Big Data y deporte

Big data y deporte

Las estadísticas y el deporte siempre han ido muy de la mano, así que era inevitable que, con la llegada del Big Data, los equipos deportivos fueran los primeros en dar el salto y apropiarse de estas tecnologías. El objetivo: mejorar el rendimiento, adelantarse a los rivales, aumentar la base de fans y los beneficios…Ser los mejores.

Son muchos los deportes en los que el Big Data se usa ya de forma habitual (desde la NBA y el rugby hasta el fútbol y el baseball, pasando por la NASCAR o el tenis). Aquí veremos algunos de los usos que se dan a estas tecnologías en el ámbito del deporte.

Tomar mejores decisiones para futuros partidos

Monitorizando con reconocimiento de imagen las posiciones de jugadores y pelota, se pueden saber velocidades, distancias, separación entre jugadores, interacción entre ellos, estadísticas de posesión… Todos estos datos, mostrados con visualizaciones sencillas, permiten a los entrenadores tomar mejores decisiones para optimizar el juego.

Determinar patrones de los competidores

Relacionada con la anterior, suelen ir de la mano. Siempre mostramos tendencia a tomar cierto tipo de decisiones en cierto tipo de circunstancias. Gracias a eso, examinando millones de datos de partidos previos con herramientas de Big Data, los entrenadores de un equipo pueden adelantarse a las decisiones del equipo contrario. Y corregir su propia tendencia a traicionarse eligiendo las mismas tácticas una y otra vez…

Optimizar el entrenamiento de cada jugador

No es infrecuente que se ponga sensores a los deportistas para hacer todo tipo de mediciones mientras entrenan. De esta forma, en base a los datos recopilados (sobre sus niveles de intensidad, fatiga, golpes si se trata de deportes de contacto…), se puede diseñar un entrenamiento personalizado que le permita sacar todo el partido a su cuerpo o recuperarse antes de sus lesiones. También se recopilan datos psicológicos para explorar cómo su estado de ánimo afecta a su rendimiento.

Conocer el riesgo de cada nuevo fichaje

Fichar a un jugador estrella puede ser caro y un gran riesgo si se lesiona o da mala imagen. Analizando con Big Data su patrón de lesiones, su forma de jugar en diferentes equipos competidores… los equipos podrán determinar si su rendimiento será el deseado en el campo. Y, con un análisis de sus comentarios y apariciones públicas, pueden ver si su imagen encaja con lo que se espera de un jugador que pertenece a un equipo con ciertos valores.

Hacer crecer la marca deportiva

Por último, pero no por ello menos importante, está el rendimiento económico. No se limitan a poner precios dinámicos a las entradas mediante análisis predictivos.

A través de la captura de datos de fans y su análisis, los equipos y selecciones pueden hacer análisis predictivos para orientar la toma de decisiones. Además, monitorizando los comentarios de los usuarios con análisis de sentimientos, pueden descubrir lo que buscan los fans y potenciarlo, eliminando lo que no les gusta. Pueden así optimizar sus comunicaciones para fidelizar a los fans y captar nuevos seguidores de sus escudos apoyándose en los jugadores más populares. Además, se basan en el Big Data para desarrollar estrategias de venta de los productos promocionales con más potencial para ser exitosos.

Conclusión

El uso del Big Data en deporte es creciente y cada vez más importante, así que aprenderlo puede ser una buena opción para trabajar en ese sector si no eres un gran deportista. Con el máster de Big Data & Analytics de datahack, aprenderás las más novedosas herramientas para entrar en este mundo apasionante.


Déborah Fernández, responsable de marketing y comunicación de datahack

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