El Big Data en el deporte no es nada nuevo. Ya en 2011 Brad Pitt protagonizaba “Moneyball”, película donde se analiza el uso de datos en el béisbol. No solo esto, sino que para finales de 2022 se estima que el mercado de macrodatos en los deportes alcanzará un valor de 3 mil millones de euros.
Seguramente, cuando John Masey pensó por primera vez el término “Big Data” no esperaba que tuviera el impacto que tiene actualmente y, la realidad, es que ningún sector escapa a este avance, ni siquiera el deporte. Por lo tanto, ahora más que nunca, es momento de reconocer las ventajas que tiene el empleo de datos en el deporte profesional.
En realidad, muchos expertos y profesionales tanto de análisis de datos como en deportes y su manejo ya se han dado cuenta. Así, no es de extrañar que diversas universidades incluyan estudios de Big Data en sus departamentos. De esta forma, un máster en gestión deportiva online se ha convertido en una herramienta fundamental para los profesionales del sector en el contexto actual.
Pero para muchos aún no es claro cómo el Big Data puede aportar a una industria tan antigua y con tanta tradición. En este sentido, en este artículo encontrarás las diferentes maneras en las que se utiliza el análisis de datos en el deporte.
¿Cómo se utiliza el Big Data en el deporte?
Actualmente, cuando pensamos en un equipo de fútbol profesional o en grandes estrellas como Cristiano Ronaldo ya no solo nos viene a la mente su entrenador o su director técnico. La mayoría cuenta con equipos de trabajo que incluyen desde profesionales en relaciones públicas hasta psicólogos.
Asimismo, un equipo necesita de muchos profesionales con diferentes conocimientos para conseguir el éxito deportivo y financiero. De esta forma, no es de extrañar que en la actualidad, los atletas contraten también analistas de datos o incluso conglomerados como EXASOL.
Aun así, para la mayoría es claro que un psicólogo se encargará de la salud mental del deportista y un nutricionista monitoreará su dieta, pero ¿cuáles son las principales aportaciones del Big Data al Deporte?
Estrategias informadas
El uso más común del análisis de datos en el deporte es la planificación de estrategias dentro y fuera del campo. Por ejemplo, en 2005 se empezó a utilizar en el tenis la tecnología “ojo de halcón” que permite trazar con una precisión de milímetros la trayectoria de la pelota. Con esta, diferentes expertos empezaron a resaltar los buenos movimientos y corregir los errores de los deportistas.
Otros deportes como Fórmula 1 instalan dispositivos en los automóviles para descifrar los promedios de velocidad y patrones de manejo de sus conductores. Inclusive, han logrado detectar diferentes magnetismos en las pistas para así sacarles el máximo provecho.
El análisis de datos también sirve para establecer los planes de acción de marketing y publicidad de estos equipos, puesto que, finalmente, los deportistas son figuras públicas.
Este es, quizás, el método más efectivo para organizar equipos y deportistas, ya que el Big Data permite obtener información que, de otra manera, pasaría inadvertida para los especialistas.
La salud de los jugadores
El Big Data y el análisis de datos en el área de la salud y el deporte tampoco es nada nuevo, tan solo hace un par de años se probó el uso de un algoritmo para ayudar a diferentes pacientes diabéticos a realizar más deporte.
En lo que respecta a los jugadores profesionales, se ha visto una reducción significativa en lesiones en aquellos equipos que cuentan con un modelo de análisis de datos. Para 2015, la revista Moleqla reportó que, gracias al uso de Big Data en deportistas, se podían prevenir entre el 10 y el 30% de las lesiones. Esto a través del monitoreo de su salud, sus datos genéticos y biométricos.
Competencias más justas
Aunque varias veces se ha discutido el avance tecnológico y la implicación que puede tener en el ámbito deportivo desde la injusticia de las mejoras artificiales —ya sea a través del dopaje o las prótesis — últimamente, se ha empleado el análisis de datos para dar veredictos más objetivos.
Por ejemplo, desde hace algunos años, en las carreras de atletismo se utilizan tacos con mayor sensibilidad, los cuales más tarde determinan si una salida fue nula, es decir, antes de tiempo, con una precisión de milésimas de segundos.
Del mismo modo, la recopilación de estadísticas a gran escala y con tecnología altamente exacta permite juzgar el rendimiento deportivo objetivamente; por esto, los comentaristas deportivos y otros expertos han optado por hacer uso de las grabaciones del “ojo de halcón” u otros dispositivos más modernos.
Al final, el Big Data es útil para los técnicos y deportistas, pero también para toda la industria involucrada. Incluso las empresas que generalmente patrocinan equipos de fútbol pueden tomar sus decisiones y establecer sus precios basándose en datos y tasas de éxito como nunca antes.
A futuro, solo podemos esperar más avances en el campo de minería de datos y más capacidad de almacenamiento y análisis de los mismos. No solo en el sector deportivo sino en todos aquellos involucrados con actividades económicas y sociales. Por lo cual, no hay mejor momento que el presente para informarse del tema.
