El 'big data' está ganando relevancia en el mundo del deporte: en 2023, el mercado mundial de la analítica deportiva estuvo valorado en 3.300 millones de dólares. Su potencial se debe, fundamentalmente, a su capacidad para medir el rendimiento de los jugadores, ayudar en la toma de decisiones, prevenir lesiones y mejorar la experiencia de los aficionados.
"Somos contadores de cartas en la mesa de 'blackjack' y vamos a dar la vuelta a las probabilidades en el casino". Así personificaba Brad Pitt a Billy Beane, exgerente general del equipo de béisbol Oakland Athletics, en la película 'Moneyball: rompiendo las reglas' (2011). El filme muestra la historia real de Beane, que fue pionero en utilizar análisis estadísticos para identificar jugadores que pudieran contribuir al éxito de su equipo a principios de los 2000.
Actualmente, este acercamiento a la realidad del deporte está en auge: en 2022, el tamaño del mercado mundial de analítica deportiva estuvo valorado en 2.980 millones de dólares (2.769 millones de euros), una cifra que se prevé que aumente hasta los 22.130 millones de dólares (20.563 millones de euros) en 2030, según Fortune Business Insights. Esto se debe, principalmente, a su capacidad para realizar una medición profunda de la actividad física, lo que impacta directamente en la manera en que equipos, entrenadores y seguidores viven y disfrutan del deporte.
Datos para mejorar el rendimiento
Mediante el análisis de datos biométricos, como la frecuencia cardíaca y la distancia recorrida durante un partido, los entrenadores pueden personalizar los regímenes de entrenamiento y ajustar las estrategias tácticas para maximizar la eficiencia de cada jugador. Esto mismo es lo que hace, por ejemplo, el FC Barcelona para democratizar el fútbol 'amateur'. El equipo utiliza el dispositivo 'wearable' OLIVER, un GPS ligero que se coloca dentro de las medias de los jugadores de fútbol para medir su rendimiento, ayudarles a mejorar y prevenir lesiones.
Para recabar datos en el gimnasio existen otras soluciones como Vitruve, un 'hardware' que se engancha a la barra, mancuerna o pesa de entrenamiento y recoge la velocidad y distancia de cada repetición para calcular variables como la potencia, la aceleración, la fuerza o la trayectoria. Después, muestra esta información de forma sencilla en una aplicación móvil.
Para la toma de decisiones
A principios de la década del 2000 surgió el concepto de 'moneyball' como respuesta a las restricciones financieras que enfrentaba el equipo de béisbol Oakland Athletics. El mencionado Billy Beane buscó obtener una ventaja competitiva al reconsiderar las estrategias de evaluación de jugadores. Así, en lugar de depender de los convencionales métodos subjetivos de 'scouting' (estrategias para identificar y evaluar posibles talentos, como observar detalladamente un partido), optó por el análisis estadístico para identificar a jugadores infravalorados que pudieran contribuir al éxito del equipo.
Este acontecimiento sentó las bases para el uso del 'big data' en la evaluación de los jugadores y la toma de decisiones deportivas. De hecho, actualmente, clubes como el Real Madrid o el Mancheser City cuentan con profesionales del análisis de datos.
Para prevenir lesiones
La toma de decisiones basada en datos en el fútbol americano experimentó un importante punto de inflexión en 2019, cuando la NFL comenzó a desarrollar con AWS el programa 'Digital Athlete'. Este ofrece una visión completa de la experiencia de cada jugador mediante el análisis de los datos de su actividad en entrenamientos y partidos. Así, se realiza un seguimiento de la velocidad, las colisiones, los bloqueos y las entradas, con el fin de determinar qué necesitan los jugadores para mantenerse sanos, recuperarse rápidamente y rendir al máximo.
En el rugby, donde las lesiones son comunes debido a la naturaleza física del juego, algunos equipos han implementado estrategias de 'big data' para prevenir y gestionar lesiones. Para ello, hacen uso de dispositivos como Sansible Wearables, sensores inteligentes que se colocan en las hombreras de los jugadores para recoger datos de las colisiones, tanto en las sesiones de entrenamiento como en los partidos. Esta información, que se transmite a un 'software' de monitorización a distancia, ayuda a mejorar las técnicas y prevenir las lesiones de hombro.
Para mejorar la experiencia de los seguidores
La generación de 'engagement' con fans y clientes fue la principal estrategia a seguir en 2023 para un 31% de los encuestados de la séptima edición del Barómetro del Negocio del Deporte en España. Así, más allá del rendimiento en el campo o la prevención de lesiones, el 'big data' se puede utilizar para mejorar la experiencia de los aficionados, volviéndola más inmersiva y atractiva.
Para ello, grandes eventos del mundo deportivo están optando por mostrar estadísticas en tiempo real, repeticiones clave y contenido exclusivo a los espectadores. Por ejemplo, durante la Copa Mundial Catar 2022, la FIFA proporcionó a los espectadores estadísticas y datos avanzados sobre el rendimiento de las selecciones y los jugadores, como gráficos con variables específicas presentados mediante realidad aumentada.
Desde el nacimiento del 'moneyball' hace más de 20 años, el uso del 'big data' en el deporte ha trascendido más allá de la simple recopilación de datos, convirtiéndose en una herramienta esencial dentro y fuera del campo. Ahora, entrenadores y jugadores conocen la relevancia de los datos en la configuración de una estrategia ganadora, porque como explicaba Brad Pitt encarnando a Billy Beane, también hay números detrás del deporte.