Desde mediados de los años noventa el Big Data revolucionó sectores como la banca o la publicidad, sin embargo el Big Data deportivo también traería grandes aportes a futuro.
En el ámbito deportivo su uso se limitaba al mundo de las apuestas y a la medición de audiencias, así como para ofrecer datos estadísticos en las transmisiones en directo (porcentaje de canastas anotadas, carreras impulsadas en el béisbol, goles de un jugador y porcentajes para complementar la oferta de cada deporte
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Los inicios del Big data en el deporte
Los pioneros en integrar esta minería del Big Data aplicado al deporte fueron los deportes de masas en Estados Unidos como el básquetbol —la NBA tiene una larga tradición de recopilación de datos con empresas especializadas como Second Spectrum— o el béisbol.
Fue ese deporte el que marcó el verdadero punto de inflexión en lo que sería el Big Data deportivo
En 2002, los Atléticos de Oakland basaron sus estrategias de juego y sus fichajes en estadística y predicciones matemáticas.
En aquella oportunidad no se les dio credibilidad, no obstante, ese mismo año batieron un récord con 20 victorias consecutivas y clasificaron para los play off tras lustros de decadencia.
Una historia que recoge el filme Moneyball (2011), protagonizado por Brad Pitt.
Esta filosofía enfocada en el análisis estadístico deportivo se propagó rápidamente, aunque pocos apostaban por ella.
En 2004, los Boston Red Sox se proclamaron campeones tras casi un siglo sin conseguirlo; el equipo británico de ciclismo en pista decidió ejecutar el plan y cuatro años después logró 14 medallas en los Juegos Olímpicos de Pekín 2008, diez más que en los anteriores de Atenas 2004.
¿Cómo el Big data es aplicado al deporte?
En el deporte, los datos proceden en su mayoría del análisis de video. De esta forma, se intenta sumar el número de horas que han dedicado a ello, pero el cálculo se plantea imposible.
A un analista experimentado, 01:00hrs de vídeo le lleva 01:45 hrs para analizarla.
Se requiere ver el partido y anotar absolutamente toda acción: quién saca, cómo saca, su posición en pista en ese instante y cómo se desarrolla el pase. Luego de ello se importan las anotaciones a un documento de Excel y se realizan tablas dinámicas para buscar patrones.
Las posibilidades que ofrecen estas estadísticas y variables son casi ilimitadas. Ya no se trata del promedio de goles que mete un futbolista o la media de triples de un jugador de básquetbol. Ni siquiera de detectar errores que un ciclista o un atleta tiende a cometer para corregirlos.
A los deportistas de alto rendimiento hoy en día se les controla incluso los ciclos y fases del sueño.
Los preparadores físicos a través de esos datos pueden ver cómo el deportista ha dormido, si se ha recuperado o no para posteriormente transmitir toda la información a los entrenadores. Basándose en ello pueden planificar los ejercicios del día y prevenir lesiones.
Como podemos observar la tecnología actualmente juega un papel fundamental dentro de nuestra vida diaria, si le damos un enfoque y una correcta interpretación es una herramienta que permitirá potencializar nuestros resultados y también tomar mejores decisiones con datos reales.
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Director de Canales Comerciales México
