Formalmente, la estadística es la rama de las matemáticas que utiliza métodos de recolección, organización, presentación y análisis de datos con el fin de obtener conclusiones que respalden la toma de decisiones de manera informada. Según el objetivo del estudio, estos métodos se clasifican de manera general en dos grandes categorías: estadística descriptiva e inferencial. Tradicionalmente, la estadística inferencial está orientada a la construcción de modelos, derivados de una muestra, que permitan realizar generalizaciones a la población de estudio y que frecuentemente dependen del cumplimiento de ciertos supuestos fundamentales, como la normalidad, la linealidad, la homocedasticidad o la independencia de las variables bajo análisis.
En las últimas décadas, el acelerado avance tecnológico ha facilitado la recolección automática, rápida y continua de grandes volúmenes de datos de naturaleza diversa (tanto estructurados como no estructurados): el Big Data. Esta disponibilidad sin precedentes de datos ha dado lugar al surgimiento de nuevas disciplinas orientadas a su análisis. Por ejemplo, la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. En este contexto, ha surgido la percepción de que la estadística tradicional ha perdido protagonismo, o peor aún, que ha sido sustituida por estos enfoques computacionales. Sin embargo, esta visión es errónea, ya que los principios estadísticos continúan siendo esenciales en la base teórica y metodológica de dichos campos, siendo así importante en análisis de datos masivos.
Lejos de ser una disciplina en declive, la estadística enfrenta actualmente uno de los mayores desafíos desde su consolidación: integrarse eficazmente en un entorno caracterizado por la masificación, velocidad y heterogeneidad de los datos. A diferencia de los enfoques clásicos, que operan principalmente con muestras pequeñas o medianas bajo condiciones controladas y en donde los métodos estadísticos son los protagonistas explícitos en el desarrollo metodológico, los nuevos paradigmas requieren herramientas capaces de analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, provenientes de diversas fuentes y formatos, muchos de ellos con estructuras no siempre conocidas de antemano.
En otras palabras, la estadística no solo ha evolucionado, sino que se ha transformado en un componente esencial dentro de los enfoques tecnológicos emergentes. Tanto en la ciencia de datos como en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, los algoritmos implementados dependen de fundamentos estadísticos (que no siempre tienen el crédito en el proceso metodológico) para la formulación de modelos predictivos, la estimación de incertidumbre o error, la validación de resultados y la interpretación de patrones complejos. En particular, la estadística aporta el andamiaje teórico necesario para evaluar la calidad de los modelos, controlar el sobreajuste y garantizar inferencias válidas en contextos de alta dimensionalidad.
Por todo lo anterior, la estadística no está siendo desplazada ni está desapareciendo; está evolucionando. En la era del Big data, su rol como disciplina integradora y garante de rigor metodológico en el análisis de datos se consolida más que nunca. Lejos de desaparecer, la estadística se posiciona como un puente indispensable entre el conocimiento teórico y la implementación práctica de soluciones basadas en datos masivos.
