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Big Data Sports Analytics: The great ally of sports performance
Big Data has become a much-used term, but its usefulness in the real world is not always clear. In sports, its application is revolutionising the way in which athletes' performance is analysed and their training and competition methods are adapted.
From the massive collection of data to the moment of its interpretation with advanced algorithms, Big Data is transforming both the work of professionals and the user experience of amateurs.
Technologies ML | Cloud | AWS | Performance Analysis Systems | IMU | GPS | GPS
What is the motivation?
La evolución que ha sufrido el mundo del deporte le ha llevo a alcanzar niveles de exigencia física, técnica y táctica sin precedentes. Diferentes disciplinas requieren deportistas cada vez más entrenados y precisos, por lo que poder detectar las diferencias clave en el rendimiento requiere herramientas más complejas.
La transformación deportiva ha hecho imprescindible el uso del Big Data como herramienta de análisis avanzado, ya que es capaz de ofrecer información detallada en tiempo real y optimizar el rendimiento de atletas y equipos técnicos.
Program aims
Definir el concepto de Big Data y la relevancia con la que cuenta en el ámbito deportivo
Identificar sus beneficios clave, como la mejora del rendimiento, la personalización del entrenamiento o la mejora de la experiencia del espectador.
Analizar los retos que enfrenta, como la calidad y recogida de datos, o la falta de estandarización.
Examinar la distribución de los datos deportivos en diversas áreas, como entrenamiento, rendimiento del deportista, análisis y estadísticas.
¿Qué aplicaciones tiene?
The use of Big Data varies according to the sports to which it is applied:
Formula 1Motorsport requires continuous data collection on the performance of the cars, so that we can analyse what can be improved to ensure performance continues to improve. Sensors in the car collect the data, which is then analysed by engineers and data scientists using the Cloud (thanks to F1's agreement with AWS) and Machine Learning.
FootballBig Data: the beautiful game not only applies Big Data on the pitch, analysing the performance of players and different strategies, but also makes it possible to select the most suitable signings based on their data and statistics. The level of detail obtained makes it possible to evaluate different trends, but also to bring the data closer to the spectator by displaying it in a visual and understandable way.
TennisThe spectator of this sport is used to seeing the result of Big Data even if they are not aware of it, as the Hawk-Eye shows them the real trajectory of the ball. The various sensors and cameras collect data on every aspect of the player's and opponent's movements, giving the spectator a live analysis of what is happening on the court in a simple and visual way.
Volleyballbeing a sport with a smaller number of players and spectators does not mean that Big Data has left it aside. IMU and GPS technology allows 3D movement tracking of players to adapt the way they play to the team, while Video Challenge works in a similar way to Hawk-Eye, assisting referees and teams in reviewing bounces and plays.
Results
En competiciones más técnicas y de alta precisión, el uso del Big Data permite hacer todo tipo de pronósticos avanzados y dar avisos de factores que se desvían de la norma en tiempo real, mientras que en otros ámbitos representan los datos de forma visual e intuitiva, facilitando su interpretation y convirtiéndose en una herramienta de apoyo que reduce la complejidad.
Gracias a su capacidad para transformar grandes volúmenes de datos en información útil y accionable, el Big Data se ha convertido en una herramienta clave para mejorar entrenamientos, prevenir lesiones, optimizar estrategias y ofrecer una experiencia altamente inmersiva al espectador.
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