¿En qué se diferencia la ingeniería de datos de la ciencia de datos?
La ingeniería de datos se produce antes que la ciencia de datos en el ciclo de vida de los datos. Los datos pueden generarse a partir de diversas fuentes y estos datos en bruto pueden ser estructurados, semiestructurados o incluso no estructurados. Para dar sentido a estos datos, hay que ingerirlos y transformarlos. Aquí es cuando entra en escena la ingeniería de datos. La ingeniería de datos incluye el proceso de extraer los datos brutos, introducirlos en un sistema como un lago de datos, transformarlos según las necesidades de la empresa y, por último, cargarlos en una tabla. Esto se conoce comúnmente como ELT (Extraer-Cargar-Transformar). También es posible el ETL (Extraer-Transformar-Cargar), en el que la transformación tiene lugar antes de la fase de carga.
La Ciencia y el Análisis de Datos es el siguiente paso en el ciclo de vida de los datos. Una vez que se dispone de los datos necesarios para una necesidad empresarial concreta, los científicos de datos los utilizan para ejecutar modelos de aprendizaje automático con el fin de encontrar el modelo más preciso. Estos datos están a disposición de los científicos de datos en forma de tablas. Los analistas de datos también utilizan estos datos para realizar análisis exploratorios y crear cuadros de mando.
En esencia, el ciclo de vida de los datos sería el siguiente
Datos brutos de distintas fuentes -> Ingeniería de datos -> Ciencia y análisis de datos