Gracias a las aplicaciones del Big Data en el deporte se puede mejorar la toma de decisiones y con ello mejorar el rendimiento de los deportistas. En este artículo vamos a ver en qué consiste el Big Data deportivo, que aplicaciones tiene y que tipo de técnicas se emplean para la obtención de información.

Por otra parte, también haremos hincapié en la necesidad de profesionales que hay en este campo y la formación que se requiere para poder trabajar. Así, un máster o curso de Big Data puede darte el impulso que necesitas para mejorar tu carrera profesional.

¿Qué es el Big Data Deportivo?

El Big Data agrupa una serie de tecnologías que se han ido colando poco a poco en nuestras vidas. La información es poder y siempre lo ha sido, pero con la llegada de las nuevas tecnologías, la forma en la que nos relacionamos con ella ha cambiado para siempre. Así, el Big Data lleva años creciendo y aumentado sus aplicaciones en distintos ámbitos. Uno de ellos es el deporte.

El Big Data deportivo es, en resumen, la aplicación de las distintas técnicas de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos aplicado al mundo de los deportes. Al mismo tiempo, dentro del propio Big Data deportivo, existen distintas aplicaciones para el tratamiento y análisis de la información. No obstante, el objetivo general de todas ellas suele enfocarse en dos objetivos principales: la mejora del rendimiento y la mejora en la toma de decisiones.

En un partido de fútbol se pueden extraer mucha cantidad de información con medios digitales, ya que el cerebro humano solo es capaz de procesar el 30% de lo que pasa en el terreno de juego.

En este contexto, hoy en día, el Big Data deportivo está ganando terreno, sobre todo, en lo que se refiere al ámbito del deporte profesional. Ahora mismo, nos encontramos con que los deportistas están completamente monitorizados. Los técnicos, médicos y preparadores físicos saben en todo momento cuál es la condición física de los profesionales gracias al uso de distintos dispositivos que van recopilando información precisa sobre ritmo cardiaco, musculatura, capacidad pulmonar, etc.

Esta gran cantidad de información generada, tanto en entrenamientos como en competiciones oficiales, necesita ser procesada, almacenada y analizada. Para ello, se usan distintas técnicas, softwares y herramientas específicamente diseñadas para ello. En eso consiste, en esencia el Big Data deportivo.

Big Data en el deporte: principales aplicaciones

Estas son algunas de las principales aplicaciones que tiene el Big Data deportivo:

• Entrenamientos: los deportistas están monitorizados tanto en entrenamientos como en competición. Con los datos extraídos el cuerpo técnico y los entrenadores pueden mejorar ya adaptar los entrenamientos a lo que más se necesite que desarrolle el deportista.
• Planificación: Gracias al análisis de Big Data Deportivo se puede mejorar la planificación general de las entidades deportivas y también sus planes de entrenamiento general para las competiciones oficiales.
• Ojeadores: Con los datos en la mano, los ojeadores pueden hacer mejor su trabajo y encontrar promesas del deporte antes que aquellos que no usan este tipo de herramientas. En este sentido, el deporte más beneficiado está siendo el fútbol.
• Retransmisiones: En las retransmisiones deportivas se están usando datos todo el rato: posesiones, tiros, puntos, etc. Se recopila la información y se procesa para ofrecer estadísticas en tiempo real y un análisis durante la propia retransmisión.
• Análisis posteriores: En el periodismo deportivo cada vez se elaboran análisis más detallados basados en Big Data y en la información recopilada durante las distintas competiciones.

A medida que la tecnología siga evolucionando, serán más las aplicaciones del Big Data deportivo. Hay que recordar que el deporte pionero en esto fue, en los años 70, el beisbol, cuando aún ni siquiera se había definido lo que significa Big Data.

Técnicas de análisis en Big Data deportivo

Vamos a ver ahora algunas de las principales técnicas para la obtención de información para el Big Data deportivo:

• Asociación de datos: Mediante este sistema se pueden establecer distintas variables a partir de otras. De esta manera, los expertos en Big Data deportivo pueden definir patrones y predicciones de comportamiento. También es una técnica de análisis que se emplea en marketing y ventas comerciales.
• Data Mining: El minado de datos o minería de datos sirve para obtener información que se recopila en bases de datos. Normalmente en bases de datos no estructuradas y que admiten todo tipo de formatos de datos. Gracias a esta información se pueden obtener tendencias, correlaciones y factores ocultos que mejoran la toma de decisiones en el deporte.
• Clustering: Es otra forma de data mining y consiste en dividir esas grandes cantidades de datos en grupos más pequeños. Así, los especialistas en Big Data deportivo se encuentran con una cantidad de información más manejable con la que trabajar. Se utiliza principalmente para establecer relaciones entre resultados y hacer evaluaciones que mejoren la toma de decisiones.
• Text Analytics: Análisis de texto recopilado mediante técnicas de Big Data. Se emplea para realizar análisis de textos creados por personas. De esta manera se pueden extraer información y predecir asuntos y temas recurrentes. En Big Data deportivo se puede usar para el análisis de la comunicación.

Estas son las principales técnicas para el análisis en Big Data deportivo. Existen otras formas de enfrentarse a la información en esta aplicación del Big Data, pero las que más se usan son las que hemos descrito. Sin embargo, al tratarse de un campo en expansión, es probable que se encuentren nuevas maneras de analizar datos para sacar el mejor rendimiento de deportistas y técnicos.

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Ahora ya sabes algo más sore el Big Data Deportivo, una de las muchas aplicaicones que tiene el campo del Big Data. Así las cosas, también hay que destacar las posibilidades de empleo que existen en este ámbito para aquellos profesionales formados y cualificados. Tú puedes ser uno de ellos. ¡Descubre cómo!

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