Data Analytics vs. Data Science: ¿Cuál necesitas?

La era actual está marcada por la revolución en la creación y el uso de datos, donde existen múltiples ramas encargadas del procesamiento de información, entre ellas se encuentran el Data Analytics y el Data Science.

Estas guardan ciertas similitudes, pero responden a necesidades diferentes que, según Forbes, son vitales para las empresas de hoy. Si quieres saber cuál es la indicada para la situación actual de tu empresa, presta atención a sus funciones.

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Diferencias entre data Analytics y Data Science

A grandes rasgos, una persona que se dedica a la ciencia de los datos (Data Scientist) se encarga de descubrir información, detectar nuevo conocimiento o levantar insights a partir de múltiples fuentes de datos. Por otra parte, el profesional dedicado al análisis de datos cumple la función de recoger información de una única fuente con la finalidad de resolver problemas y tomar decisiones empresariales.

Para comprender en detalle cómo se podrían aplicar estos conceptos en tu empresa, es necesario compararlas en cuanto el uso de herramientas, tecnologías, responsabilidad y habilidades.

Responsabilidades y habilidades

• El análisis de datos tiene la principal tarea de extraer conclusiones de la fuente de datos que disponga tu organización y su responsabilidad está relacionada estrictamente con el área de negocios. Un analista debe estar familiarizado con herramientas ETL y de Business Intelligence, además de manejar algunos idiomas de programación y amplios conocimientos de negocio.
  Su expertiz es la extracción y manipulación de datos para encontrar respuestas a los problemas de tu empresa, mediante la implementación de nuevas métricas y elaborando informes para una mejor toma de decisiones. Para abarcar esta labor puedes externalizar la consultoría de Data Analytics y mejorar los KPI de las diversas áreas de tu compañía

• El científico de dato tiene un campo de trabajo más amplio y no solo se dedica al área empresarial. A diferencia del analista, este trabaja con datos no estructurados y su principal función es limpiar y procesar la data para formular nuevas preguntas, encontrar patrones y plantear nuevas problemáticas comerciales que puedan darle valor a tu negocio.

Si requieres de un especialista en el desarrollo de modelos de aprendizaje automáticos y un profesional que estructure los datos para ser analizados con facilidad, entonces es dónde deberías invertir parte de tus recursos.

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Herramientas y tecnologías

• El Data Analytics se caracteriza por comprender diferentes lenguajes de programación como R, Python, HTML, SQL y JavaScript. A su vez, maneja diferentes herramientas de analítica de datos como Tebleau, Power BI y un alto conocimiento del paquete de Office, específicamente en Excel. Con ello, un profesional con estos conocimientos podría ingresar a las bases de datos de tu empresa y optimizar procedimientos con el uso de data.

• En cambio, el Data Scientist además de ser experto en los lenguajes de programación que utiliza en analista, emplea MatLab, SAS, Hive, Pig y Scala. También, controla competencias de Maching Learning con las que desarrolla modelos matemáticos y estadísticos para detectar patrones y generar una base de datos ordenada que facilite la formulación de preguntas y guíe la toma de decisiones a los analistas.

Acude a una consultoría de Data Analytics

Sabiendo las principales similitudes y diferencias entre el análisis de data y la ciencia de esta, puedes tener una idea de lo que requiere tu empresa a día de hoy. Como has visto, implementar estas responsabilidades requiere de grandes conocimientos en distintos lenguajes de programación y de herramientas.

Por ello, es recomendable contar con expertos que te asesoren en la implementación de estos roles en tu empresa y buscar el apoyo de una consultoría de Analytics.

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