Durante varios años, hemos estado observando cómo Big Data está impactando fuertemente áreas como Marketing, Salud, Banca y Seguros, pero también en el mundo de los deportes profesionales. Hoy en día, casi todo se analiza, desde las calificaciones de audiencia y la asistencia de los aficionados a los estadios hasta sus demográficos, como el origen, la edad o el género, sin mencionar los detalles específicos del deporte en sí: distancias recorridas, pases exitosos, puntos, golpes, etc. Además, los atletas son monitoreados continuamente, siguiendo aspectos en tiempo real como signos vitales, calorías quemadas y horas de sueño, entre otros, haciendo que la combinación de Big Data y deportes sea una combinación perfecta.

El factor que permite estas aplicaciones es la existencia de medios cada vez más sofisticados para recopilar todos estos datos (cámaras, sensores, dispositivos portátiles, etc.) y el crecimiento exponencial en la capacidad de almacenamiento y procesamiento debido a la aparición de nuevas tecnologías. Como resultado, los entrenadores pueden optimizar el rendimiento de sus equipos o atletas mejorando su posicionamiento en el campo o refinando detalles técnicos. También pueden revisar el volumen y tipo de entrenamiento o ajustar la ingesta de carbohidratos o proteínas según la época de la temporada o el esfuerzo realizado para asegurar una correcta recuperación. El objetivo final de combinar Big Data y deportes es reunir toda esta información para ayudar a los profesionales a tomar las mejores decisiones en cada momento.

 

Existen numerosos ejemplos de la tecnología Big Data utilizada en algunos de los deportes más importantes del mundo. En Estados Unidos, su uso en baloncesto y béisbol ya es generalizado. La NFL (National Football League) tiene una plataforma que apoya a todos los equipos de la liga proporcionando todo tipo de información, desde el estado de la superficie de juego hasta las condiciones meteorológicas y los datos de la etapa universitaria de cada jugador.

De manera similar, los equipos de la NBA (National Basketball Association) tienen estadísticas actualizadas en tiempo real que les permiten preparar estrategias para cada partido, cámaras que rastrean continuamente los movimientos de los jugadores, y chalecos que monitorean parámetros de salud. Por ejemplo, en 2013, los Golden State Warriors fueron el equipo con más intentos de triples, por lo que instalaron un sofisticado sistema de cámaras que divide esencialmente la cancha en una cuadrícula tridimensional y graba veinte imágenes por segundo de cada jugador para identificar posibles errores de posicionamiento.

En Europa, el mundo del fútbol también ha experimentado avances significativos en este campo gracias a la combinación de Big Data y deportes. Un ejemplo destacado es el equipo nacional de Alemania durante la Copa del Mundo de 2014. El uso de sensores en los jugadores y cámaras durante las sesiones de entrenamiento y partidos amistosos proporcionó información invaluable al entrenador Joachim Löw y su personal, lo que llevó a su éxito histórico: ganar el campeonato.

En el nivel de clubes, otro ejemplo de Big Data en los deportes es el Arsenal, que recientemente instaló ocho cámaras en su estadio que rastrean continuamente a sus jugadores para mejorar su posicionamiento en el campo. Este innovador sistema recopila 1.4 millones de puntos de datos por partido y se enfoca en analizar los momentos en que los jugadores no están en contacto con el balón, su posicionamiento y sus movimientos. Un enfoque similar está siendo utilizado por el Barcelona en La Liga, que ha implementado un sistema que les permite comprender mejor los patrones de juego de los equipos rivales y mejorar los movimientos de sus jugadores.

En la Premier League inglesa, el Leicester City utilizó técnicas de Big Data para abordar un problema serio. La temporada siguiente a su victoria en el campeonato (2015-2016), el rendimiento del equipo disminuyó considerablemente, por lo que recurrieron a una empresa de Big Data para analizar, de la manera más objetiva posible, los factores que habían llevado a su éxito el año anterior y, lo más importante, qué había cambiado en la temporada siguiente para causar una caída tan significativa en los resultados del equipo.

 

Sin embargo, el uso de Big Data en los deportes tiene numerosas aplicaciones más allá de mejorar el rendimiento y los resultados. En deportes de contacto como el rugby o el fútbol americano, el personal de entrenamiento puede hacer predicciones deportivas, como anticipar si un jugador está en riesgo de lesión, comparando las mediciones proporcionadas por pequeños sensores que los jugadores usan todo el tiempo con bases de datos históricas.

Como se mencionó al principio, el objetivo principal de utilizar Big Data en los deportes de élite es asistir a los entrenadores y al personal de apoyo en la toma de las mejores decisiones, permitiendo que los atletas de élite logren un rendimiento máximo. En este sentido, las posibilidades de aplicar la tecnología en los deportes son infinitas. Este fin de semana, comenzó la Copa del Mundo 2018 en Rusia, y estamos seguros de que veremos maneras novedosas e innovadoras de usar Big Data para la preparación de los equipos, ¡así que la revolución tecnológica recién comienza!