Data Science y Data Analytics suenan parecidos, juegan en el mismo equipo, pero tienen roles muy distintos. A veces se los confunde, pero si tenés un negocio y querés tomar decisiones con datos, es clave entender qué hace cada uno. En esta nota te explicamos en criollo qué los distingue, cómo se complementan y cuál te conviene según tu negocio.
¿Qué es Data Science y para qué sirve?
La Ciencia de Datos es como tener una bola de cristal, pero basada en matemática, estadísticas y código. Los data scientists no se quedan mirando lo que pasó: buscan patrones, predicen comportamientos y automatizan decisiones complejas usando algoritmos y machine learning.
¿Dónde se aplica todo esto?.¿Y en qué áreas trabaja un científico de datos?
- Ciberseguridad: Detecta amenazas al identificar comportamientos anómalos.
- Finanzas: Previene fraudes y predice riesgos.
- Marketing: Segmenta y predice compras con metodologías como lead scoring o cross selling.
- Ecommerce: Personaliza recomendaciones y mejora la experiencia del usuario.
¿Qué hace un Data Analyst y por qué es importante?
El Data Analytics es más táctico. Se enfoca en entender lo que ya pasó para mejorar lo que viene. Es como tener un detective que revisa los datos históricos de tu negocio y te dice qué funcionó, qué no y por qué.
Algunas tareas clave del analista de datos:
- Limpia y transforma datos para que se entiendan.
- Crea dashboards, informes y visualizaciones claras.
- Analiza el impacto de campañas, productos y canales de marketing.
- Ayuda a optimizar procesos y tomar decisiones inmediatas.
Cómo se complementan
Uno predice, el otro analiza. Uno mira al futuro, el otro al pasado. Juntos, te dan una visión 360° de tu negocio.
- Con Data Analytics, analizamos el rendimiento actual de tus campañas, evaluamos el comportamiento de tu audiencia y te damos insights prácticos para mejorar tus acciones de SEO, Email Marketing y performance.
- Con Data Science, predecimos el comportamiento futuro de tus leads, personalizamos mensajes automatizados y detectamos nuevas oportunidades de negocio que tal vez no habías visto.
¿Qué herramienta necesitás hoy?
- Si querés entender tu presente: Data Analytics.
- Si querés anticiparte al futuro: Data Science.
- Si querés escalar tu negocio con decisiones más inteligentes: ¡Los dos!
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