Diferencias y similitudes entre Data Science, Inteligencia Artificial y Data Analytics
El desarrollo tecnológico ha permitido grandes avances y por eso cada vez es más útil en diferentes ámbitos humanos. Los negocios y las diferentes industrias o empresas, son tan solo un pequeño ejemplo de los escenarios actuales donde estos medios son imprescindibles.
Como respuesta a la clara necesidad de seguir desarrollando mejores servicios, la tecnología ha seguido su camino hacia el avance, ha traído consigo resultados cada vez más eficientes y ha implementado herramientas que unos años atrás habrían sido sencillamente inimaginables. Algunas de estas, son el Data Science, las inteligencias artificiales y los servicios de Data Analytics.
Debido a que estos avances son acelerados y traen al mercado de forma constante nuevas herramientas, es común que no exista claridad sobre cuáles son sus características particulares y, por ende, en qué se diferencian. Esto es clave, ya que permite determinar con mayor eficiencia las actividades en las que puede aplicarse. Debido a lo anterior y con el objetivo de resolver esta situación, la siguiente nota busca aclarar en qué consiste cada una de estas tecnologías y cuáles son sus diferencias principales.
Data Science, Inteligencia Artificial (IA) y Data Analytics
Antes de entrar a discutir las diferencias entre la ciencia de datos, la inteligencia artificial y la analítica de datos, es crucial entender qué es cada una. De este modo, al conocer sus características particulares, es más fácil determinar en qué difieren.
– Data Science
El Data Science o la ciencia de datos, es una rama de la tecnología que está destinada al estudio del comportamiento de la información en sus diferentes medios. Por consiguiente, tiene como propósito realizar una extracción de la data específica que se encuentra en el Big Data o en los macrodatos (que como su nombre lo indica es un conjunto masivo de información) y evalúa de dónde viene, qué representa y cómo puede transformarse más adelante para aportar contenido de valor.
Para que todo este proceso sea posible y se pueda estudiar de manera aplicada la información, es necesaria una alianza con distintas herramientas enfocadas hacia la minería de datos, las habilidades estadísticas, la codificación y los algoritmos. Así, la ciencia de datos puede hacer un trabajo adecuado al momento de explicar el significado de los datos y eventualmente aplicarlos de manera útil.
– Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial, en ámbitos generales, es la capacidad que tienen las máquinas de emular los procesos humanos. Por supuesto, estos procesos van enfocados hacia el modo de racionalizar la información y utilizar la inteligencia no de una forma mecánica, sino de manera aplicada, intuitiva, eficaz y más consciente.
Para conseguir estos resultados, la inteligencia artificial emplea una serie de algoritmos que son capaces de tomar rasgos representativos del comportamiento humano y replicarlos de la manera más fiel posible. En la mayoría de los casos, se logra a través del reconocimiento de patrones dentro de grandes cantidades de información y se usa para sustituir acciones que pueden tomarle mucho más tiempo a un ser humano, debido a la masiva cantidad de información que contiene un sistema.
– Analítica de datos
La Data Analytics o analítica de datos, es una herramienta que ayuda a disponer de la información de forma organizada, con el propósito de hacer análisis predictivo y disponer la información a un usuario para que este pueda tomar mejores decisiones frente a un negocio.
En otras palabras, esta herramienta permite aprovechar nuevas oportunidades para un negocio, mostrar resultados e informes para ayudar a tomar decisiones inteligentes y asertivas, ejecutar acciones comerciales efectivas, reducir costos y obtener mayores ganancias gracias a la extracción del valor de los datos de una empresa.
¿En qué se diferencia Data Science, IA y Data Analytics?
Teniendo en cuenta las características específicas de cada uno, es más fácil entender o reconocer que no son iguales. Mientras la ciencia de datos se encarga de entender y estudiar la información, la IA es una herramienta diseñada para imitar comportamientos humanos en términos de inteligencia y la analítica de datos es la encargada de organizar la información de una empresa para reconocer sus aplicaciones efectivas.
Sin embargo, lo verdaderamente importante, más allá de las diferencias, es el potencial que tienen estas tres herramientas para complementarse entre sí. De hecho, la realidad es que para que cada una funcione, necesita de la otra.
La tecnología funciona como una red de conocimientos y formulaciones entrelazadas, ya que para operar más eficientemente y traer resultados de valor, necesita potencializar cada área en la que se especializa. Por este motivo, la ciencia de datos, la IA y la analítica de datos se necesitan entre sí para traer mejores resultados en el mundo tecnológico.
En DAECO de SICEX ofrecemos una herramienta de analítica predictiva que está diseñada para ayudarle con su empresa. Si bien el servicio de Data Analytics no toma decisiones por usted, es un mecanismo clave para reconocer la información de valor de su empresa, organizarla de manera eficiente y ayudarlo a determinar de manera objetiva cuáles son las mejores vías para crecer en su sector empresarial o de negocios. En caso de que quiera conocer más al respecto y dar el siguiente paso, lo invitamos a que acceda a nuestros canales web. DAECO de SICEX es el aliado que usted necesita.