Si hablamos de datos y tecnología, rápidamente pensamos en Data Science y Machine Learning. Y es que ambas juegan un papel clave en este sentido. Eso sí, aunque están relacionadas, se trata de dos tecnologías totalmente diferentes.
La primera está más enfocada en obtener y analizar datos, y la segunda en crear modelos de aprendizaje a partir de ellos. Dicho así, parece simple, pero…¿qué tal si indagamos un poco más para comprender a fondo sus diferencias y aplicaciones en la empresa?
Data Science vs Machine Learning
Como decíamos, Data Science y Machine Learning son dos tecnologías muy populares en lo que al uso de datos se refiere. Es más, gracias al uso adecuado de cada una de ellas, es posible llevar a cabo una mejor toma de decisiones dentro de las compañías.
La razón es que se complementan a la perfección. Ambas tienen enfoques diferentes, pero interrelacionados para proporcionar a las empresas los beneficios que se espera del análisis y tratamiento de los datos.
En los siguientes párrafos, nos detendremos a explicar qué son el Data Science y Machine Learning, para luego comentar las diferencias de forma más explícita.
Data Science
En primer lugar, hablaremos del Data Science, una tecnología que se basa en el estudio de los grandes volúmenes de datos que tienen las empresas.
Su objetivo es detectar patrones para que estas puedan anticiparse y tomar decisiones estratégicas que le beneficien.
Igualmente, estos patrones son útiles para obtener ventajas respecto a los competidores. Se trata de una tecnología que, además de abordar números y algoritmos, contempla el uso de la estadística, comprensión contextual y el aprendizaje automático.
En este sentido, los profesionales dedicados al Data Science facilitan a las empresas un contexto para justificar cualquier decisión que se lleve a cabo. Un ejemplo de aplicación podría ser la estimación de ventas futuras, en base a datos históricos que tenga la empresa y sus variantes más relevantes.
Otro ejemplo, podría ser la identificación de grupos de clientes con intereses o comportamientos parecidos con el fin de crear estrategias de marketing más dirigidas y especializadas.
Machine Learning
Ahora es el turno de entender qué es el Machine Learning y para qué se utiliza, o cuál es el interés empresarial que hay detrás. En esta línea, podemos decir que esta otra tecnología está especializada en un aprendizaje automatizado. Es decir, facilita predicciones sin el análisis humano.
El objetivo del Machine Learning es construir modelos que, de forma automatizada, puedan analizar datos y aprender de ellos.
Por ejemplo, hablamos de sistemas de recomendación de películas o series que, al aprender de las preferencias del usuario, proponen nuevos títulos para su próxima elección. Este aprendizaje hace que cada vez las sugerencias sean más acertadas.
Diferencia entre Data Science y Machine Learning
Una vez que tenemos claro en qué consisten, es momento de comentar la diferencia entre Data Science y Machine Learning. Igualmente, conviene recordar la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning.
Veamos qué puntos las mantienen separadas, aunque, como veremos en el siguiente apartado, también son muchos los que las mantienen unidas.
- Definición. Data Science abarca recopilación, análisis y visualización de datos. Y, por su parte, Machine Learning, se enfoca en crear modelos de aprendizaje para realizar predicciones automáticas.
- Enfoque. La primera de estas tecnologías se utiliza sobre todo para detectar patrones y tendencias. La segunda para que las máquinas aprendan de los datos y así puedan proporcionar información de valor.
- Presencia humana. Quizás, la diferencia entre Data Science y Machine Learning más destacada es la presencia humana. Mientras que la primera requiere de profesionales para analizar e interpretar los datos, la segunda busca minimizar su presencia.
- Funcionamiento. Otra diferencia entre Data Science y Machine Learning clave es que la primera hace uso de la estadística y matemáticas. Y la segunda, únicamente se centra en los datos como fuente de aprendizaje.
Ventajas de aplicar ambas tecnologías
Además de existir alguna que otra diferencia entre Data Science y Machine Learning, es preciso resaltar que la aplicación de ambas aporta grandes ventajas a las empresas.
Así, por ejemplo, en el ámbito de Data Science, Machine Learning puede servir para detectar patrones complejos que, con un enfoque más conservador sería difícil identificar.
Por otro lado, Data Science aporta una base y un contexto claro para que Machine Learning pueda ofrecer mejores resultados. Es decir, para crear un modelo de aprendizaje automatizado, esta tecnología necesita entender el problema que va a abordar. Y data Science le ayuda a ello.
Conclusiones sobre Data Science y Machine Learning
Con lo que acabamos de contar, no cabe duda de que Machine Learning y Data Science han generado un gran impacto en el uso que las empresas hacen de los datos que poseen. Y, sobre todo, de los beneficios que obtienen de ellos.
Por esta razón, no es de extrañar que ambas tecnologías continúen evolucionando y proporcionando cada vez más precisión.
En este sentido, recordemos que la diferencia entre Data Science y Machine Learning más notable es la presencia humana. Aunque en ambas disciplinas se necesitan especialistas, para su ejecución, en el Data Science es esencial para obtener resultados.
Por último, como hemos visto, ambas disciplinas presentan grandes ventajas si se usan de manera conjunta. Es por ello que es fundamental implementar ambas y contar con una consultoría Business Intelligence para encontrar la dirección correcta en la que trabajar.
En relación a esto último, si necesitas ayuda, te invito a ponerte en contacto con nosotros. Nos encantará conocer tu empresa y poder ayudarte a sacar el máximo provecho de tus datos.