BIG DATA EN EL DEPORTE

BIG DATA EN EL DEPORTE

Bienvenido al universo Big Data en el deporte

El deporte se ha enamorado de los datos.  Desde hace años el deporte no es eso tan romántico que practican aficionados amateur, y en muchos casos se convierte en negocios de altas sumas de dinero, que requieren herramientas de análisis para convertir todos los lances del juego en números.

Las estadísticas más básicas de tiempo de posesión o número de pases, se van completando partido a partido con nuevas métricas.  Se sabe ya cuantos kilómetros recorre cada jugador, el grado de efectividad de sus pases, sus robos de balón, etc. Y no toda esa información la están captando 100 ojos de personas que se dedican a tomar esos datos.

Los grandes equipos, ya sean clubes privados o selecciones nacionales de las principales disciplinas deportivas están accediendo al universo del Big Data como una evolución natural de sus estadísticas cada vez más complejas y completas.

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En el pasado mundial de Brasil, el equipo de Alemania contaba entre sus filas con el software de análisis de SAP.

Microsoft está ayudando al Real Madrid, con captura de datos en los entrenamientos que permiten analizar el comportamiento de los jugadores, incluso les pueden ayudar a prevenir lesiones.

En la NBA es otro de los escenarios donde se recogen muchos datos, ya sea para analizarlos a posteriori como en tiempo real, sobre todo en los partidos más trascendentes, para ayudar a tomar decisiones acertadas en el momento oportuno.

Ya algunas películas como Moneyball en el mundo del Baseball contaba como el uso de la estadística puede ayudar a confeccionar un equipo con grandes resultados, basados en jugadores más mediocres pero con características estadísticas similares y complementarias.

El Big Data en el deporte o cómo construir un equipo ganador

Incluso en el mundo del running, se dispone de cantidad de información de rendimiento, instantánea o no, que permite ser analizada de manera personal o como datos agregados que determinan el nuevo mapa urbano del deporte: los recorridos, las horas en las que se practica y la distancia, tiempo y ritmo que realiza el corredor medio.

Las fuentes de información, incluso las más básicas, proporcionan datos a analizar, aunque sea a menor escala.  Los resultados de las carreras populares, tratados mediante potentes y sencillas herramientas de análisis como Tableau, nos permiten ver las carreras con otros ojos.

Resultados de la media maratón de Zaragoza 2016

Resultados de la 10k de Zaragoza 2016

 

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Juan Manuel Soto

Proyectos Social Media y Big Data

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