No cabe duda de que los datos se han convertido en el activo más valioso para las empresas. Sin embargo, muchas aún confunden dos conceptos clave en torno a este tema: Big Data y análisis de datos.
Y es que, aunque están relacionados, no son lo mismo. De forma general, podemos decir que las diferencias entre Big Data y análisis de datos radica en que el primero hace referencia a la gestión de grandes volúmenes de datos. Y el segundo se centra en interpretar los datos para extraer conclusiones útiles.
No obstante, a continuación, abordaremos este tema en profundidad y detallaremos sus diferencias una a una. Veamos cómo impactan ambas materias en las empresas.
Big Data y Análisis de Datos: Diferencias
Antes de nada, es importante entender que Big Data y análisis de datos son disciplinas complementarias, pero su enfoque, objetivos y herramientas son distintos.
Esto quiere decir que no compiten entre sí, sino que se necesitan mutuamente para aportar valor real a las organizaciones. Es decir, Big Data pone a disposición los datos, mientras que el análisis les da sentido y los convierte en conocimiento.
Dicho esto, en los siguientes párrafos, explicamos las principales diferencias de forma detallada.
Enfoque
La primera de las diferencias entre Big Data y análisis de datos que conviene mencionar es el enfoque que tienen. Y es que, como veremos ahora, realizan funciones diferentes.
Por un lado el Big Data se encarga del almacenamiento y procesamiento de datos. O lo que es lo mismo, gestiona conjuntos de datos grandes y complejos que no pueden procesar los sistemas tradicionales. Además, trabaja con todo tipo de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados.
Así, por ejemplo, una empresa de retail que recopila millones de transacciones, movimientos en su web y opiniones en redes sociales, necesita Big Data para almacenar y organizar toda esa información.
En el caso del análisis de datos hablamos de una disciplina cuyo objetivo es analizar la información para extraer insights, descubrir patrones o predecir tendencias.
Volviendo al ejemplo anterior, aquí el análisis de datos se encargaría de decirnos, entre otras cosas, que los clientes que compran un determinado producto suelen volver a adquirir otro relacionado. Eso es un patrón que se puede usar para tomar decisiones a favor del negocio.
Estructura de los datos
La segunda de las diferencias entre Big Data y análisis de datos está en la estructura de los datos con los que trabaja cada disciplina.
Como comentamos en la sección anterior, el Big Data trabaja con todo tipo de datos: estructurados, semiestructurados y no estructurados. Esto, traducido para las empresas, significa que trabaja con cualquier fuente y formato.
Por ejemplo: comentarios de clientes en redes sociales, imágenes tomadas por las cámaras de seguridad, archivos XML o JSON que recogen clics de navegación en un sitio web, o datos generados en tiempo real por dispositivos conectados en una planta industrial.
Por otro lado, el análisis de datos trabaja principalmente con datos estructurados. Es decir, con información ya organizada y ordenada en un formato comprensible para las herramientas de este ámbito.
Por ejemplo: facturas y registros contables, bases de datos de clientes con campos como nombre, edad, ciudad, gasto medio, o registros de ventas diarios organizados por categoría de producto.
Herramientas y tecnología
Otra de las grandes diferencias entre Big Data y análisis de datos la encontramos en las herramientas y tecnologías que usa cada una de ellas.
Así, en Big Data las herramientas están diseñadas para manejar grandes cantidades de información en paralelo y de forma eficiente. Y las más usadas son: Hadoop, Spark o NoSQL. Estas plataformas permiten a las organizaciones procesar terabytes o petabytes de datos a alta velocidad.
Por otro lado, el análisis de datos utiliza herramientas que están más enfocadas a obtener modelos o informes como: SQL y bases de datos relacionales, Power BI, Tableau, SPSS o lenguajes como Python o R, aplicados al análisis.
A esto cabe añadir que el análisis de datos también utiliza la inteligencia artificial y el machine learning para extraer información útil para la empresa. Por ejemplo, la Data Science en finanzas permite anticipar riesgos, detectar fraudes o prever movimientos de mercado mediante modelos predictivos.
Objetivo y aplicación
Por último, una de las diferencias entre Big Data y análisis de datos más notable es el propósito de cada disciplina. Es decir, el por qué se utilizan en las empresas.
En este sentido, debemos decir que el Big Data tiene como objetivo recopilar, almacenar y organizar los datos, independientemente de su uso inmediato. De este modo, la empresa se asegura de que no pierde ningún dato relevante que pueda servirle más tarde.
En cambio, el análisis de datos tiene un objetivo distinto: transformar los datos que almacena el Big Data en conocimiento accionable. Es decir, sirve, por ejemplo, para responder a preguntas como: por qué bajaron las ventas este trimestre, qué productos tienen más potencial de crecimiento o cómo segmentar mejor a los clientes.
Al final, como decíamos al inicio, son dos disciplinas complementarias. Y es que el análisis de datos no podría cumplir con su propósito si el Big Data no hace su trabajo correctamente.
Big Data y Análisis de Datos: Conclusiones
A modo de conclusión, podemos decir que las diferencias entre Big Data y análisis de datos se resumen en que el primero se centra en el almacenamiento y procesamiento de datos, mientras que el segundo interpreta esa información para apoyar la toma de decisiones.
Ahora bien, si quieres que tu empresa haga un buen uso de los datos disponibles, necesita de ambos. Es más, a través de una consultoría de análisis de datos, podrías maximizar las ventajas que esta materia ofrece.
Y es que almacenar datos no es suficiente, necesitas ponerlos a trabajar a favor de tu negocio. Y eso se realiza con un buen análisis de datos que te ayude a entender, interpretar y actuar en base a ellos.