La estadística es necesaria para poder analizar los datos. Big Data y Data Science son necesarios.
La ciencia de los datos es una extensión de la estadística que se ocupa de numerosos conjuntos de datos de gran tamaño con la ayuda de la tecnología informática. Los big data, por su parte, son una vasta colección de datos heterogéneos procedentes de diversas fuentes, y no podrán obtenerse en formatos de bases de datos estándar. Esto significa que no habrá tabulación de datos en una tabla, un cuadro o un gráfico.
¿Qué es Big Data?
Big Data es una combinación de datos estructurados y no estructurados que una organización recoge y utiliza para extraer información. Los big data son útiles en proyectos de aprendizaje automático, modelado predictivo y otras aplicaciones avanzadas. Un sistema utilizado para almacenar y procesar big data ha crecido hasta convertirse en un componente esencial de las arquitecturas de gestión de datos en las organizaciones. A continuación, se combina con las herramientas que soportan el análisis de big data.
Importancia del big data
Con la ayuda del big data, las empresas pueden mejorar fácilmente sus operaciones, ofrecer un mejor servicio al cliente y crear campañas de marketing personalizadas para llevar a cabo otras acciones que, en última instancia, conducen a la expansión de los beneficios. Las empresas que pueden utilizar el big data tienen ventaja sobre sus competidores que no lo utilizan así. Les da la ventaja de tomar decisiones empresariales más rápidas y más informadas.
Por ejemplo, con la ayuda del big data se obtienen valiosos conocimientos sobre los clientes que las empresas utilizan para mejorar sus estrategias de marketing, publicidad y promoción. De esta manera, podrán aumentar el compromiso de los clientes mejor y también aumentar las tasas de conversión. Las empresas pueden mejorar su capacidad de respuesta a las demandas y necesidades de los clientes con la ayuda del análisis de datos antiguos y en tiempo real para comprender mejor las preferencias cambiantes de los consumidores o compradores desde un punto de vista corporativo.
Los médicos y cirujanos también se sirven de los big data para ayudar a diagnosticar enfermedades y problemas médicos en los pacientes. El big data también es útil para los investigadores médicos a la hora de encontrar posibles síntomas y factores de riesgo. Además, las instituciones sanitarias y las organizaciones gubernamentales también se mantienen al día con la ayuda de big data al recibir información sobre amenazas o brotes de enfermedades infecciosas. Esto es posible gracias a una combinación de datos procedentes de los registros sanitarios electrónicos, la web, las redes sociales y otras fuentes.
¿Qué es la ciencia de los datos?
La ciencia de datos puede definirse como un proceso de limpieza, construcción y estructuración de conjuntos de datos para su análisis y extracción de significado. No hay que confundir la ciencia de datos con la analítica de datos, que es el análisis y la interpretación de los datos. Estos procedimientos son bastante similares y también tienen un valor incalculable en el trabajo. Los científicos de datos tienen el deber de escribir algoritmos con la ayuda de lenguajes de codificación como R y SQL. A continuación, se recopilan y se utilizan para el análisis de big data. Si estos algoritmos se diseñan correctamente y se prueban a fondo, se pueden hacer maravillas captando tendencias que los humanos pasarían por alto. La recopilación y el procesamiento de los datos también se agilizan con la ayuda de la ciencia de los datos.
Importancia de la ciencia de los datos
La importancia de la ciencia de los datos es un concepto global que combina teorías relacionadas con el análisis de datos, el aprendizaje automático y otros enfoques relacionados para comprender y analizar los sucesos del mundo real. La minería de datos, el análisis predictivo, la estadística y otras disciplinas de análisis de datos han progresado hacia la ciencia de los datos. La amplia área de la ciencia de los datos hace un uso completo y extenso de técnicas e ideas de otras áreas, incluyendo la ciencia de la información, la estadística y la informática. El aprendizaje automático, el reconocimiento de patrones, los modelos de probabilidad, la visualización, la ingeniería de datos, el procesamiento de señales y otras técnicas similares son algunas de las que se utilizan en la ciencia de los datos.
