Big Data

Big Data en el deporte

El Big Data se ha consolidado también dentro del deporte profesional. Los entrenadores utilizan los datos para mejorar sus decisiones. Te explicamos cómo.

Por Redacción España, el 01/07/2019

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Cada vez es más habitual leer o escuchar sobre las muchísimas aplicaciones del Big Data en multitud áreas y disciplinas. Seguro que has oído hablar del tratamiento de datos en el marketing, en la salud, la banca o los seguros.

Desde hace un tiempo, se ha consolidado el uso del Big Data en el deporte profesional. Se utiliza para prácticamente todo, desde cuotas de pantalla hasta análisis sobre la afluencia de los espectadores al estadio, sin olvidar los aspectos propios del deporte: distancias recorridas, intensidad, pases realizados con éxito, puntos, golpes ganadores, etc.

Por supuesto, los propios deportistas se encuentran monitorizados en todo momento. Ahora es posible seguir en tiempo real aspectos tales como constantes vitales, calorías consumidas u horas de sueño, entre otros.


Un entorno con infinidad de variables

Cualquier dato que se genere en el deporte puede ser analizado; un toque de balón, la longitud de un lanzamiento, la velocidad en una carrera o el ratio de acierto en lanzamiento de penaltis. Por ejemplo, en un partido de tenis de hora y media, los dos jugadores crean un promedio de 60 a 70.000 registros; en un entrenamiento de una hora de fútbol se capturan y analizan 77,7 millones de datos.

Está claro que esta cantidad de información es imposible de procesar para un entrenador o un jugador. Ahí es donde la tecnología juega un papel protagonista, en dos focos:

  • La aparición de herramientas cada vez más sofisticadas para recopilar estos datos (cámaras, sensores, wereables…).
  • La irrupción del Big Data, que almacena y procesa esos datos, convirtiéndolos en información valiosa para un campo tan complejo como el deporte.

De esta forma, el cuerpo técnico puede optimizar el rendimiento de su equipo o deportistas, mejorando su posición en el terreno de juego o puliendo detalles tácticos. También pueden revisar el volumen y tipología de entrenamiento o ajustar la ingesta de hidratos de carbono o proteínas en función del momento de la temporada o del esfuerzo realizado, para asegurar así una correcta recuperación.

El objetivo final de unir Big Data y deporte es ayudar a los profesionales a tomar la mejor decisión en cada momento.


Algunos ejemplos del uso del Big Data en el Deporte

El uso del Big Data en el contexto deportivo se popularizó con la película Money Ball, que cuenta cómo el equipo de los Oakland Athletics, de la liga de béisbol americana, usaba la analítica avanzada para fichar jugadores. No fichaban los mejores jugadores conforme al los ranking tradicionales, sino a aquellos que más aportaban al equipo en base a los deportistas con los que ya contaban.

En Estados Unidos, referente mundial en casi todos los deportes, es ya la tónica habitual. La NFL (la liga de fútbol americano profesional de los Estados Unidos) dispone de una plataforma que sirve de apoyo a todos los equipos de la liga proporcionando todo tipo de información: desde el estado de la superficie del césped a las condiciones climatológicas o los datos de la etapa universitaria de cada jugador.

En la misma línea, los equipos de la NBA cuentan con estadísticas actualizadas en tiempo real, que les permiten preparar la estrategia de cada partido, prevenir lesiones con chalecos que informan de la evolución de parámetros de salud o incluso mejorar el show televisivo gracias cámaras que siguen en todo momento los movimientos de los jugadores.

En el año 2013, los Golden State Warriors eran el equipo que más lanzamientos de tres puntos recibía, así que la franquicia instaló un sofisticado sistema de cámaras que divide la pista en una cuadrícula tridimensional y graba 20 imágenes por segundo de cada jugador. De esta forma, identificaron fallos de colocación y mejoraron sensiblemente sus estadísticas en la siguiente temporada.


Big Data también el fútbol

Big Data en futbol

Buscando ejemplos más cercanos, es fácil observar que el tratamiento de datos no es solo útil en deportes con multitud de estadísticas y variables como el béisbol o el fútbol americano, más habituales al otro lado del charco.

En Europa, el mundo del fútbol también ha experimentado importantes avances en este campo gracias a la unión de Big Data y deporte. Destaca selección Alemana en el Mundial de Brasil 2014. El uso de sensores en los futbolistas y de cámaras de acción acopladas a los jugadores durante los entrenamientos y los amistosos brindó una valiosísima información al seleccionador Joachim Löw y su equipo. El experimento tiene final feliz, Alemania salió vencedora de Brasil.

En Perú, Ricardo Gareca, técnico de la selección nacional que jugó el Mundial de Rusia 2018, recurrió a la tecnología para analizar en detalle la capacidad de sus jugadores, factor que lo ayudó a tomar la decisión de renovar el equipo nacional y apostar por los jóvenes que clasificaron al equipo para la Copa del Mundo tras 36 años de sequía.

A nivel de clubes, otro ejemplo de Big Data y deporte es el del Arsenal, en la Premier League inglesa, que recientemente ha instalado en su estadio ocho cámaras que siguen en todo momento a sus jugadores con el fin de mejorar su posicionamiento en el campo. Este novedoso sistema permite recoger 1,4 millones de datos por partido y se centra en analizar especialmente los momentos en los que los jugadores no están en contacto con el balón, su colocación y sus movimientos.

Algo similar está realizando también el Barcelona en nuestra liga. Los culés han desarrollado un sistema que les permite conocer más en detalle los patrones de juego de los equipos rivales y mejorar los movimientos de sus jugadores.

Cada día se crean nuevas métricas para medir el rendimiento de los deportistas y tratar de potenciarlo. Hasta hace poco, los aficionados al fútbol, los dirigentes y los entrenadores creían solo en lo que veían y aplicar rituales supersticiosos como no jugar con camisetas amarillas era más habitual que analizar los datos. Eso está cambiando rápidamente.

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