¿Qué es el Big Data en el deporte?

Ejemplos de análisis de datos en el deporte

ResumenEn el análisis y la visualización de datos deportivos, la comprensión del comportamiento táctico colectivo se ha convertido en una parte integral. El análisis de datos interactivo y automático es fundamental para aprovechar las crecientes cantidades de información compuesta.  En los deportes de equipo profesionales, la recopilación y el análisis de los datos de seguimiento de los deportistas son una práctica habitual, con la intención de evaluar la fatiga y las respuestas de adaptación posteriores, analizar el potencial de rendimiento y reducir el riesgo de lesiones y enfermedades. La tecnología de visualización de datos nacida en la era del análisis de los grandes datos proporciona una buena base para seguir desarrollando herramientas de fitness basadas en la inteligencia artificial (IA). Por lo tanto, este estudio propone un marco de visualización eficaz basado en vídeo (VEVF) basado en la inteligencia artificial y el análisis de grandes datos. Este estudio utiliza el método de aprendizaje automático para categorizar el vídeo deportivo extrayendo las características temporales y espaciales de los vídeos. Nuestro sistema se basa en redes neuronales convolucionales unidas a capas de agrupación temporal. Los resultados experimentales demuestran que el modelo VEVF recomendado mejora el ratio de precisión del 98,7%, el ratio de recuerdo del 94,5%, el ratio de puntuación F1 del 97,9%, el ratio de precisión del 96,7%, la tasa de error del 29,1%, el ratio de rendimiento del 95,2%, un ratio de eficiencia del 96,1% en comparación con otros modelos existentes.

Analítica deportiva

Los datos siguen siendo la palabra de moda en el ámbito de la inteligencia empresarial en muchos campos. Dado que somos capaces de recopilar grandes volúmenes de datos, el desarrollo de la potencia informática permite a los analistas diseccionar estos volúmenes y convertirlos en ideas significativas. Ahora las aplicaciones de la analítica de datos han llegado mucho más allá del negocio tradicional. Ya le hemos dado algunos ejemplos de cómo el big data puede salvar vidas en la sanidad. Hoy ponemos el foco en el Big Data en el deporte, los avances en el software de análisis de movimiento y la electrónica. Cámaras, sensores y wearables de última generación permiten a los atletas profesionales controlar su rendimiento de forma cada vez más detallada y compleja. Los entrenadores y directivos utilizan los datos para decidir la alineación del equipo para un partido, dictar el consumo de calorías de los jugadores, diseñar las sesiones de entrenamiento y supervisar sus acciones en tiempo real. Además, el Big Data en el deporte permite mejorar la experiencia de los aficionados con aplicaciones interactivas para smartphones y estadios inteligentes.

Hasta qué punto las herramientas de análisis de datos pueden influir en la imagen del deporte lo demuestran las normativas de las autoridades deportivas que pretenden limitar el uso libre de dichas herramientas. Por ejemplo, la NFL no permite a los jugadores utilizar rastreadores GPS durante los partidos, sino sólo en los entrenamientos. En el mundo del fútbol, la FIFA ha estado durante mucho tiempo en contra del uso de wearables durante los partidos, pero según los últimos anuncios, ahora permiten que los jugadores lleven equipos de seguimiento durante los partidos. La Federación Internacional de Tenis establece que los jugadores no pueden tener acceso a la información generada por los dispositivos de tecnología de análisis de jugadores (PAT) durante un torneo, excepto cuando se suspende el juego y cuando se permite el entrenamiento. La pregunta que surge es: ¿por qué el Big Data en el deporte es tan poderoso, qué puede revelar exactamente y cómo influye en el juego?

Ejemplos de big data en el deporte

Imagina que eres un quarterback y acabas de salir del campo. Tu equipo ha perdido. Podrías verlo como un fracaso y darlo por terminado, o podrías verlo como una oportunidad para mejorar. ¿Cómo? En tu camiseta hay sensores que han seguido todos tus movimientos, y los datos que contienen te ayudarán a que el próximo partido sea diferente.

Sí, ahora se recogen datos en los deportes de todo el mundo para ayudar a guiar a los equipos hacia la victoria. Tanto si eres un aficionado al baloncesto en Estados Unidos como un fanático del fútbol en Europa, puedes esperar que los big data influyan cada vez más en esta enorme industria.  A nivel mundial, el mercado del deporte profesional tiene un valor de más de 90.000 millones de dólares, lo que supone una gran oportunidad para el big data. Al igual que otros sectores utilizan los datos para llegar a su público y conectar con él, el atletismo también lo hace para mejorar la experiencia de los jugadores, la organización y los aficionados.

Los datos pueden ser compartidos y utilizados a un nivel extremadamente granular, mejorando la experiencia del deporte profesional para todas las partes involucradas. En lugar de confiar en la intuición, la experiencia y las anécdotas, los participantes y entusiastas del deporte pueden examinar los datos que cuentan la historia real para ayudar en todos los aspectos del juego, desde la captación de jugadores hasta el compromiso de los aficionados.

Big data en el rendimiento deportivo

Big data es un término que se ha utilizado mucho en los últimos años. Aunque parece que sólo se trata de una gran cantidad de información aleatoria que se recopila y almacena, las empresas han empezado a aprovechar todo lo que el big data puede hacer por ellas. Esta idea ha ido más allá del consumo para afectar a otras industrias, incluida la del deporte.

Se ha demostrado que el big data ayuda a mejorar el rendimiento deportivo al proporcionar información sobre diversos deportes y lo que los atletas pueden hacer para ayudarse a sí mismos. A través de la previsión de tendencias y las estadísticas, el big data se está aplicando a muchos deportes diferentes, como el wakeboard, el golf y el fútbol.

En lo que respecta a los datos masivos y el wakeboarding, la información ha ayudado a la industria a observar las tendencias en varios aspectos del deporte. Por ejemplo, puedes mirar los big data y averiguar cuál es la tabla de wakeboard adecuada para ti, o puedes ver si el deporte ha ido ganando nuevos atletas.

Por ejemplo, el big data se ha utilizado para mostrar que el wakeboarding ha ido perdiendo popularidad en los últimos años en todo el mundo, mostrando las tasas de participación de los adultos. A través de este tipo de información, se puede profundizar en el declive para hacer ejercicio, las preocupaciones económicas, el aumento de otros deportes, e incluso si el mal tiempo ha afectado a que el deporte siga teniendo mucha participación.