¿Cómo se aplica el Big Data en el deporte?

La ciencia de los datos en los deportes

A todo el mundo le gusta ver los deportes con comentarios detallados y perspicaces. Sin embargo, ¿nos hemos parado a pensar alguna vez en cómo los locutores y los atletas hacen que los deportes sean tan atractivos para nosotros, espectadores insaciables?

Este concepto no es necesariamente nuevo. De hecho, a principios de la década de 1990 se introdujo la analítica de datos en la industria del deporte. Desde entonces, todo el mundo, desde los atletas aficionados hasta las grandes ligas, lo ha utilizado para mejorar el rendimiento deportivo, la participación de la audiencia y las estrategias de marketing y de marca.

La contratación de jugadores es un proceso importante para cualquier equipo deportivo profesional. Al fin y al cabo, aunque los jugadores con talento son importantes a la hora de ganar campeonatos y patrocinios, el talento, por sí solo, no es el único factor importante.

El ejemplo más famoso de esto lo encontramos en la película Moneyball. Se trata de una película basada en hechos reales que involucra a un entrenador de béisbol de un club con problemas de liquidez que utiliza datos para contratar a jugadores con talento, pero infravalorados, con la esperanza de ganar el campeonato.

El entrenamiento moderno hace uso de grandes conjuntos de datos para crear estrategias ganadoras que ayuden a los atletas individuales y al equipo en su conjunto. La ciencia de los datos permite a los entrenadores de equipos profesionales, en particular, crear combinaciones de atletas hiperpersonalizadas y otras estrategias para cada partido que el equipo dispute. De este modo, las tácticas del equipo resultan imprevisibles pero eficaces.

Big data en el rendimiento deportivo

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Ejemplos de análisis de datos en el deporte

Aplicaciones de Big Data en la industria del deporte¡Manténgase actualizado y seguro! Reciba las actualizaciones de las últimas publicaciones y más de Pasos de la Analítica directamente en su bandeja de entrada. Suscríbete Al suscribirte, estás dando tu consentimiento para recibir correos electrónicos. Lea nuestra política de privacidad.El Big Data ha ido determinando que los deportes van más allá de los meros juegos físicos. El deporte, en el mundo actual, es más un juego de números. Desde deportes como el béisbol, el fútbol, el baloncesto, así como campos como los deportes de fantasía, cada uno de ellos ha comenzado a depender del big data para mejorar la eficiencia de sus jugadores y para trabajar en la predicción de futuros rendimientos.

El Big Data permite a los equipos y a las empresas estar al día sobre el rendimiento, realizar predicciones y ser resolutivos en el ámbito deportivo. Más allá del campo, todas las partes implicadas en la industria, incluidos los comentaristas, los analistas y los aficionados, adoptan constantemente los datos, ya sea en el caso de proporcionar actualizaciones jugada a jugada o de discutir predicciones.

En la competitiva industria del deporte, el conocimiento colectivo de las estadísticas de los jugadores, sus habilidades y la capacidad de rendimiento integral son los elementos que impulsan los resultados. La industria del deporte se ha modificado en gran medida con el análisis de Big Data, ya sea en el caso de expertos, principiantes o deportes juveniles. El Big Data ha revolucionado los sectores deportivos al dilucidar los datos estadísticos y manejar la información cualitativa y cuantitativa en un contenido estable y comprensible.

Aplicaciones de big data en el deporte

Cualquier aficionado al béisbol sabe que el análisis de datos es una parte importante de la experiencia. Pero el análisis de datos en el deporte está llevando a los equipos mucho más allá de la vieja escuela de la sabermetría y el rendimiento del juego. Se espera que el mercado de la analítica deportiva alcance casi 4.000 millones de dólares en 2022, ya que ayuda a diversas organizaciones deportivas en una serie de áreas. A continuación se explica cómo la analítica se ha convertido (y se convertirá) en un elemento predominante en el sector.

Nadie conoce mejor el papel del análisis de datos que los Oakland Athletics, el equipo de béisbol al que el director general Billy Beane ayudó a llegar a los playoffs con un presupuesto muy reducido, utilizando las estadísticas del juego para identificar a los jugadores infravalorados. La hazaña inspiró el libro y la posterior película Moneyball.

Hoy en día, el uso de software de análisis ha avanzado y ahora se utiliza para ver electrónicamente el vídeo de los equipos en el campo a lo largo de varios partidos. Y no sólo los equipos de béisbol aprovechan esta tecnología.

En el baloncesto, el RSPCT utiliza una cámara de profundidad 3D Intel RealSense para rastrear y analizar cada tiro, incluyendo la trayectoria y la ubicación. En combinación con la tecnología de pulseras para llevar puestas de Kinexon, los entrenadores pueden obtener un conocimiento completo de la posición, el rendimiento y el bienestar de los jugadores en la cancha.