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Cómo influye el big data en la industria deportiva
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Cómo influye el big data en la industria deportiva

viernes 14 de enero de 2022, 17:47h
El big data es un término que apareció en nuestras vidas ya hace algunos años y que ha condicionado muchas decisiones de empresas y administraciones públicas. En pocas palabras, es la recopilación de datos masivos para su posterior análisis a través de diferentes aplicaciones informáticas. Esto permite la obtención de información muy valiosa en muchos campos de negocios como los medios de comunicación o empresas con fines comerciales, pero también en los deportes. id:79716
En el campo deportivo ha habido una importante evolución en los últimos tiempos. Hay diferentes métodos de recopilación de datos como pueden ser los mapas de calor, estadísticas de todo tipo o los chalecos centrados en el rendimiento. Luego, todos estos números deben ser debidamente analizados para sacar conclusiones y futuras tomas de decisiones.

Cada vez son más las entidades que apuestan por el big data y que cuentan, dentro del cuerpo técnico o de análisis, con profesionales encargados íntegramente del trato de esta información. Pero hay disciplinas en las que esto es más común que en otras, y los pioneros en este sentido están en Estados Unidos, sobre todo en la liga nacional de béisbol, la MLB, o la de baloncesto, la conocida NBA.

Los deportes que más usan el big data

El béisbol es el deporte que antes empezó con este método. Las estadísticas debidamente tratadas han llegado a decidir partidos e incluso campeonatos. Prácticamente todos los equipos de la Major League Baseball tienen equipos específicos para ello y juegan un rol importante en las decisiones técnicas. Aparte de aportar el porcentaje de acierto, ofrece información sobre hacia dónde batea la persona, los mapas de calor o cuál es momento del partido que se le da mejor a un bateador. Los Astros de Houston, campeones en 2017, fue el primer club en reconocer que su victoria se debía, en gran parte, al big data.

Otro de los deportes que ha bebido desde su aparición de las estadísticas ha sido el baloncesto, donde gran parte del análisis son números. En los últimos años, se han puesto más en valor los lanzamientos de triples y la lucha por el rebote, algo que hace varias décadas no se trabajaba de semejante manera. Los datos han hecho que los tiros a media distancia hayan ido despareciendo. Un juego más rápido da mejor rédito a las grandes franquicias.

En cuanto al fútbol, uno de los equipos que más interés ha puesto en el big data es el Manchester City, el gran favorito según los pronósticos deportivos para hacerse con la Premier League y la Champions League. El conjunto de Pep Guardiola tiene a físicos analizando los datos y los movimientos de sus futbolistas constantemente. Esta información es clave, como ellos mismos destacan, para perfeccionar la posición sobre el terreno de juego, añadir variantes tácticas e incluso reforzar zonas más flojas con nuevas incorporaciones.

En un deporte individual y tan mental como es el tenis, la importancia de los datos puede decidir puntos y partidos. Jugadores como Novak Djokovic han reconocido que le son de gran ayuda para conseguir buenos resultados. Antes de empezar un partido ya conoce las fortalezas y debilidades del rival, así como los movimientos concretos que hará dependiendo de la situación en la que se encuentre.

En el mundo de las dos ruedas, los datos también son de gran valor. El ciclismo es ejemplo de ello y permite, aparte de analizar el estado físico y el rendimiento de un corredor, decidir en qué situación es mejor atacar, así como qué miembro del equipo puede rendir mejor en cada uno de los recorridos. No vale atacar sin sentido, todo está controlado y el momento indicado no es una mera casualidad.

Si hablamos de estrategia, cabe comentar la Fórmula 1. En una carrera de monoplazas se generan millones de datos que, en la mayoría de las ocasiones, son tratados en tiempo real. El análisis rápido y la toma de decisiones puede ser clave para determinar el ganador de un gran premio o un simple adelantamiento. Tienen gran importancia cuando toca determinar las paradas en boxes o los posibles daños que pueda tener el vehículo. Las carreras actuales no se podrían entender sin el tratamiento de toda esta información.

La influencia del big data en la preparación

A modo de simplificación, el big data ofrece una información clave a los equipos de maneras diferentes. Más allá de la táctica y la estrategia, hay tres aspectos importantes en la preparación de un encuentro o campeonato deportivo en el que el tratamiento de los datos puede ofrecer ventajas de antemano: el conocimiento del rival, evitar las lesiones y la captación del talento.

Una de las características de este método de análisis no es solamente la lectura de un encuentro ya pasado para su posterior valoración. También permite, con los datos recogidos con anterioridad, prever lo que pueda llegar a suceder con cierta exactitud. Identificar un modelo de juego, la táctica o las características de los jugadores rivales pueden ayudar a ir un paso más adelante. Si esto se acompaña con vídeos a modo de resumen, los propios protagonistas serán más conscientes de aprovechar estas debilidades.

No menos importante es tener en cuenta el estado físico de los deportistas, constantemente monitorizados en entrenamientos y competiciones. Con la información sobre el rendimiento en la práctica de un ejercicio físico, se pueden minimizar riesgos de lesiones. En más de una ocasión hemos podido ver cómo un jugador, aunque lo estaba haciendo bien, era sustituido para evitar una recaída o posible problema físico. Aunque algunos aficionados no terminen de entenderlo e incluso se puedan llegar a enfadar, así lo pedían los datos biométricos, físicos y genéticos. Esto puede ayudar también a trazar un plan específico para el deportista en cuestión para solucionar aquellos problemas que pueda sufrir.

Por último, los datos son decisivos cuando toca reforzar una entidad con nuevos fichajes. Muchos clubes no se esconden y reconocen que las estadísticas pueden llegar a decidir una incorporación o reforzar la zona concreta donde el equipo tiene serias carencias. Incluso permite, con poco margen de error, encontrar un jugador de características similares analizando en su conjunto toda la información numérica que ha ido generando a lo largo de su carrera.

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