Big data deporte
18/11/2020

Aplicaciones del Big Data en los deportes

Gestión de Empresas

Con las aplicaciones del Big Data en el sector de los deportes es posible ofrecer la oportunidad de mejorar la toma de decisiones en terrenos deportivos muy diversos como puede ser una táctica durante un partido o la gestión de fichajes

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

La actualidad del Big Data en los deportes 

A día de hoy el Big Data está ganando terreno en el sector deportivo, sobre todo en el ámbito del deporte profesional donde se analiza prácticamente todo, desde cuotas de pantalla, afluencia de aficionados a los estadios, detallando su procedencia, edad o sexo, y sin despreciar los detalles del propio deporte: distancias recorridas, pases realizados con éxito, puntos, golpes, etc.

Para tener una idea de la cantidad de datos que puede genera un evento del deporte profesional, en un partido de futbol se pueden llegar a capturar alrededor de ocho millones de datos de los cuales el ojo humano solo es capaz de retener el 30% de esta información. 

Incluso los propios deportistas están monitorizados en todo momento, siguiendo en tiempo real aspectos tales como constantes vitales, calorías consumidas u horas de sueño, entre otros, lo que va generando datos constantemente para que posteriormente puedan ser analizados y estudiados sus resultados. Es en este punto donde entra en juego el Big Data, veremos que el Big Data es un complemento muy adecuado en el deporte

Con esta cantidad de datos generados y que podemos recopilar y procesar a través de tecnologías Big Data, obtenemos una gran valor añadido a estos datos y de gran valía en todos los clubes del mundo.

El primer deporte en la aplicación de tecnologías Big Data 

El deporte que lideró el uso del Big Data fue el béisbol en los años 70, cuando el término Big Data era completamente desconocido por todos. Fue cuando se empezaron a analizar los registros históricos de los jugadores de béisbol de las grandes ligas americanas. 

Fue cuando se le dio nombre propio a la ciencia que estudia y analiza el béisbol a través de evidencia objetiva, específicamente a través de estadísticas, con el fin de medir de manera eficaz las actividades que suceden dentro del campo de juego. Gracias a esta estrategia basada en datos se consiguió reflotar económica y deportivamente algún equipo de béisbol.

Aplicaciones del Big Data en el deporte 

Desde la aplicación del Big Data en el béisbol y gracias a la evolución de estas tecnologías y su cada vez más notoria presencia, son muchos los deportes que ya se están aprovechando de las posibilidades del Big Data para mejorar análisis predictivos que ayudan en múltiples áreas como pueden ser el cambio de las tácticas de juego, la mejora del rendimiento o encontrar errores, como es el caso en los deportes de motor.

El Big Data se está utilizando en la liga de futbol española mediante un sistema que registra los partidos con 8 cámaras y ordenadores ubicados en diferentes lugares de los estadios para captar todos los movimientos. Los datos generados por estas cámaras son enviados a una central donde se analizan los datos. A través de este análisis de datos podemos obtener información como la capacidad física de cada jugador, datos técnicos y estadísticas.

Técnicas de análisis de datos en el sector deportivo 

Como bien sabemos, la obtención de datos es posible mediante la aplicación de varias técnicas y tecnologías para extracción de datos de las fuentes de información y análisis de estos.

Entre las técnicas Big Data más utilizadas para el tratado de datos en el ámbito de los deportes destacan las siguientes cuatro: 

  • Asociación de datos: a través de este sistema se establecen diferentes variables a través de otras, que permiten definir patrones y predicciones de comportamiento. Es una técnica utilizada para analizar las ventas.

 

  • Data Mining: conocido también como minería de datos y consiste en obtener información de bases de datos, obteniendo información relativa a tendencias, correlaciones y factores “ocultos” que van a permitir tomar decisiones y resolver problemas.

 

  • Clustering: conocido en como agrupación y que forma parte del Data Mining, se encarga de dividir grandes grupos de datos en cantidades más pequeñas para encontrar similitudes entre diferentes grupos. Sirve para encontrar relaciones entre resultados y hacer evaluaciones.

 

  • Text Analytics: denominado análisis de texto en español. Consiste en analizar los datos en formato texto creados por personas, tales como correos, contenidos y búsquedas en servidores web, extrayendo datos y prediciendo asuntos y palabras.

 

¿Qué beneficios le encuentras a la aplicación de técnicas Big Data a otros deportes?

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Graduada en Diseño Gráfico por EASD Valencia. Multidisciplinaria con experiencia en Diseño Gráfico, editorial y Desarrollo Web. Especialista en Diseño y Maquetación de publicaciones juveniles y de empresas.

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