Los datos son hechos crudos; la información es lo que obtienes cuando esos hechos se procesan y se les da significado.

Entender la diferencia entre datos e información es esencial para tomar decisiones inteligentes, ya sea que estés dirigiendo un negocio, administrando un equipo o simplemente tratando de dar sentido al mundo digital que te rodea.

Lo que cubre este artículo:

• Las diferencias clave entre datos e información
  
  
• Definiciones simples y ejemplos del mundo real de cada uno
  
  
• Cómo los datos se convierten en información—y eventualmente en conocimiento
  
  
• Casos de uso para datos e información en negocios
  
  
• Por qué la calidad de los datos es importante
  
  
• Gobierno de datos vs. gobierno de la información
  
  
• Ciencia de datos vs. tecnología de la información

¿Cuál es la diferencia entre información y datos?

La diferencia entre información y datos es que los datos consisten en hechos crudos, no procesados, mientras que la información es datos que han sido organizados y contextualizados para que tengan sentido.

Los datos son como piezas de rompecabezas individuales—por sí solos, no dicen mucho. Pero una vez que comienzas a unirlos de manera reflexiva, obtienes un panorama completo—eso es información. Por ejemplo, una hoja de cálculo llena de números es datos; un informe resumiendo esos números para mostrar una tendencia o respaldar una decisión es información.

Entender esta distinción importa porque moldea cómo abordamos la resolución de problemas y la toma de decisiones. En esencia, los datos alimentan la información y la información alimenta la percepción.

Profundizaremos tanto en la información como en los datos en las secciones a continuación.

¿Qué son los datos?

Los datos consisten en hechos y cifras en bruto, no procesados, recopilados a través de observaciones, experimentos o mediciones. Estos hechos carecen de contexto e interpretación, lo que los convierte en los bloques de construcción esenciales para generar información significativa. Existen varios tipos de datos, y pueden clasificarse como cualitativos o cuantitativos.

Los datos cualitativos capturan las cualidades subjetivas de lo que se está observando, como respuestas de encuestas o entrevistas. El tipo cuantitativo, por otro lado, es numérico y se puede medir y cuantificar, ofreciendo más precisión y objetividad. Estos elementos fundamentales son esenciales en general—ya sea que estemos hablando de investigación científica o análisis de negocios, los datos sirven como el punto de partida para procesos que brindan percepciones informadas y ricas en contexto.

Ejemplos de datos

• Números sin procesar: Esto incluye cifras de ventas que detallan los ingresos de una empresa, recuentos de población de encuestas censales o métricas de desempeño en estadísticas deportivas.
• Texto: Esto puede ser el contenido escrito que se encuentra en libros, artículos, correos electrónicos o publicaciones en plataformas de redes sociales.
• Imágenes: Ejemplos incluyen fotografías tomadas por cámaras digitales, capturas de pantalla realizadas en una computadora o documentos históricos escaneados.
• Grabaciones de audio y vídeo: Esta categoría cubre todo, desde discursos grabados y eventos públicos hasta grabaciones de vigilancia y videos caseros que capturan momentos personales.

¿Qué es la información?

Piensa en la información como datos que han recibido una transformación. Ha sido procesada, organizada y estructurada para realmente significar algo. Cuando agregamos contexto a los datos en bruto, los transformamos en información, lo que los hace mucho más útiles para tomar decisiones, entender situaciones complejas o construir nuevos conocimientos.

Esto no se trata solo de hacer que los números se vean bonitos; se trata de convertir esos números en percepciones que puedan decirnos algo convincente. Ya sea en negocios, ciencia o vida diaria, este tipo de información proviene de combinar diferentes conjuntos de datos para responder preguntas específicas o satisfacer necesidades particulares. Es lo que nos ayuda a pasar de "solo los hechos" a "¿entonces, qué significa esto?"

Ejemplos de información

• Informes: Toma un informe financiero de una empresa, por ejemplo. Reúne varios datos como ventas, gastos y beneficios para presentar una imagen clara de la salud financiera de una empresa.
• Resúmenes: Estos son los CliffsNotes para documentos más grandes. Un resumen ejecutivo, por ejemplo, destila un informe completo en los puntos clave, haciendo que un montón de datos sea fácil de entender de un vistazo.
• Visualizaciones: Aquí es donde las cosas se vuelven visuales, piensa en gráficos y diagramas que representan datos para mostrar tendencias y patrones. Estos no solo son más fáciles a la vista que los números en crudo; hacen que la historia sea fácil de seguir y rápida de comprender.

Diferencias entre datos e información

¿Información vs. datos: cuál es la diferencia? En el fondo, los datos y la información difieren en su forma básica: los datos son crudos y no procesados, como los ingredientes con los que empiezas en la cocina cuando estás cocinando. La información, en cambio, es como el plato final, preparado limpiamente y listo para servir, lleno de contexto y propósito. Transformar datos en información implica organizar y refinar esos ingredientes crudos para que tengan sentido y se puedan utilizar de manera efectiva.

La relación entre datos e información

Piensa en los datos como los bloques de construcción, simples, simples y no muy informativos por sí solos, como los huevos y la harina en una encimera. Pero cuando mezclas estos ingredientes de manera reflexiva, siguiendo una receta, se transforman en un delicioso pastel, o en nuestro caso, información procesable. Esta transformación es esencial porque convierte las cifras y datos dispersos y sin sentido en ideas claras y útiles que pueden guiar decisiones e inspirar ideas.

Diferencias en cómo se utilizan los datos y la información

La utilidad de los datos frente a la información es otra diferencia clave. Los datos en crudo, como una hoja de cálculo llena de números, tienen potencial pero no ofrecen orientación por sí solos. Solo después de analizar datos e interpretarlos, convirtiendo esos números en tendencias o comportamientos de clientes, se convierte en una herramienta que realmente puedes usar para tomar decisiones informadas.

Si bien los datos son el material crudo esencial, es el procesamiento cuidadoso en información lo que desbloquea su verdadero potencial. Comprender la distinción y conexión entre ambos nos ayuda a aprovechar mejor su poder en todo, desde estrategias comerciales hasta investigaciones científicas, mejorando nuestra capacidad para tomar decisiones informadas y planificar eficazmente.

¿Cuál es un ejemplo de información y datos?

Un ejemplo de datos podría ser una lista de cantidades de compra de clientes, mientras que un ejemplo de información sería un informe de ventas mensual que analiza esas cantidades para mostrar tendencias de compra.

Digamos que tienes estas entradas en crudo: $45.00, $78.20, $32.50. Eso son datos, números no procesados sin contexto inmediato. Pero cuando compilas esos números con el tiempo y los comparas entre diferentes segmentos de clientes o temporadas, comienzas a ver patrones. Ese patrón, como "Las ventas aumentaron un 15% en el cuarto trimestre entre los clientes habituales", es información.

Los datos te dan los bloques de construcción; la información te cuenta la historia.

¿Qué es información vs datos vs conocimiento?

Los datos son hechos crudos, la información son datos que se han procesado para agregar significado, y el conocimiento es la comprensión obtenida al interpretar esa información.

Así es como se comparan: los datos son el punto de partida, números, imágenes o fragmentos de texto que no han sido analizados. Una vez que organizas e interpretas esos datos para responder preguntas específicas o identificar patrones, tienes información. Cuando esa información se absorbe aún más, se conecta con la experiencia y se utiliza para tomar decisiones o resolver problemas, se convierte en conocimiento.

Piénsalo como una escalera: los datos son el primer peldaño, la información es el medio y el conocimiento es la cima, donde realmente reside la verdadera perspicacia.

Cómo las empresas utilizan datos e información

En el mundo empresarial, la transformación de datos de su forma cruda a una herramienta empresarial poderosa es todo un proceso. Todo comienza con la recopilación y almacenamiento de grandes cantidades de datos en bases de datos y almacenes de datos, que puedes pensar como vastas instalaciones de almacenamiento para información digital. A partir de ahí, estos datos sufren un proceso de transformación sofisticado utilizando técnicas como la minería de datos, aprendizaje automático y análisis estadístico. El resultado de este proceso es información refinada, lista para ser desplegada.

Esta información procesada es más que solo números y gráficos; juega un papel crítico en la toma de decisiones. Las empresas la aprovechan para potenciar sus estrategias a través de herramientas como inteligencia empresarial y análisis predictivo. El objetivo aquí no es solo mantenerse al día con la competencia, sino superarla tomando decisiones más inteligentes y rápidas que mejoren la eficiencia y agudicen su ventaja competitiva.

Ejemplos de datos en los negocios

• Historial de compra de clientes: Esto ayuda a las empresas a entender los patrones de compra para adaptar mejor sus esfuerzos de marketing.
• Niveles de inventario: Actualizados continuamente para gestionar el stock eficientemente y prever las necesidades futuras.
• Tendencias de mercado: Analizadas para prever cambios en la industria y adaptar las estrategias comerciales en consecuencia.
• Métricas de rendimiento del empleado: Utilizadas en analítica de RRHH para aumentar la productividad y mejorar la satisfacción laboral.

La importancia de la calidad de los datos

Para que los datos sean verdaderamente útiles, deben ser precisos, completos, consistentes y oportunos. Los datos de alta calidad son la columna vertebral de la información confiable, que a su vez es esencial para una toma de decisiones efectiva y procesos operativos fluidos en cualquier negocio.

Para garantizar la calidad, es importante introducir controles rigurosos y pasos de validación desde el inicio de la recopilación de datos. Esto podría significar emplear software avanzado para detectar y corregir errores automáticamente o establecer sistemas que se actualicen en tiempo real para mantener las cosas frescas.

Las auditorías regulares también son cruciales, ya que ayudan a mantener los datos limpios y confiables, asegurando que las empresas puedan confiar en sus ideas para tomar decisiones informadas con confianza.

Gobierno de datos vs gobierno de la información

El gobierno de datos se trata de gestionar la disponibilidad, integridad y seguridad de los datos en bruto, mientras que el gobierno de la información se centra en cómo los datos procesados—la información—se utilizan, comparten y retienen.

Piensa en el gobierno de datos como el establecimiento de reglas sobre cómo se recopilan, almacenan y protegen los datos. Trata sobre la precisión, la consistencia y el cumplimiento, asegurando que los datos en bruto sean fiables desde el momento en que ingresan a tus sistemas. Por otro lado, el gobierno de la información entra en juego una vez que esos datos se transforman en algo significativo. Aborda cómo se clasifica esa información, quién puede acceder a ella, cuánto tiempo debe conservarse y cómo se alinea con los objetivos comerciales y requisitos legales.

Juntas, estas estrategias de gobierno ayudan a las organizaciones a mantener el control, reducir el riesgo y tomar decisiones más inteligentes tanto con sus datos como con su información.

Ciencia de datos vs tecnología de la información: ¿Cuál es mejor?

La ciencia de datos y la tecnología de la información sirven para propósitos diferentes, por lo que cuál es "mejor" depende de tus objetivos—la ciencia de datos es ideal para extraer ideas y predecir tendencias, mientras que la TI es esencial para construir y mantener los sistemas que gestionan la información.

La ciencia de datos se centra en analizar conjuntos grandes de datos para descubrir patrones, predecir resultados y respaldar la toma de decisiones estratégicas. Depende en gran medida de la estadística, el aprendizaje automático y la analítica avanzada. La tecnología de la información, por otro lado, se trata de la infraestructura—hardware, software, redes—que permite a las empresas almacenar, procesar y acceder a datos e información de manera eficiente y segura.

En resumen, si buscas convertir datos en información estratégica, la ciencia de datos es tu opción. Si necesitas asegurar que tus sistemas funcionen de manera fluida y segura, la TI es indispensable. La mayoría de las organizaciones modernas necesitan ambas para mantenerse competitivas.

El futuro de los datos y la información

Mirando hacia el futuro, tecnologías como el Internet de las cosas (IoT) y avances en inteligencia artificial sugieren un futuro donde entender los datos no solo es útil, sino esencial. Estas innovaciones están destinadas a cambiar las reglas del juego en cómo recopilamos, analizamos y usamos datos para tomar decisiones más inteligentes más rápido.

‍

‍