¿Sabes cuáles son las diferencias entre minería de datos y ciencia de datos y cómo pueden beneficiar a tu empresa cada una? Descúbrelo aquí.

Día a día, miles de millones de personas usan Internet a través de sus celulares, computadoras u otros dispositivos digitales. Con un sinfín de motivos se conectan, interactúan, generan contenido, envían y reciben toda clase de material en distintos formatos, audio, imagen, video, texto, etc, a su vez, toda esta actividad genera datos.

Inevitablemente, a medida que las aplicaciones y tecnología digital avanzan, año con año los datos en bruto crecen. Incluso, se estima que desde hace una década los datos duplican su tamaño cada dos años; en consecuencia, la capacidad de las organizaciones para transformarlos en “oro” también debería hacerlo.

Los datos están presentes en todas las actividades relacionadas con la vida digital, misma que se ha exponenciado a raíz de la contingencia sanitaria por COVID-19 en todo el mundo.  Su enorme volumen supone infinitas posibilidades en cuanto al valor de la información extraíble que contiene para transformarlo en conocimiento de utilidad. 

Sin embargo, no basta con disponer de una cantidad exorbitante de datos brutos, pues por sí mismos no son útiles, es necesario saber qué hacer para obtener el máximo aprovecho, más aún cuando se están convirtiendo en el principal activo estratégico para el futuro de las empresas.

¿Por qué los datos son el petróleo actual?

Al día de hoy, aún no conocemos todo el potencial que albergan los datos. Por ello, es tan importante la ciencia de datos, que de la mano de la inteligencia artificial va avanzando cada día en la compleja tarea que abarca su análisis y comprensión.

De la misma forma que el petróleo o el oro deben extraerse para adquirir valor, también sucede así con los datos. Pulir la información de utilidad se logra a través de un procedimiento y para llevarlo a cabo, de acuerdo con los objetivos específicos que se quieran alcanzar, existen distintas herramientas y técnicas. 

Una de las técnicas más populares para la extracción e interpretación de información, es la minería de datos o data mining, pero ¿cuáles son las diferencias entre la minería de datos y la ciencia de datos?, y ¿para qué sirve cada una? Aquí te presentamos 3 diferencias para que tengas mayor claridad. 

1.  ¿Cómo se definen la minería de datos y la ciencia datos? 

La ciencia de datos es una disciplina que integra múltiples herramientas de inteligencia artificial, así como operaciones de analítica avanzada. Asimismo, involucra distintas áreas de conocimiento como matemáticas, estadística e, incluso, ciencias sociales y del comportamiento.

Por su parte, la minería de datos o data mining, se refiere a la técnica de extraer información útil de grandes conjuntos de datos bruto estructurados y heterogéneos, para encontrar patrones e identificar relaciones ocultas entre ellos. Se enfoca sobre todo, en el campo de la analítica predictiva, no obstante, la minería de datos es una piedra angular de la ciencia de datos.

Imagina que la ciencia de datos es una fábrica y la minería de datos es una máquina indispensable que participa en el proceso de producción. Ambas partes tienen un objetivo en común por el cual operar, que es el de obtener el mayor beneficio del procesamiento y análisis de datos, sin embargo tanto sus propósitos como sus resultados y aplicaciones pueden variar, como veremos a continuación.

2.  ¿Cuáles son los propósitos de la minería de datos y ciencia de datos? 

La diferencia entre minería de datos y ciencia de datos, en este sentido, radica en el desarrollo de la metodología que cada uno de estos campos sigue, pues procesan y utilizan los datos de forma distinta, pese a que pueden hacer uso de las mismas herramientas de inteligencia artificial.

La ciencia de datos tiene como objetivo general, analizar el conjunto de datos con el fin de descubrir conocimiento de utilidad, ya sea de tipo social, tendencias o de riesgos, entre otros; por su parte, la minería de datos tiene objetivos más específicos, como el modelado estadístico y uso de algoritmos de machine learning para encontrar patrones y correlaciones.

Lee más en: ¿Cómo prever escenarios con aprendizaje automático y ciencia de datos?

3.  Resultados y aplicaciones 

A partir de la implementación de la ciencia de datos se pueden construir modelos predictivos, sistemas de gestión de riesgos, optimización de la operatividad interna, obtener información sobre el comportamiento social o crear productos basados en sus análisis, considerando que los resultados se pueden orientar en función de las necesidades y objetivos de cada organización.

La minería de datos es aplicada de forma más específica, principalmente a tareas de procesamiento de datos como la clasificación, estimación, predicción, determinación de grupos afines o reglas de asociación, agrupamiento y análisis de patrones y tendencias ocultas en los datos, que faciliten la toma de decisiones.

La diferencia entre minería de datos y ciencia de datos más importante es que la primera es un engrane dentro de la ciencia de datos, sin embargo, ambas pueden orientarse hacia la optimización de modelos de negocios, mitigación oportuna de riesgos y a la toma informada de decisiones.

¿Por qué la minería de datos y BI son cruciales para las empresas?

Para implementar la minería de datos es indispensable hacerlo de la mano de un software robusto de inteligencia artificial que ejecute las tareas y procedimientos de forma adecuada.

En ese sentido, Business Intelligence (BI) es un software especializado en inteligencia de negocios, que cuenta con las herramientas más avanzadas en analítica.

Con la implementación de BI, tu empresa podrá obtener todos los beneficios y ventajas competitivas que ofrece el análisis de datos, pues la extracción e interpretación eficaz de la información de valor contenida en los datos favorece la comprensión de reglas de asociación, por ejemplo, las correlaciones entre compras online, o la segmentación de clientes y preferencias de usuarios.

Lee más en: 6 Aplicaciones de BI en el marketing digital estratégico

Procesar y analizar los datos a través de BI, te brindará resultados de mayor calidad, en menor tiempo, permitiendo optimizar los recursos desde las operaciones internas de tu organización hasta los destinados a la gestión y mitigación de riesgos.  

Además, gracias a los modelos predictivos podrás tomar decisiones oportunamente sobre nuevas tendencias, sumando a la rentabilidad de tu negocio. Agenda una cita con nuestros asesores expertos y conoce a detalle las bondades que BI tiene para tu empresa.