Big Data: ¿Para qué sirve en el deporte?

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Big Data en el futbol europeo.

Recolectar información en tiempo real a través de sensores en dispositivos inteligentes o en el uniforme de los atletas permite medir su rendimiento y conocer sus debilidades.

Un experto en Big Data es lo que el 80% de los equipos de la National Basketball Association (NBA) tiene para ayudarle en la toma de decisiones.

Esto se logra a partir de la recolección en tiempo real de un elevado número de datos a través de sensores utilizados en dispositivos inteligentes, equipos industriales e incluso en el uniforme y pistas de corredores olímpicos para analizarlos después.

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En el caso particular del futbol, el Big Data ya es un elemento fundamental.

La firma analista Grand View Research fijó el volumen del mercado en unos mil millones de dólares para 2020. Sin embargo, para 2025 se calcula en 4 mil 584 millones de dólares.

El Big Data y la analítica avanzada no solo revolucionan el mundo del deporte, sino también el perfil del analista de datos.

David Sáez, CEO de Sports Data Campus

De acuerdo con Sáez el uso del Big Data en el interior de los equipos deportivos ofrece ventajas como:

Conocerse y conocer al rival. El inicio del Big Data en el deporte radica en la creación de una estrategia basada en datos, De esta forma los equipos pueden conocer las debilidades y fortalezas del contrario, y con esto saber por dónde hacerles mayor daño.

Evitar lesiones en los jugadores. El cuidado de los deportistas es otra de las aplicaciones importantes de la analítica de datos. Así es cuerpo médico de un equipo puede conocer la posibilidad de que algún jugador se lesione.

Captación de talento. El papel de la analítica avanzada en los fichajes permite conocer cuestiones personales o familiares de la promesa y así potencializar su talento.

Toma de decisiones informada. Directores técnicos y entrenadores utilizan herramientas de Big Data en sus procesos de decisión en torno a las problemáticas de sus equipos.

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Liga Premier registra casos de uso exitosos

Uno de los ejemplos más recientes y relevantes del uso del Big Data en el deporte ocurrió dentro de la Liga Inglesa.

El centrocampista del Manchester City, Kevin de Bruyne renovó su contrato por cuatro años y mejoró sus ingresos gracias a los informes de sus analistas.

En este caso, sin ayuda de un agente de Bruyne demostró a la directiva su potencial tras evaluar cómo evolucionaría el valor de sus compañeros de equipo y encontrando cómo la proyección de sus mejores resultados se materializaría con el equipo.