Big Data Sports Analytics: El gran aliado del rendimiento deportivo

¿Cuál es la motivación?

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 que nunca.

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.

Objetivos

• Definir el concepto de Big Data y la relevancia con la que cuenta en el ámbito deportivo
• Identificar los beneficios clave que proporciona, como por ejemplo la mejora del rendimiento, la personalización del entrenamiento o la mejora de la experiencia del espectador.
• Analizar los retos que enfrenta la implementación de Big Data, 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.

Desarrollo

El uso del Big Data varía en función de los deportes a los que se aplica:

• Fórmula 1: el automovilismo de velocidad requiere recoger datos de forma continua sobre el rendimiento de los coches, para así poder analizar qué se puede mejorar para que el rendimiento no deje de aumentar. Los sensores situados en el monoplaza recogen los datos que más adelante analizarán los ingenieros y científicos de datos con ayuda de Cloud (gracias al acuerdo de la F1 con AWS) y Machine Learning.
• Fútbol: el deporte rey no sólo aplica el Big Data sobre el terreno de juego, analizando el rendimiento de los jugadores y las diferentes estrategias, sino que también permite seleccionar a los fichajes más adecuados en base a sus datos y estadísticas. El nivel de detalle obtenido permite evaluar diferentes tendencias, pero también acercar los datos al espectador al mostrarlos de manera visual y comprensible.
• Tenis: el espectador de este deporte está acostumbrado a ver el resultado del Big Data aunque no sea consciente, ya que el Ojo de Halcón (o Hawk-Eye) les muestra la trayectoria real de la pelota. Los diferentes sensores y cámaras recopilan datos sobre cada aspecto de los movimientos del jugador y su rival, ofreciéndole un análisis en directo al espectador para que pueda conocer qué está ocurriendo sobre la pista de manera sencilla y visual.
• Voleibol: ser un deporte con menor número de jugadores y espectadores no significa que el Big Data lo deje de lado. La tecnología IMU y GPS permite hacer un seguimiento del movimiento en 3D de los jugadores para poder adaptar su modo de juego al equipo, mientras que el Video Challenge funciona de forma similar al Ojo de Halcón, asistiendo a árbitros y equipos en la revisión de botes y jugadas.

El uso del Big Data no sólo representa una ventaja competitiva para aquellos que lo usan, sino que se ha transformado en una necesidad para responder a las exigencias que plantea el rendimiento deportivo profesional actual. 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.