Data Analytics y Data Science no son lo mismo, aunque muchas personas —y muchas empresas— sigan mezclándolos. Esta confusión no es sólo conceptual: provoca malas decisiones formativas, proyectos de datos que no llegan a producir valor y perfiles frustrados que no encajan en lo que el mercado realmente necesita.
Si estás comparando data analytics vs data science para decidir qué estudiar en 2025–2026, o si desde empresa te preguntas qué rol necesitas incorporar, este artículo está pensado para darte una respuesta clara, honesta y actualizada al mercado español.
En CODE SPACE trabajamos a diario con personas que quieren entrar en el sector data y con empresas que necesitan aplicar datos al negocio. Por eso aquí no vas a encontrar definiciones académicas vacías, sino explicaciones prácticas, ejemplos reales y una visión alineada con lo que hoy se contrata en España.
Data Analytics vs Data Science: la diferencia clara
¿Cuál es la diferencia entre Data Analytics y Data Science?
La diferencia entre Data Analytics y Data Science radica en que Data Analytics analiza datos para entender el presente y mejorar decisiones de negocio. Data Science utiliza modelos avanzados para predecir comportamientos futuros y automatizar decisiones.
Data Analytics: entender y decidir
El Data Analytics se centra en extraer información útil de los datos existentes para responder preguntas concretas del negocio. Su objetivo principal es ayudar a tomar mejores decisiones hoy, basadas en hechos y no en intuiciones.
Un profesional de Data Analytics trabaja con datos estructurados, métricas claras y problemas conocidos, como ventas, marketing, operaciones o finanzas.
Ejemplos de preguntas típicas de Data Analytics:
- ¿Por qué han bajado las ventas en Sevilla este trimestre?
- ¿Qué campaña está funcionando mejor en Madrid?
- ¿Dónde se pierde más conversión en el embudo?
- ¿Qué producto tiene mayor margen en Valencia?
Data Science: predecir y automatizar
La Data Science (Ciencia de Datos) va un paso más allá. Utiliza estadística avanzada, programación y machine learning para identificar patrones complejos, hacer predicciones y, en muchos casos, automatizar decisiones.
El Data Scientist no solo responde preguntas:
👉 formula hipótesis,
👉 entrena modelos,
👉 evalúa escenarios futuros.
Ejemplos de preguntas de Data Science:
- ¿Qué clientes tienen mayor probabilidad de abandono?
- ¿Qué demanda tendrá un producto dentro de tres meses?
- ¿Cómo automatizar recomendaciones personalizadas?
- ¿Cómo detectar fraude o anomalías en tiempo real?
Data Analytics y Data Science no compiten: se necesitan
Uno de los errores más comunes es pensar que hay que elegir entre uno u otro. En realidad:
- Data Analytics es la base
- Data Science es la evolución
Sin datos bien analizados, limpios y entendidos, los modelos de Data Science no funcionan. Por eso, en la práctica, la mayoría de empresas necesitan mucho más Data Analytics que Data Science, y solo aplican esta última cuando el contexto lo justifica.
Roles y responsabilidades en el mundo del dato
Hablar de Data Analytics vs Data Science sin explicar los roles reales genera confusión. Veamos qué hace cada perfil en el día a día, con qué herramientas trabaja y qué aporta en empresa.
Data Analyst: el rol más demandado y más mal entendido
¿Qué hace un Data Analyst?
El Data Analyst es el profesional que convierte datos en información accionable para el negocio. Su trabajo consiste en recoger datos, analizarlos, interpretarlos y comunicarlos de forma clara a los equipos de decisión.
Responsabilidades habituales:
- Limpieza y preparación de datos
- Análisis estadístico descriptivo
- Creación de dashboards y reportes
- Seguimiento de KPIs
- Traducción de datos a decisiones de negocio
Herramientas habituales
- Excel / Google Sheets (nivel avanzado)
- SQL
- Power BI o Tableau
- Estadística aplicada
- Python (cada vez más habitual)
Día a día real
- Reuniones con marketing, ventas u operaciones
- Análisis de campañas, costes, conversión
- Presentación de resultados a managers
- Ajustes continuos según objetivos de negocio
Valor en empresa
El Data Analyst impacta directamente en los resultados. Es uno de los perfiles más contratados en empresas de España porque permite tomar mejores decisiones sin necesidad de grandes infraestructuras ni proyectos complejos.
Data Scientist: cuando el negocio necesita ir más allá
¿Qué hace un Data Scientist?
El Data Scientist trabaja cuando el volumen, la complejidad o el objetivo del negocio requieren predicción, automatización o optimización avanzada.
Responsabilidades habituales:
- Exploración profunda de datos (EDA)
- Desarrollo de modelos predictivos
- Aplicación de machine learning
- Evaluación y mejora de modelos
- Colaboración con equipos técnicos y de negocio
Herramientas habituales
- Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
- SQL
- Machine Learning
- Cloud (AWS, Azure, GCP)
- Frameworks de IA según el caso
Día a día real
- Análisis exploratorio de grandes volúmenes de datos
- Entrenamiento y validación de modelos
- Ajuste de variables y métricas
- Pruebas antes de pasar a producción
Valor en empresa
El Data Scientist aporta ventaja competitiva, pero solo cuando el negocio está preparado. En empresas sin madurez de datos, este rol suele infrautilizarse o frustrarse.
Business Intelligence (BI): el puente con dirección
El perfil BI se sitúa entre el Data Analyst y la toma de decisiones estratégicas.
Funciones clave:
- Construcción de cuadros de mando
- Reporting ejecutivo
- Apoyo a dirección y managers
- Análisis de rendimiento global
Es un rol muy demandado en pymes y medianas empresas españolas, especialmente en sectores como retail, servicios, industria o educación.
Casos reales de aplicación en empresa (B2C + B2B)
Caso B2C: empresa de e-commerce
Una empresa de e-commerce con clientes en toda España empieza con Data Analytics:
- Analiza ventas por ciudad
- Detecta productos con mayor abandono
- Optimiza campañas y precios
Cuando el volumen crece, incorpora Data Science para:
- Predecir demanda
- Recomendar productos
- Personalizar experiencias
Sin el trabajo previo de Data Analytics, estos modelos no serían viables.
Caso B2B: empresa industrial o de servicios
En entornos B2B, el uso suele ser más progresivo:
- Data Analytics para control de costes, eficiencia y operaciones
- BI para reporting a dirección
- Data Science solo cuando hay suficiente histórico y necesidad real
Muchas empresas B2B fracasan al intentar “implantar IA” sin esta base.
Mini-resumen
- Data Analytics analiza y decide
- Data Science predice y automatiza
- El Data Analyst es el perfil más demandado
- El Data Scientist aporta valor cuando hay madurez de datos
- La mayoría de empresas necesitan ambos, en ese orden
Salarios en España: rangos reales y qué los hace variar (2025–2026)
Una de las preguntas más repetidas cuando se compara data analytics vs data science es el salario. Y aquí es importante ser claros: no existe un sueldo único, sino rangos que dependen de múltiples factores.
¿Qué paga más: Data Analytics o Data Science?
Para responderte si gana más un rol de Data analytics o uno Data science podemos decirte que de media, Data Science tiene salarios más altos, pero Data Analytics ofrece más oportunidades de entrada y mayor volumen de ofertas en España.
Rangos salariales orientativos en España
Referencias: Glassdoor, LinkedIn Salary, guías salariales Hays y Michael Page (2024–2025).
Data Analyst
- Junior (0–2 años): 24.000 – 30.000 € brutos/año
- Mid (2–4 años): 30.000 – 40.000 €
- Senior (+4 años): 40.000 – 50.000 €
Data Scientist
- Junior: 28.000 – 35.000 €
- Mid: 40.000 – 55.000 €
- Senior: 55.000 – 70.000 € o más
Estos rangos aplican a ciudades como Madrid, Barcelona, Valencia, Sevilla y Málaga, aunque el crecimiento del ecosistema tech en Andalucía está reduciendo progresivamente la brecha salarial.
Qué factores influyen realmente en el salario
Más allá del rol, el sueldo en data depende de:
📍 Ubicación
Madrid y Barcelona concentran salarios más altos, pero Málaga se ha consolidado como hub tecnológico, con buenas oportunidades y menor coste de vida.
🧠 Nivel de seniority real
No cuentan solo los años, sino:
- impacto en negocio,
- proyectos reales,
- capacidad de comunicar resultados.
🏢 Tipo de empresa
- Startups: más versatilidad, a veces menor salario base.
- Grandes empresas: salarios más estables, procesos más largos.
- Consultoras: buen aprendizaje, ritmo alto.
🌍 Inglés y contexto internacional
Marcan una diferencia clara, sobre todo en Data Science.
☁️ IA, cloud y automatización
Cuanto más híbrido es el perfil, mayor valor aporta.
¿Cuál es el trabajo mejor pagado en data?
Los perfiles mejor pagados en data suelen ser Data Scientist senior y Data Engineer, pero requieren experiencia real y no son posiciones de entrada.
Esto refuerza una idea clave: empezar por Data Analytics no limita tu crecimiento, lo hace más sostenible.
¿Qué estudiar en 2025–2026 si quieres trabajar en data?
Aquí conviene romper con el discurso habitual de “elige uno u otro”.
La realidad del mercado español es clara:
las empresas no buscan perfiles puramente académicos, buscan personas que sepan aplicar datos a negocio.
Por qué empezar solo por Data Science suele ser un error
Muchos programas venden Data Science como punto de partida, pero luego el alumno se encuentra con:
- dificultad técnica elevada,
- poca conexión con empresa,
- frustración al buscar empleo junior.
En la práctica, la mayoría de Data Scientists en activo han pasado antes por roles de Data Analytics o BI.
La ruta más lógica y demandada por empresas
En 2025–2026, la ruta más sólida es:
- Data Analytics
Entender datos, negocio, KPIs, toma de decisiones. - Data Science
Aplicar modelos solo cuando aportan valor real. - IA aplicada
Automatizar procesos, no “hacer IA por moda”.
Esta progresión es la que permite:
- mayor empleabilidad,
- mejor adaptación a empresa,
- crecimiento salarial sostenido.
¿Puede un Data Scientist trabajar como Data Analyst?
Sí, un Data scientist puede trabajar como Data analyst. De hecho, muchos Data Scientists comienzan como Data Analysts y evolucionan hacia modelos más avanzados.
Lo contrario no siempre es inmediato, pero tener base de Analytics facilita enormemente el salto.
Por qué fallan tantos proyectos de Data Science (y qué aprender de ello)
¿Por qué fallan proyectos de Data Science?
Los proyectos en data science fallan porque no hay un problema de negocio bien definido, los datos no están preparados o no existe una base sólida de Data Analytics.
Errores habituales en empresas españolas:
- Empezar por el modelo sin entender el negocio.
- Datos incompletos, desordenados o poco fiables.
- Falta de conexión entre perfiles técnicos y decisores.
- Modelos que nunca llegan a producción.
Este es uno de los motivos por los que las empresas valoran perfiles híbridos, capaces de hablar el lenguaje del dato y del negocio.
El enfoque CODE SPACE: aprender Data Analytics + Data Science
Aquí está el punto diferencial.
En CODE SPACE no planteamos Data Analytics y Data Science como caminos separados, sino como una misma trayectoria profesional, bien estructurada.
Qué aprende realmente el alumnado
- Analizar datos con foco en negocio.
- Comunicar insights de forma clara.
- Construir modelos cuando el contexto lo requiere.
- Aplicar IA de forma práctica y responsable.
- Entender cómo trabajan las empresas hoy.
Esto es clave tanto para B2C (personas que quieren cambiar o mejorar su carrera) como para B2B (empresas que necesitan aplicar datos a resultados reales).
Formación orientada a empresa y empleo
Nuestro enfoque parte de una realidad clara:
👉 el mercado no necesita más teoría, necesita profesionales aplicables.
Por eso, la formación integra:
- práctica real,
- casos de empresa,
- visión actual del mercado español,
- evolución lógica de Analytics a Science.
👉 Descubre el programa Data Analytics & Data Science + IA en el siguiente enlace:
Máster de Data Analytics y Data Science + IA
FAQs
¿Qué es más fácil: Data Analytics o Data Science?
Data Analytics es más fácil que Data Science porque tiene una curva de entrada más suave, menos carga matemática y una aplicación directa al negocio, especialmente para empezar en 2025–2026.
¿Está saturado Data Science en 2025–2026?
Data Science no está saturado en 2025–2026, pero sí hay saturación de perfiles junior sin experiencia práctica ni enfoque de negocio.
¿Big Data y Data Science son lo mismo?
No, Big Data y Data Science no son lo mismo: Big Data es la infraestructura y el volumen de datos, mientras que Data Science es el análisis avanzado y los modelos que extraen valor de esos datos.
¿Data Analytics tiene futuro?
Sí, Data Analytics tiene mucho futuro porque es uno de los perfiles más demandados por las empresas para tomar decisiones basadas en datos.
¿Es tarde empezar en data con 30 o 40 años?
No, no es tarde empezar en data con 30 o 40 años, porque las empresas valoran más el impacto, la capacidad analítica y la experiencia profesional que la edad.
¿Qué buscan hoy las empresas en perfiles de data?
Las empresas buscan perfiles de data con capacidad analítica, comprensión del negocio y aplicación práctica de los datos, no solo conocimientos teóricos.
Conclusión: cómo elegir bien tu camino en data
Elegir entre Data Analytics y Data Science no es una decisión binaria. Es una cuestión de orden, enfoque y contexto.
En el mercado actual:
- Data Analytics es la base más demandada.
- Data Science aporta valor cuando se aplica bien.
- Los perfiles híbridos tienen más oportunidades.
- La IA es una herramienta, no un fin en sí mismo.
Si quieres construir una carrera sólida en datos en 2025–2026, el camino más inteligente es aprender ambas disciplinas, entendiendo cuándo y por qué usar cada una.
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