Imagina un momento el siguiente escenario: en el barrio donde vives, alguien pone un nuevo negocio. Es una panadería que se ve bonita, limpia y ofrece, al parecer, buenos productos. Todo se ve bien con el negocio y, sin embargo, tras dos meses de su inauguración, pocas personas entran a él y sus ganancias están por el piso. ¿Por qué? Tal vez la respuesta te sorprenda, pues responde también a la pregunta: para qué sirve la estadística.
Si has visto casos como estos en la vida real, puede que tengas la misma interrogante. Lo triste es que esto sucede más de lo que uno se imagina y pasa porque antes de tomar una decisión tan importante como crear tu propio negocio, muchas personas no consideran toda la información disponible que podría prever que esto sucediese. Y no necesitas ser un científico para descubrir que la ciencia de datos te ayuda más en tu vida de lo que te imaginas.
¿Para qué sirve la estadística?
En nuestro caso imaginario, la estadística aplicada hubiese podido ayudar a determinar al dueño de la nueva panadería, cuánta competencia tiene en el sector, si sus precios son competitivos y si tiene algún diferencial que ofrecer. A su vez, la ciencia de datos le habría dado información relevante acerca de la demanda de pan en el sector, las horas de mayor o menor movimiento, cómo es el tráfico en las calles aledañas y si su cliente objetivo quiere, de hecho, comer pan.
Entonces, para responder a la pregunta “para qué sirve la estadística”, diremos que, al aplicarla, la estadística nos permite sacar conclusiones de un conjunto de datos y, hoy en día, se la denomina ciencia de datos.
La estadística aplicada puede ayudar a las personas de todas las industrias a responder sus preguntas comerciales o de investigación, y puede ayudar a predecir resultados, como si el negocio en mente será o no un éxito y cómo prevenir pérdidas.
¿Dónde se ve la estadística aplicada?
Todos los días, científicos y profesionales de todos los campos y disciplinas crean una variedad de pregunta cuya respuesta es otorgada por la estadística aplicada. Por ejemplo, un psicólogo de investigación podría estar interesado en saber cómo el rendimiento de la prueba se ve afectado por la cantidad de sueño que un estudiante duerme la noche anterior a tomarla.
En este sentido, los psicólogos, sociólogos, biólogos y muchos otros tipos de científicos están interesados en responder preguntas sobre una población determinada. Por ejemplo, un biólogo podría estar interesado en estudiar un tipo específico de ave como población de investigación, un psicólogo del desarrollo podría estar interesado en investigar niños de 3 a 6 años o un científico clínico podría estar interesado en pacientes con cierto tipo de enfermedad.
Los empresarios también necesitan saber, por ejemplo, cómo personalizar mejor sus productos para así ofrecer un mejor servicio y enganchar más a sus clientes con su oferta de valor. De allí que Netflix haya creado un algoritmo con base en los datos de sus usuarios para saber cuáles series o películas de esta plataforma les gustaría ver más.
¿Sirve aprender estadística o ciencia de datos?
Si lo anterior todavía no te lo ha demostrado, la respuesta es sí. Muchas empresas y organizaciones ya se dieron cuenta de que sin una plataforma integrada de información no podrán aliviar muchos de los desafíos de sus sectores y alcanzar sus metas en un periodo eficiente de tiempo.
En los últimos 10 años, los científicos de datos se han convertido en activos necesarios y están presentes en casi todas las organizaciones. Estos son profesionales integrales, que basan sus datos y sus habilidades de interpretarlos para construir algoritmos cuantitativos complejos con el objetivo de organizar y sintetizar grandes cantidades de información útil para responder preguntas e impulsar la estrategia en una organización.
Estadísticamente hablando, son más las empresas que ahora trabajan con científicos de datos que las que no lo hacen. Y no, no nos referimos a los pequeños negocios, sino a grandes corporaciones que están trabajando el mundo.
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