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Sport Analytics

  • publicado por Alejandro Jambrina
  • Categorías Blog
  • Fecha 20/04/2020
  • Comentarios 0 Comentarios

En vísperas del evento de MIT SLOAN SPORT ANALYTICS y centrados en la conversación de la intervención de tecnologías en los próximos eventos olímpicos dedicaremos esta columna a hablar de “Sport Analytics” o analítica aplicada en deportes. Para ser más específicos, al uso de los datos y analítica avanzada en deportes y cómo esto ha tenido efecto en el espectáculo, competencia y deporte.

Como principal inspiración, hace un par de días se viralizó una imagen en la red de cómo el básquetbol, el deporte ráfaga, ha cambiado en los últimos 20 años. O al menos las ubicaciones de los tiros más recurrentes. Una imagen dice más que mil palabras, pero para los apasionados del juego hay un enorme cambio en la disciplina hacia impulsar los tiros de tres ¿Por qué? Los equipos que han sido campeones en los últimos 10 años tiran más de 3 puntos ¿Casualidad o coincidencia? Cualquiera que sea la respuesta, las implicaciones en el espectáculo, las prácticas de los jugadores y la estrategia de los entrenadores son relevantes a estudiar.

Datlas_Basquetbol

Similar a esta situación de la NBA, la liga de básquetbol de Estados Unidos, la analítica está presente en casi todos los deportes. Por esto motivamos una investigación y compartimos los hallazgos alrededor de las 5 prácticas más frecuentes de aplicaciones de analítica entre los equipos y organizaciones deportivas.

1) Entender mejor las posiciones y patrones de movimiento de sus competidores

 

La liga de fútbol mexicana integró a los entrenamientos y partidos GPS a los jugadores, en la NBA se revisan los videos para generar mapas de calor de movimientos. El hockey también integra sensores de movimiento e impacto. Las integraciones de equipos de tecnología en jugadores y deportistas han sido más frecuentes que en el campo. Cuando no existen sensores, se realizan revisiones a partidos que terminan siendo estadísticas en bases de datos que áreas de inteligencia deportiva analizarán.

2) Ser más eficientes en tiros, batazos, raquetazos… dependiendo del contexto

 

Con principales aplicaciones en el béisbol, el juego se ha vuelvo adaptable al competidor y la situación del juego. Decisiones dinámicas sobre dónde ubicar a las “bases” para tener mejor probabilidad de un “out” son calculadas. De manera similar en el “Tenis”, la plataforma de visualización de datos ESRI, facilita visualizaciones de juegos profesionales para tener lectura de cual es el traslado de la bola durante un juego.

3) Prevenir lesiones y personalizar entrenamientos

 

Los jugadores en ligas profesionales no son económicos. El mercado del deporte llega a sueldos exorbitantes. En ese sentido la condición física y de salud en la que estos jugadores están disponibles para competir representa un activo financiero para sus equipos. Este tipo de analítica ocurre tras bambalinas, durante los entrenamientos y otorgando más puntos de información a los preparadores físicos para personalizar todo tipo de entrenamiento dado la fatiga muscular y retos a futuro de los deportistas.

4) Brindarles una mejor experiencia a las AFICIONES y espectadores

 

Siguiendo el ejemplo de la NFL, en el continente americano, o el Tae-kwon-do, en Asia, hay aplicaciones tecnológicas que capturan y visualizan información para mantener a los espectadores al filo de su butaca. Al mismo tiempo esto comienza a jugar más relevancia en el diseño de experiencia del juego. El limite es la creativad y los presupuestos, los mejores equipos han encontrado formas de colaborar con startups, universidades y centros de investigación para estos desarrollos.

5) Mejorar los diseños y la interacción con los estadios 

Datlas_stadiums

Finalmente, si en tu siguiente visita al estadio o complejo deportivo te invitan a participar en una encuesta, que no te sorprenda, probablemente es que están buscando que mejore el servicio del equipo.  La consulta constante a la afición sobre su experiencia viene acompañado de lograr mayores asistencias al estadio y tomar mejores decisiones de espectáculo.

En general, hace 5 años intervenir con analytics el deporte era novedad. Hoy en día es más que una necesidad. Las referencias de atención en innovación es el “Barcelona Innovation HUB”, en experiencia de estadios “Cowboys”, en recolección de datos “Bases de datos de equipos de beisból” y en inteligencia deportiva podremos monitorear a las ligas de fútbol profesionales donde ya existen más de 25 proveedores de información globales.

Hasta aquí la columna de hoy, compartinos tus expectativas sobre los siguientes pasos en la analítica para el deporte. Califica si para ti esto ha mejorado o afectado el espectáculo de alguna forma.  Si te interesa conocer más de analítica sé de los primeros 100 usuarios en recibir nuestro “DATA PLAYBOOK VOL. II” completamente gratis. Da click aqui  sigue las intrucciones.

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Alejandro Jambrina

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