El Sport Data Analytics es la disciplina que pone el big data a disposición del deporte para lograr diferentes objetivos. Entre las aplicaciones más importantes destacan la mejora del rendimiento de los atletas, monitorizar el mercado de fichajes, mejorar las estrategias de comunicación de los clubes y prevenir lesiones. La influencia del Sport Data Analytics en el mundo del deporte es evidente en la actualidad y clave en la optimización de las estrategias de competición. Es sorprendente la cantidad de datos que pueden recogerse en un partido de baloncesto o una carrera de moto GP por ejemplo. Pese a la cantidad de variables que existen, la recogida de datos no es la función más laboriosa del Sport Data Analytics. Lo más complicado es el análisis, estructuración y disposición de esta información para extraer conclusiones relevantes y poder tomar decisiones efectivas.
Big Data aplicado al deporte
El Sports Data Analytics se basa por lo tanto en el estudio de datos analíticos que involucran a jugadores y es una manera de evaluar sus debilidades y fortalezas. Se trata de una disciplina que está cogiendo cada vez más relevancia, dada la importancia del mundo del deporte. Se espera que su mercado alcance más de 4 mil millones de euros para 2025.
Gracias a la unión de la tecnología, el análisis de datos deportivos, al aprendizaje automático y a la inteligencia artificial, es posible evaluar cada detalle de los jugadores. En los últimos años, el Sport Data Analytics ha propiciado el desarrollo de sensores altamente innovadores y portátiles. Estos monitorizan la actividad de los deportistas al detalle, especialmente su salud y rendimiento. Con estos dispositivos de Sport Data Analytics los jugadores pueden monitorizar su actividad de una manera cómoda dado que estos se integran en las telas de sus equipaciones, en sus botas o incluso en la piel.
Técnicas de Big Data aplicadas al deporte
El Sport Data Analytics ha supuesto la integración de numerosas técnicas de Big Data (BD) al deporte entre las que destacan:
- Asociación de datos: con este sistema se relacionan variables diferentes que permiten definir patrones y predicciones de comportamiento.
- Data Mining: el cual se basa en la obtención de información de bases de datos para determinar tendencias, correlaciones y factores “ocultos”. Ello va a permitir tomar decisiones y resolver problemas de manera más eficiente.
- Clustering: o agrupación, se aplica en el Sport Data Analytics para dividir grandes grupos de datos en cantidades más pequeñas para encontrar semejanzas entre diferentes grupos. Es útil para evaluar la información.
- Text Analytics: se trata de analizar textos como pueden ser correos, contenidos y búsquedas en servidores web, extrayendo datos y prediciendo asuntos y palabras.
Estas son algunas de las muchas técnicas que el Sport Data Analytics aplica. No solo optimizaremos el rendimiento de los deportistas, sino para también la publicidad de los eventos. Además, estos datos pueden impulsar las estrategias empresariales de las diferentes empresas del sector.
Beneficios del Sport Data Analytics
El principal beneficio que tiene el Sport Data Analytics es no solo el análisis y síntesis de datos, sino la capacidad de predecir eventos clave que puedan ocurrir en el mundo del deporte. Esto ayuda a tomar decisiones de una manera mucho más eficiente para lograr ser más competitivos en cualquier ámbito de este sector.
Predicciones de lesiones
Como hemos comentado anteriormente, una de las funcionalidades clave del Sport Data Analytics es la aplicada al campo de la salud en el deporte. Mediante la medición de parámetros como la carga mecánica general, indicadores neuromusculares o el IMC, es posible identificar señales que puedan ser previas a una posible lesión. Gracias a esta aplicación, el Sport Data Analytics posibilita que los deportistas dosifiquen mejor sus esfuerzos. Ello ayuda prevenir lesiones que los mantengan fuera del campo de juego.
Valoraciones de jugadores
El Sports Data Analytics se aplica en los terrenos de juego más importantes del mundo, sean del deporte que sean, con el objetivo de evaluar el rendimiento de los jugadores a lo largo de la temporada. La NBA o la Liga Española, por ejemplo, disponen de herramientas de monitorización del rendimiento de los jugadores. Hacen uso por ejemplo de cámaras especiales y dispositivos en sus botas para ubicar su recorrido por el campo y junto a otros datos. Esto favorece elaborar un mapa real del desempeño de estos jugadores sin caer en las exageraciones que a veces se producen cuando se asocia su rendimiento a su nombre o marca personal. Gracias al Sport Data Analytics los clubes pueden tomar mejores decisiones en el mercado de fichajes. Es más sencillo determinar estadísticamente los perfiles que se ajustan a sus equipos, y se estimará mejor el valor de mercado real del jugador.
Estrategia de equipo
El Sport Data Analytics permite por lo tanto monitorizar las estrategias llevadas a cabo por parte de un equipo. Cuando analizamos los datos de los equipos rivales, es más sencillo tomar decisiones óptimas. Con ello se puede plantear mejor nuestra alineación y la estrategia de juego que se pondrá en marcha para ganar el partido.
Ventas de tickets y Marketing
Gracias al Sport Data Analytics podemos recoger información además para conocer que estrategias de comunicación y precio, por ejemplo, son las más efectivas a la hora de que el espectador decida asistir al partido.
Apuestas deportivas
Como no, otro de los ámbitos donde el Sport Data Analytics tiene mayor importancia es en el de las apuestas deportivas. La aplicación de estas técnicas es crucial a la hora de elaborar los modelos predictivos en los cuales se basan las casas de apuestas para establecer sus ofertas.
Como hemos visto a lo largo del artículo, el Sport Data Anlytics es probablemente una de las disciplinas que están cada vez más demandadas por su aplicación en distintos ámbitos. Esta, no solo es aplicable a deportes tradicionales sino también al e-sport, el cual está en auge.
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