El Data Analytics vs Data Science es una comparativa necesaria porque son dos herramientas necesarias para analizar y utilizar mejor los datos para explotar el cien por ciento del potencial de tu empresa.
Las empresas manejan mucha información y es importante saber cómo utilizarla para destacarse frente a la competencia. La ciencia de datos y el análisis de datos ayudan a mejorar diferentes áreas de la empresa, desde el servicio al cliente hasta la reducción de costos y la optimización de procesos.
En 2025, se espera que los ingresos anuales de los mercados de big data en todo el mundo alcancen la asombrosa cifra de 68,000 millones de dólares, lo que sería una cifra histórica para la industria.
En este artículo, veremos cuáles son las diferencias y ventajas al comparar Data Analytics vs Data Science y cómo tu empresa puede utilizar estas herramientas para mejorar su toma de decisiones. Es recomendable acudir las empresas de consultoría y tecnología para proporcionar recursos para mejorar los servicios para los clientes por si tienes dudas importantes.
Data Analytics vs Data Science, ¿qué son?
La Data Science explora información desordenada y diversa. Aunque se enfoca en diferentes áreas que el análisis de marketing, es importante entender ambas para poder usarlas adecuadamente.
Para hacer bien la ciencia de datos, se deben realizar varias etapas como recopilar y extraer información de grandes almacenes de datos, y comunicar hallazgos e ideas importantes a las personas que necesiten esa información. Su objetivo se enfoca específicamente en responder preguntas e inquietudes específicas.
Los pasos fundamentales del Data Science incluyen:
- Recopilar datos: este es el primer paso y consiste en recopilar y almacenar datos relevantes de diversas fuentes.
- Limpiar datos: una vez que los datos han sido recopilados, es necesario limpiarlos y eliminar los datos no deseados o faltantes.
- Preparar los datos: antes de aplicar cualquier modelo de análisis, es necesario preparar los datos de manera adecuada, lo que incluye seleccionar variables relevantes y convertir los datos en un formato adecuado.
- Analizar los datos: una vez que los datos han sido preparados, se aplican técnicas de análisis para descubrir patrones, tendencias y relaciones entre las variables.
- Modelar los datos: en esta etapa, se construyen modelos estadísticos y matemáticos para predecir resultados y entender cómo cambian las variables.
- Interpretar los resultados: después de aplicar el modelo, es importante interpretar los resultados para comprender mejor lo que significa.
- Comunicar los resultados: finalmente, los resultados se comunican a los interesados en un formato claro y fácil de entender, a menudo utilizando gráficos y visualizaciones.
¿Qué es el Data Analytics?
Como podemos ver al comparar Data Analytics vs Data Science, estas herramientas se van complementando para tener el panorama completo para tomar las decisiones correctas. Sin embargo, es importante comprender los usos y herramientas del Análisis de Datos. Este proceso consiste en recopilar, limpiar, inspeccionar, transformar, almacenar, modelar y consultar datos, con el objetivo de obtener conocimientos que ayuden a tomar decisiones, no solo en los negocios, sino también en áreas como las ciencias, el gobierno o la educación.
La Data Analytics se enfoca en las tareas fundamentales del proceso de análisis, como recopilación, limpieza, inspección, transformación, almacenamiento, modelado y consulta de datos. Aunque a menudo se usa en el contexto de la toma de decisiones comerciales, no se limita solo a este ámbito y también se utiliza en otras áreas como la ciencia, el gobierno y la educación.
La clasificación de Data Analytics, de acuerdo a su finalidad, puede ser dividida en cuatro categorías: descriptivo, diagnóstico, predictivo y prescriptivo:
- El análisis descriptivo proporciona una descripción objetiva de lo que ha ocurrido en el pasado.
- El análisis diagnóstico busca comprender las razones detrás de lo que ha ocurrido en el pasado.
- El análisis predictivo utiliza los datos pasados para hacer predicciones sobre tendencias futuras.
- El análisis prescriptivo proporciona pasos procesables para alcanzar un objetivo específico.
Beneficios de la implementación de Data Analytics vs Data Science
Usar Data Analytics vs Data Science puede ayudarte a entender qué partes de tus campañas están teniendo éxito y cómo mejorarlas. Por ejemplo, si hiciste muchos cambios en tus campañas de marketing y viste un aumento en el tráfico de tu sitio web, ¿cómo sabes qué cambio específico fue el responsable del éxito?
Solo con el uso de Data Analytics vs Data Science podrás analizar el impacto de cada factor y determinar qué cambios dieron como resultado el aumento del tráfico. Esto te ayudará a tomar decisiones informadas sobre qué tácticas usar en el futuro.
Es importante tener en cuenta que no debes hacer demasiados cambios a la vez, ya que esto dificultará la identificación de los factores que generaron los resultados positivos. Esto es especialmente importante cuando se realizan pruebas A/B.
Cuando se toma el tiempo de analizar los resultados de su prueba A/B, es cuando realmente obtendrás las respuestas que necesitas. En estos casos, resurge la implementación de Data Analytics vs Data Science como la solución ideal para ello.
El uso de Data Analytics vs Data Science puede permitir encontrar oportunidades de mercado importantes a partir de tus datos e información importante. Recuerda que puedes solicitar una consultoría con Codster para resolver tus dudas al respecto.
