específicos y almacenados en un formato predefinido, y datos no estructurados, que involucran varios tipos de datos almacenados en sus formatos nativos.

La ciencia de datos es increíblemente útil para extraer ideas valiosas sobre patrones comerciales, ayudando a las organizaciones a realizar mejor con ideas profundas sobre procesos y consumidores. Sin la ciencia de datos, los grandes datos no son nada. Mientras que los grandes datos son responsables de cientos de miles de millones de dólares de gastos en diversas industrias, los malos datos se estima que cuestan a Estados Unidos alrededor de $3.1 billones al año, lo que hace que la ciencia de datos sea tan crucial. A través del uso del procesamiento y análisis de datos, esta pérdida se puede convertir en valor.

El auge de la ciencia de datos es paralelo al auge de los smartphones y la digitalización de nuestras vidas diarias. Hay una cantidad increíble de datos flotando en nuestro mundo, y se produce más cada día. Al mismo tiempo, la potencia de la computadora ha aumentado drásticamente mientras disminuye en costo relativo, lo que resulta en la amplia disponibilidad de potencia de computación asequible. La ciencia de datos combina la digitalización y la potencia de computación asequible para extraer más ideas que nunca antes.

¿Qué es la Minería de Datos?

Cuando se trata de la minería de datos, los profesionales revisan grandes conjuntos de datos para identificar patrones y relaciones que ayuden a resolver problemas comerciales a través del análisis de datos. El campo interdisciplinario involucra varias técnicas y herramientas de minería de datos que son utilizadas por las empresas para predecir tendencias futuras y tomar mejores decisiones comerciales.

La minería de datos es considerada un campo fundamental en la ciencia de datos, y es solo un paso en el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD), que es una metodología de ciencia de datos para recopilar, procesar y analizar datos.

La minería de datos es clave para las iniciativas de análisis exitosas, generando información que se puede utilizar en inteligencia comercial (BI) y análisis avanzados. Cuando se realiza de manera efectiva, mejora las estrategias y operaciones comerciales, incluyendo marketing, publicidad, ventas, soporte al cliente, fabricación, gestión de la cadena de suministro, recursos humanos, finanzas y más.

El proceso de minería de datos generalmente se divide en cuatro etapas:

• Recolección de Datos: Los científicos de datos identifican y ensamblan datos relevantes para aplicaciones de análisis. Los datos pueden provenir de un almacén de datos, un lago de datos o algún otro repositorio que contenga datos estructurados y no estructurados.

• Preparación de Datos: Los datos se preparan para ser minados. Los expertos comienzan con la exploración de datos, perfilación y preprocesamiento antes de limpiar los datos para corregir errores y mejorar su calidad.

• Minería de Datos: Después de que los datos han sido preparados, un científico de datos decide sobre una técnica de minería de datos y la implementa mediante uno o más algoritmos.

• Análisis de Datos: Los resultados de la minería de datos ayudan a desarrollar modelos analíticos que pueden mejorar la toma de decisiones y las acciones comerciales. Los hallazgos también se comparten con ejecutivos y usuarios comerciales a través de la visualización de datos o alguna otra técnica.

Diferencias clave entre la Ciencia de Datos y la Minería de Datos

Aquí hay una lista de puntos que describen las diferencias clave entre la ciencia de datos y la minería de datos:

• El campo de ciencia de datos es amplio e incluye la captura de datos, análisis y extracción de ideas. Minería de datos involucra técnicas que ayudan a encontrar información valiosa en un conjunto de datos antes de utilizarla para identificar patrones ocultos.

• Ciencia de datos es un campo multidisciplinario que consiste en estadísticas, ciencias sociales, visualización de datos, procesamiento de lenguaje natural y minería de datos. Minería de datos es un subconjunto de la ciencia de datos.

• Ciencia de datos se basa en todos los tipos de datos, ya sean estructurados, semiestructurados o no estructurados. Minería de datos generalmente solo involucra datos estructurados.

• Ciencia de datos se ha establecido desde la década de 1960, mientras que minería de datos solo se conoció en la década de 1990.

• El campo de ciencia de datos se centra en la ciencia de los datos, mientras que minería de datos se preocupa más por el proceso en sí.

Esto no es una lista exhaustiva de las diferencias entre los dos conceptos, pero cubre algunas de las principales.

Función y Habilidades de un Científico de Datos

Un científico de datos debe entender primero los objetivos de una organización, y lo hace trabajando en estrecha colaboración con partes interesadas y ejecutivos. Luego examina cómo los datos pueden ayudar a lograr esos objetivos y impulsar el negocio hacia adelante.

Los científicos de datos deben ser flexibles y abiertos a nuevas ideas, y deben ser capaces de desarrollar y proponer soluciones innovadoras en diferentes campos. Generalmente trabajando en equipos colaborativos, los científicos de datos también deben poseer una conciencia de las decisiones comerciales dentro de diferentes departamentos. Esto les permite centrar sus esfuerzos en proyectos de datos que desempeñarán un papel crítico en la toma de decisiones comerciales.

El papel de un científico de datos probablemente se integrará más en un negocio a medida que avancen los proyectos, por lo que desarrollarán una comprensión sólida del comportamiento del cliente y de cómo los datos se pueden utilizar de manera efectiva para mejorar todo el negocio de arriba a abajo.

*Si está interesado en desarrollar habilidades en ciencia de datos, asegúrese de consultar nuestra lista de las “7 mejores certificaciones en ciencia de datos”.

El Proceso de Minería de Datos

Los científicos de datos o analistas de datos son responsables del proceso de minería de datos, que incluye varias técnicas que se utilizan para minar datos para diferentes aplicaciones de ciencia de datos. Los profesionales en este campo generalmente siguen un flujo específico de tareas a lo largo de todo el proceso, y sin una estructura, los analistas pueden encontrarse con problemas que podrían haberse evitado fácilmente al principio.

Los expertos generalmente comienzan entendiendo el negocio mucho antes de que se toquen los datos. Esto incluirá los objetivos del negocio y lo que está tratando de lograr al minar datos. Un analista de datos luego entenderá los datos, cómo se almacenarán y cómo podría ser el resultado final.

Avanzando, luego comenzarán a recopilar, cargar, extraer o calcular datos. Luego se limpian y estandarizan. Una vez que los datos estén limpios, los científicos de datos pueden utilizar diferentes técnicas para buscar relaciones, tendencias o patrones antes de evaluar los hallazgos del modelo de datos. El proceso de minería de datos se concluye con la implementación de los cambios por parte de la gestión y su seguimiento.

Es importante tener en cuenta que este es un flujo general de tareas. Diferentes modelos de procesamiento de minería de datos requerirán diferentes pasos.