«Datapedia» es nuestra columna mensual en la que explicamos el significado de términos que a menudo se malinterpretan y confunden en el mundo del Business Intelligence (BI) y la Visualización de Datos.
Muchos conceptos pueden parecer similares, pero tienen objetivos y aplicaciones distintos. A menudo se utilizan de forma imprecisa, lo que provoca confusión incluso entre los profesionales del sector.
En este artículo, exploraremos 4 pares de términos como Data Warehouse vs. Data Lake y explicaremos claramente qué son y cuándo utilizarlos.
El texto describe cuatro pares de conceptos en el campo de los datos, destacando sus definiciones, objetivos, casos de uso y diferencias.
Data Catalog vs Data Dictionary: herramientas para organizar los datos
El Catálogo de Datos («Data Catalog») es un sistema organizativo de gestión de metadatos que facilita el descubrimiento y la utilización de los datos corporativos. Su objetivo es mejorar la colaboración en equipo, garantizar el cumplimiento de la normativa y facilitar el acceso a los recursos de datos, siendo especialmente útil para el descubrimiento y la utilización de datos en toda la empresa. A diferencia del Diccionario de datos, gestiona metadatos a gran escala y se centra en el descubrimiento y el acceso a los datos.
El Diccionario de Datos («Data Dictionary»), por su parte, es un documento o sistema que proporciona detalles sobre los datos de un sistema de información mediante la normalización de la terminología. Sirve para proporcionar orientación detallada sobre la estructura y el uso de los datos, siendo una referencia para desarrolladores y analistas en la gestión y el análisis de datos. A diferencia del Catálogo de Datos, se centra en detalles específicos en contextos más limitados.
En resumen, el Catálogo de Datos gestiona metadatos a gran escala, mientras que el Diccionario de Datos proporciona detalles específicos en contextos más limitados.
Data Governance vs Data Management: estrategia y práctica en la gestión de datos
La gobernanza de datos («Data Governance») se refiere a las prácticas organizativas que garantizan la calidad, seguridad y uso ético de los datos, centrándose en la responsabilidad y los procesos de toma de decisiones. Su objetivo es garantizar una gestión responsable de los datos alineada con los objetivos empresariales, actuando como marco estratégico para la alineación normativa. Su naturaleza es estratégica, definiendo responsabilidades y procesos de toma de decisiones.
La gestión de datos («Data Management»), por su parte, se refiere a la gestión integral de los datos, incluida su limpieza, seguridad y privacidad, para garantizar su disponibilidad y fiabilidad. Se centra en garantizar la disponibilidad y usabilidad de los datos en las actividades diarias, mediante actividades como la limpieza, normalización y modelización de datos. A diferencia de la Gobernanza de Datos, es más operativa, aplicando políticas a nivel práctico.
En resumen, la Gobernanza de Datos es estratégica y está orientada a las decisiones organizativas, mientras que la Gestión de Datos es operativa y se centra en la calidad y fiabilidad de los datos.
Data Analyst vs Data Scientist: diferentes competencias para diferentes necesidades de análisis
Un analista de datos («Data Analyst») es un profesional que analiza datos para extraer información significativa, centrándose en la interpretación de los datos existentes. Su objetivo es apoyar las decisiones empresariales inmediatas mediante el análisis de datos, utilizando herramientas como la creación de cuadros de mando, la visualización de datos y la elaboración de informes. Se diferencia en que se centra en el análisis de los datos existentes y en sus habilidades básicas de análisis y comunicación.
Un científico de datos («Data Scientist»), por su parte, es un profesional especializado en extraer conocimientos de datos complejos, centrándose en modelos predictivos y algoritmos avanzados. Su objetivo es resolver problemas empresariales complejos y descubrir patrones en los datos, trabajando con datos no estructurados y utilizando técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. A diferencia del analista de datos, aborda problemas más complejos y posee conocimientos avanzados de estadística y programación.
En resumen, el Analista de Datos se centra en analizar los datos existentes con conocimientos básicos, mientras que el Científico de Datos se ocupa de problemas más complejos con conocimientos avanzados.
Data Modeling vs Data Preparation: fundamentos de la preparación de datos
La modelización de datos («Data Modeling») consiste en crear representaciones abstractas de los datos y sus relaciones mediante el diseño de esquemas de bases de datos. Su objetivo es comprender, organizar y estructurar los datos de forma eficaz mediante la creación de modelos conceptuales, lógicos y físicos. Es un paso inicial en el proceso de gestión de datos, creando una representación estructurada de los mismos.
La preparación de datos («Data Preparation»), por su parte, se refiere a la limpieza, transformación y organización de los datos brutos para su análisis. El objetivo es garantizar que los datos sean precisos, coherentes y utilizables para el análisis, lo que implica actividades como la eliminación de los datos que faltan, la normalización y la transformación de los datos para el análisis. Esta fase sigue al modelado de datos y se centra en actividades prácticas para preparar los datos para el análisis.
En resumen, el Modelado de Datos es la fase inicial que crea una representación estructurada de los datos, mientras que la Preparación de Datos es la fase siguiente que prepara los datos para el análisis.
Conclusiones
En resumen, estos conceptos representan elementos clave en la gestión y el análisis de datos. Mientras que el Catálogo de Datos y el Diccionario de Datos se ocupan de la definición y organización de los datos, la Gobernanza de Datos y la Gestión de Datos difieren en su enfoque estratégico frente al operativo. El Analista de Datos y el Científico de Datos varían en cuanto a la complejidad de los problemas abordados y las competencias requeridas. Por último, el modelado de datos y la preparación de datos son pasos esenciales en el proceso de preparación y análisis de datos. Comprender estas distinciones es fundamental para el uso eficaz de los datos en las organizaciones.
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Visualitics Team
Este artículo ha sido escrito y editado por uno de nuestros consultores.
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