El Día Mundial de la Estadística se celebra cada cinco años, el 20 de octubre. Esta fecha fue proclamada por las Naciones Unidas para celebrar el papel fundamental que juegan los datos y el análisis estadístico en la toma de decisiones basadas en evidencia. Esta celebración es para reconocer el poder de esta ciencia que ha revolucionado nuestra forma de entender la realidad. El 20 de octubre de este año se celebró el Día de la Estadística por cuarta ocasión, con el lema Impulsar el cambio con estadísticas y datos de calidad para todos. Esta fecha es importante pues vivimos en un momento histórico único: si hay algo que caracteriza nuestra era es la explosión de datos que vivimos cada segundo. Actualmente generamos más datos en un día que en toda la historia de la humanidad hasta antes del año 2000, y la Estadística nos proporciona el marco científico para entender estos datos.

Pero, ¿cuál es la relación entre la estadística y la Ciencia de Datos? Muchos piensan que son lo mismo, otros creen que la ciencia de datos reemplazó a la estadística. La verdad es mucho más interesante. La estadística es el corazón, es el fundamento matemático que nos permite extraer el significado de los datos. La Ciencia de Datos es el organismo completo: combina estadística con programación, bases de datos, visualización y algoritmos de aprendizaje automático para resolver problemas complejos en la era digital. Dicho de otra forma: la estadística es el cerebro, y la ciencia de datos es el sistema nervioso que conecta ese cerebro con cada célula de nuestra sociedad digitalizada. No puede existir uno sin el otro.

La alianza entre la estadística y la ciencia de datos está transformando todos los sectores de la industria, a manera de ejemplo tenemos casos en:

1. Industria manufacturera. Desde hace muchos años se utiliza el Control Estadístico de Procesos donde cada componente se mide y se grafica en cartas de control. Si una pieza se desvía más de tres desviaciones estándar de la media, la línea se detiene. Pero ahora la ciencia de datos implementa algoritmos de mantenimiento predictivo usando Random Forests que predicen cuándo fallará una máquina antes de que suceda, reduciendo tiempos muertos hasta en un 40%.
2. Medicina. Cuando enfrentamos la pandemia de COVID-19, fueron los modelos estadísticos epidemiológicos los que predijeron las curvas de contagio. Pero la ciencia de datos llevó esto más allá: algoritmos de machine learning analizaron millones de radiografías para detectar neumonía en segundos, acelerando diagnósticos que salvaron vidas.
3. Mercadotecnia y publicidad. Cada vez que Netflix nos recomienda una serie y cada anuncio personalizado en redes sociales tiene estadística y ciencia de datos trabajando. Todo comienza con la segmentación. Se usa análisis de clustering para agrupar clientes con comportamientos similares. Las marcas usan procesamiento de lenguaje natural para analizar millones de comentarios en redes sociales e identificar si un comentario es positivo, negativo o neutral. Luego, con análisis de regresión se ****correlacionan sentimientos con ventas.
4. Industria aeroespacial. En la NASA cada componente de un cohete o satélite pasa por análisis de confiabilidad y pruebas de hipótesis para garantizar la seguridad de sus misiones. SpaceX recopila datos de telemetría de cada lanzamiento y se usan modelos de series de tiempo, específicamente ARIMA y redes LSTM para predecir anomalías. En Boeing se usan simulaciones Monte Carlo (estadística computacional pura) para modelar millones de escenarios de vuelo. Cada nuevo diseño se prueba virtualmente millones de veces antes de construir un solo prototipo.

Por otro lado, el futuro de la relación entre la Estadística y la Ciencia de Datos apunta a tres ejes fundamentales: i) IA explicable. No basta con predicciones precisas; necesitamos entender por qué; ello hace que los métodos estadísticos de inferencia causal vuelvan al centro del escenario; ii) Automatización estadística. Herramientas de AutoML (machine learning automatizado) democratizan técnicas avanzadas, pero requieren comprender el significado de los valores-p, errores estándar y niveles de confianza, y iii) Estadística bayesiana computacional. Combina la elegancia matemática de Bayes con el poder de algoritmos MCMC (Monte Carlo por cadenas de Markov) para resolver problemas que antes eran imposibles.

Finalmente, es importante considerar los siguientes puntos: i) La estadística y la ciencia de datos no son disciplinas rivales, sino complementarias. La estadística proporciona el fundamento matemático riguroso y la ciencia de datos las herramientas computacionales para llevar el análisis a escala masiva, ii) La validación no es negociable. Se requiere de algoritmos poderosos validados con estadística rigurosa; iii) La interdisciplinariedad es el futuro. El futuro pertenece a equipos interdisciplinarios donde estadística y ciencia de datos son el lenguaje común, iv) Ética y responsabilidad. Con gran poder viene gran responsabilidad; y v) Educación continua. Los fundamentos estadísticos permanecen constantes desde hace un siglo. Invertir en fundamentos estadísticos sólidos es la mejor inversión a largo plazo.