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Nota técnica preparada por el profesor Eduardo Liberos, mayo de 2024 Copyright © 2024, Eduardo Liberos Copyright © 2024, IEDGE AI Business School No está permitida la reproducción total o parcial de este documento, ni su tratamiento informático, ni la transmisión de ninguna forma o por cualquier medio, ya sea electrónico, mecánico, por fotocopia, por registro o por otros medios. Data Analytics
© IEDGE AI Business School iedge.eu 2 Nota Técnica: “Data Analytics” ÍNDICE 1. Algunos conceptos previos............................................................................................................................ 3 1.1. Data Science........................................................................................................................................... 3 1.1. Data Analytics ......................................................................................................................................... 3 1.1. Big data ................................................................................................................................................... 3 1.1. Business Intelligence .............................................................................................................................. 3 2. Data Science o Data Analytics ...................................................................................................................... 4 3. ¿Qué ventaja competitiva aporta el big data Analytics? ............................................................................... 5 3.1. Las 5 ventajas de big data analytics para tu negocio............................................................................. 5 4. ¿Para qué sirve el Data Analytics? ............................................................................................................... 6
© IEDGE AI Business School iedge.eu 3 Nota Técnica: “Data Analytics” 1. Algunos conceptos previos Vamos a empezar definiendo algunos términos. 1.1. Data Science Extracción de datos a partir de conocimiento, que sean capaces de dar respuesta a las cuestiones que se le plantean. 1.1. Data Analytics Es el proceso de extracción de información de gran volumen de datos, que permita al usuario posteriormente analizar y realizar predicciones. 1.1. Big data Son datos que superan la capacidad de procesamiento de los sistemas de bases de datos convencionales. Los datos son demasiado grandes, se mueven demasiado rápido o no encajan con las restricciones de arquitecturas de bases de datos. Para obtener valor a partir de estos datos, se debe elegir un camino alternativo para su procesamiento. 1.1. Business Intelligence BI se define como un paraguas de diversas tecnologías y aplicaciones, que soportan la toma de decisiones. Permitiendo reunir, entender y administrar la información. Dotando a la organización de un acceso único a la información, con objeto de dar respuestas oportunas a las preguntas de la empresa, con el fin de mejorar el desempeño de un negocio y obtener una ventaja competitiva, vital en un mercado global y cambiante.
© IEDGE AI Business School iedge.eu 4 Nota Técnica: “Data Analytics” 2. Data Science o Data Analytics Si miramos las diferentes definiciones Data Science o Data Analytics, son procesamiento de datos enfocados a dos conceptos diferentes, uno busca el análisis de datos para responder a preguntas planteadas, y el otro busca el análisis de datos para sacar conclusiones de ellos. Si vamos a un caso real de Data Science busca el análisis de datos para buscar predicciones o poder responder preguntas sobre: tendencias del mercado, sobre tendencias de lo que va pasar en el consumo, etc... Sin embargo, el Data Analytics busca analizar los datos para sacar conclusiones, por ejemplo: de ventas, de cuál ha sido el margen de las compañías, etc... Por lo que al final se puede resumir que el Data Science está enfocado en la predicción de lo que va a pasar, mientras que el data Analytics enfocado en las conclusiones de los resultados obtenidos. Por resumir Data Science y Data Analytics, son dos ciencias enfocadas a la predicción y el análisis de las conclusiones, y las herramientas en las que se apoyan estas herramientas son Big data, Data Mining y Business Intelligence.