En un mundo donde los datos crecen exponencialmente cada segundo, las empresas que logran entender, interpretar y anticipar con base en esos datos son las que toman ventaja competitiva real. En este contexto, los términos Data Science y Data Analytics han ganado protagonismo. A menudo se utilizan como sinónimos, pero en realidad representan dos enfoques complementarios que, cuando se integran, permiten pasar de una organización operativa a una organización verdaderamente data-driven.
En Prenomics, ayudamos a empresas medianas y grandes a recorrer este camino, combinando ciencia, analítica y negocio. Pero ¿cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analytics? ¿Cómo se conectan? ¿Y qué significa todo esto en la práctica?
¿Qué es Data Science?
El Data Science, o Ciencia de Datos, es un campo multidisciplinario que combina estadística, programación y conocimiento del negocio para explorar grandes volúmenes de datos —estructurados o no— con el objetivo de descubrir patrones, generar predicciones y automatizar decisiones. Va más allá del análisis descriptivo, y se enfoca en responder preguntas como:
¿Qué pasará?
¿Qué pasaría si…?
¿Cómo puedo optimizar este proceso automáticamente?
En esencia, el Data Science no solo interpreta el pasado y el presente: construye modelos que permiten anticiparse al futuro y actuar con precisión.
Componentes clave del Data Science
Un proyecto de ciencia de datos típicamente incluye:
Recopilación y limpieza de datos: El 70% del tiempo de un científico de datos se dedica a preparar los datos. Sin datos limpios, no hay resultados útiles.
Análisis exploratorio (EDA): Identificar tendencias, anomalías, correlaciones y outliers.
Modelado predictivo: Uso de técnicas de machine learning para predecir variables clave del negocio (por ejemplo, demanda, abandono de clientes, riesgo).
Evaluación y mejora del modelo: Ajustar los modelos con métricas específicas (precisión, MAE, F1 score, etc.).
Implementación e integración: Llevar el modelo al entorno operativo, donde genera valor de forma continua.
Monitoreo y reentrenamiento: Un modelo no es estático; debe evolucionar con los datos y el entorno del negocio.
¿Qué es el Data Science Lifecycle?
El ciclo de vida del Data Science es el proceso estructurado que guía todo proyecto de ciencia de datos, desde que se detecta una oportunidad de negocio hasta que los resultados se traducen en impacto real. Conocer estas etapas permite estructurar proyectos con claridad, alinear expectativas y asegurar que el modelo generado no sea solo técnicamente correcto, sino también útil para el negocio.
A continuación, te explicamos las 7 etapas del Data Science Lifecycle:
1. Identificación de una oportunidad o problema
Todo proyecto de Data Science comienza con una pregunta o necesidad de negocio. Puede tratarse de reducir el churn, optimizar precios, predecir la demanda o entender por qué bajaron las conversiones. Lo importante es traducir esa necesidad en un objetivo claro y medible que pueda abordarse con datos.
Ejemplo: ¿Podemos anticipar qué clientes tienen más probabilidad de abandonar nuestro servicio en los próximos 3 meses?
2. Extracción de datos (Data Mining)
Una vez definido el problema, el siguiente paso es localizar y extraer los datos relevantes. Esto puede incluir bases internas (CRM, ERP, plataformas de ventas) o fuentes externas (bases públicas, APIs, redes sociales, etc.). Aquí es clave saber qué datos existen, dónde están y si son accesibles.
En esta etapa también se evalúa la calidad y completitud de los datos disponibles, lo que puede requerir ajustes en la formulación del problema original.
3. Limpieza de datos (Data Cleaning)
Los datos en crudo rara vez están listos para ser utilizados. En esta fase, se eliminan duplicados, se corrigen errores, se rellenan (o eliminan) valores faltantes y se homogenizan formatos. Es un proceso laborioso pero crítico: la calidad del modelo final depende en gran medida de la calidad de los datos de entrada.
Frase clásica del sector: “Garbage in, garbage out”.
4. Exploración de datos (Data Exploration)
Aquí se realiza un análisis exploratorio (EDA, por sus siglas en inglés). El objetivo es entender las variables disponibles, sus distribuciones, relaciones, comportamientos atípicos y tendencias relevantes. Se aplican técnicas estadísticas y visualizaciones para detectar patrones que puedan guiar el modelado posterior.
Esta etapa también ayuda a reformular hipótesis o descubrir relaciones no evidentes entre variables.
5. Ingeniería de variables (Feature Engineering)
La ingeniería de variables es una etapa clave donde el conocimiento del negocio se vuelve esencial. Aquí se crean nuevas variables a partir de los datos existentes, combinándolos o transformándolos para que el modelo pueda aprender mejor. Se trata de darle al modelo la mejor versión posible de los datos.
Por ejemplo, si tienes la fecha de la primera compra y la fecha actual, puedes crear una variable "antigüedad del cliente".
6. Modelado predictivo
Con los datos preparados, se procede a construir el modelo usando técnicas de machine learning o modelado estadístico. Según el problema, se puede usar regresión, árboles de decisión, redes neuronales, clustering, etc. Luego se evalúa el rendimiento del modelo con métricas adecuadas (precisión, recall, F1, AUC, etc.) y se ajustan los parámetros para optimizar su comportamiento.
Aquí la clave no es solo que el modelo sea bueno técnicamente, sino que sea interpretable y accionable para el negocio.
7. Visualización y comunicación de resultados
Finalmente, se presentan los resultados al equipo de negocio mediante gráficos, dashboards o herramientas interactivas que permitan comprender el comportamiento del modelo y tomar decisiones con confianza. En muchos casos, esta etapa también implica la puesta en producción del modelo, es decir, integrarlo en sistemas que lo utilicen de forma automática y recurrente.
Un buen modelo que no se entiende ni se usa, no genera valor.
¿Qué es Data Analytics?
El Data Analytics, o Analítica de Datos, se enfoca en examinar y analizar datos históricos y actuales para identificar patrones, generar insights y apoyar decisiones. A diferencia del Data Science, que suele mirar hacia el futuro, el Data Analytics responde preguntas como:
¿Qué ocurrió?
¿Por qué ocurrió?
¿Qué podemos aprender de esto?
Se trata de entender el comportamiento pasado y presente para tomar decisiones más informadas y fundamentadas.
Tipos de Data Analytics
Analítica Descriptiva: Resume lo que ya ha pasado. Por ejemplo, evolución mensual de ventas o satisfacción del cliente.
Analítica Diagnóstica: Busca entender las causas de lo que ocurrió. Por ejemplo, caída de conversiones por un cambio en la navegación del sitio.
Analítica Predictiva: Se superpone con el Data Science y anticipa comportamientos futuros, como predicción de demanda o churn.
Analítica Prescriptiva: Recomienda acciones específicas basadas en los datos. Por ejemplo, qué canal priorizar según el ROI estimado.
¿Cuál es la diferencia entre Data Science y Data Analytics?
Aunque comparten una base común —el uso de datos para apoyar la toma de decisiones— Data Science y Data Analytics cumplen roles distintos dentro del ecosistema analítico de una organización.
Data Analytics se enfoca principalmente en el análisis del pasado y del presente. Su objetivo es comprender qué ocurrió en el negocio, por qué ocurrió y qué aprendizajes se pueden extraer para mejorar procesos, identificar oportunidades o resolver problemas. Utiliza herramientas como dashboards, KPIs, reportes interactivos y técnicas estadísticas para ofrecer una visión clara del estado actual del negocio. Es esencial para tomar decisiones operativas y tácticas basadas en evidencias.
Por otro lado, Data Science va un paso más allá. No solo analiza, sino que predice y automatiza. A través del uso de modelos matemáticos, algoritmos de machine learning e inteligencia artificial, permite anticipar comportamientos futuros y generar recomendaciones o acciones automáticas basadas en datos. Su rol es más experimental y estratégico, y requiere un enfoque técnico más complejo, pero también es el que permite a las empresas construir capacidades analíticas sostenibles y escalables en el tiempo.
En resumen, Data Analytics explica lo que pasó y por qué, mientras que Data Science ayuda a predecir lo que pasará y a decidir qué hacer al respecto. Ambas disciplinas son complementarias y, cuando se integran, ofrecen una ventaja poderosa: pasar de una empresa reactiva a una empresa predictiva.
¿Cómo se conectan ambas disciplinas?
Más que competir, Data Science y Data Analytics se complementan. Son parte del mismo espectro analítico y deben coexistir dentro de una organización que quiere basar sus decisiones en datos.
La analítica ayuda a detectar oportunidades.
La ciencia de datos ayuda a capitalizarlas.
Una empresa que analiza su comportamiento comercial (analytics) y luego desarrolla un modelo para optimizar su política de precios (data science), está integrando lo mejor de ambos mundos.
¿Qué hacemos en Prenomics?
En Prenomics, combinamos Data Science y Data Analytics para generar resultados reales y medibles. Nuestro enfoque parte de una premisa sencilla: los datos deben servir a las decisiones con impacto, no al revés.
Ofrecemos:
Data Analytics estratégico: dashboards automáticos, definición de KPIs, análisis de rentabilidad y eficiencia.
Modelos de Data Science aplicados al negocio: desde predicción de ventas hasta pricing dinámico o segmentación avanzada.
Consultoría personalizada: acompañamos a cada cliente con consultores senior que entienden tanto de negocio como de datos.
Proyectos con impacto: ya sea automatizando decisiones, optimizando procesos o reduciendo riesgos, todo lo que hacemos se conecta con un outcome concreto.
En un entorno cada vez más complejo y competitivo, las organizaciones que entienden sus datos son las que sobreviven y crecen. Pero las que logran anticipar y automatizar con inteligencia son las que lideran.
En Prenomics, ayudamos a nuestros clientes a recorrer ese camino: desde visualizar qué pasó, hasta predecir qué viene y decidir qué hacer al respecto. Porque la diferencia entre reaccionar y liderar está en cómo usas tus datos.