El Big Data en el deporte

El Big Data se basa en la recopilación de datos masivos, analizados por diferentes aplicaciones informáticas en el ámbito deportivo con el objetivo de procesar los datos y obtener información para aplicarla a determinadas estrategias. Permite obtener información detallada sobre el rendimiento de los atletas, el comportamiento de los espectadores, el análisis de tácticas y estrategias, la optimización de entrenamientos, entre otros aspectos. El Big Data en el deporte ayuda a los equipos, entrenadores y administradores a mejorar el rendimiento, la toma de decisiones y la experiencia global tanto de los atletas como de los seguidores del deporte.  Es como tener un entrenador personalizado y un analista de datos trabajando juntos para maximizar el rendimiento de los atletas, predecir resultados y llevar el deporte a un nivel completamente nuevo. ¡El Big Data está transformando el juego y cambiando las reglas del deporte!

Formarse en Big Data es abrirse las puertas a un mundo tecnológico que no ha hecho más que empezar. En MSMK queremos ayudarte a formar parte de este cambio con el máster de Big Data, en el que adquirirás los conocimientos y habilidades necesarias para gestionar proyectos de análisis de datos.

¿Cómo funciona el Big Data en el deporte?

El funcionamiento del Big Data en el deporte implica varias etapas:

• Recopilación de datos: Se recopilan datos de diversas fuentes, como sensores, dispositivos portátiles, cámaras, redes sociales y bases de datos, que capturan información relacionada con el rendimiento de los atletas, las estadísticas de los partidos, el comportamiento de los espectadores, entre otros.
• Almacenamiento y procesamiento de datos: Los datos recopilados se almacenan en bases de datos o sistemas de almacenamiento de datos a gran escala. Luego, se procesan utilizando herramientas de Big Data, como algoritmos y técnicas de análisis, para extraer información valiosa.
• Análisis de datos: Se aplican técnicas de análisis de datos, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, para identificar patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos. Esto ayuda a comprender mejor el rendimiento de los atletas, el comportamiento de los espectadores, la efectividad de las tácticas y estrategias, entre otros aspectos relevantes.
• Toma de decisiones basada en datos: Los resultados del análisis de datos se utilizan para tomar decisiones informadas. Los entrenadores pueden ajustar las estrategias de juego, los atletas pueden optimizar su entrenamiento y los administradores pueden mejorar la experiencia de los espectadores, todo basado en la información obtenida a través del análisis de datos.
• Mejora continua: El uso del Big Data en el deporte permite realizar un seguimiento constante del rendimiento y el comportamiento, lo que a su vez permite realizar ajustes y mejoras continuas. Se pueden identificar áreas de oportunidad, corregir errores y optimizar el desempeño en general.

¿Cómo se usa el Big Data en el deporte?

El análisis de datos en el sector deportivo se ha convertido en una herramienta más para definir estrategias. Con el tratamiento de esos grandes volúmenes de información, los expertos son capaces de mejorar la toma de decisiones en terrenos deportivos basándose en los datos.
En el fútbol por ejemplo, el Big Data aporta numerosos beneficios en todos los clubes del mundo que han comenzado a usar esta tecnología, consiguiendo mejorar sus estrategias de juego, fichajes de nuevos jugadores, etc. El uso de esta tecnología predictiva también se está viendo en otros muchos deportes, ya que son muchas las posibilidades que ofrece el Big Data, desde prevenir lesiones, cambiar las tácticas de juego, mejorar el rendimiento de los deportistas o encontrar errores, como sucede en los deportes de motor.

¿Qué herramientas se usan para medir los datos?

Para recopilar toda la información de las competiciones y del rendimiento de los jugadores, se usan diferentes técnicas, ya que los datos se pueden obtener de forma interna, que serían los datos generados por el club deportivo, como externa, a través de análisis externos o retransmisiones en medios.
Esa información se obtiene de dispositivos IoT, sensores, o incluso mediante observación. Los más utilizados son los wearables, como relojes y pulseras, también chalecos que integran tanto dispositivos GPS como biométricos, que miden pulsaciones, presión arterial u otros parámetros. Muchos deportes comparten algunas herramientas de medición de datos, pero hay también otras específicas para cada deporte, como es el caso del ciclismo, las bicis pueden llegar a ser como ordenadores, ya que pueden medir los vatios de potencia utilizados en competición por el ciclista, predecir las energías y el tiempo que un deportista puede estar pedaleando con una determinada potencia, con todos esos datos se puede ayudar al ciclista con la estrategia de carrera.