Durante la última década, el análisis de un volumen cada vez mayor de datos ha cambiado profundamente el deporte profesional. Permite detectar talentos, prevenir lesiones o estudiar la competencia.
¿Cuáles son los beneficios del Big Data deportivo?
En primer lugar, el Big Data puede fomentar la identificación de talentos. No se trata de eliminar a determinados deportistas, sino de no perder futuros talentos que puedan escapar de la red de los actuales sistemas de identificación. El análisis de datos permite calibrar el rendimiento según la madurez y la etapa de la pubertad, la historia deportiva o las curvas de progresión.
El análisis de los datos también permite monitorizar el entrenamiento según el volumen, la intensidad, la densidad, el método de recuperación, la fatiga, el sueño, el estado de ánimo o el estrés. En esta ocasión, el objetivo es optimizar y personalizar los programas en función de la capacidad de recuperación pero también trabajar en la prevención de lesiones. Así, un “Sistema de Gestión de Atletas” (Athlete management system: AMS) puede medir lo que realmente soporta un atleta en comparación con el plan teórico inicial y luego regular las siguientes sesiones en función de la forma del atleta.
El Big Data en el deporte ayuda de esta manera a evaluar mejor a la competencia
De hecho, el análisis competitivo es otro campo en el que el Big Data puede aportar valor añadido. Por supuesto, otros elementos pueden medirse, objetivarse, modelarse y visualizarse mediante la captura o generación de datos, como el análisis del movimiento deportivo o la creación y modelado de fenotipos digitales.
¿Este tipo de Big Data tiene límites?
El campo de posibilidades es vasto y la retroalimentación que se puede aprovechar es grande. Sin embargo, es necesario ser consciente de los límites de lo que pueden aportar los datos. Hay límites que pueden ser humanos (actividad que requiere mucho tiempo, sesgo cognitivo), tecnológicos (sesgos de medición y restitución), conceptuales (errores de predicción), regulatorios (GDPR) o incluso éticos.
Entre los sesgos cognitivos, se encuentra en particular el sesgo de interpretación. Diferentes miembros del personal se llevarán a casa diferentes lecciones de los mismos resultados. En cuanto a la protección de datos personales, las técnicas de anonimización tienen sus límites. Es fácil identificar quién se esconde detrás de un determinado registro realizado en una fecha determinada.
¿Qué clubes y federaciones son pioneras en Big Data Deportivo?
Las estructuras profesionales privadas, como las ligas americanas (NBA, NFL, NHL, MLB), son las que presentan mayor madurez y experiencia en este campo, así como mayores presupuestos. Estas franquicias de fútbol americano, baloncesto o hockey fueron todas pioneras.
En el fútbol europeo y el rugby también está siendo muy utilizado. Para los Juegos Olímpicos de Londres 2012, Reino Unido, a través de su agencia organizadora de los Juegos Olímpicos, creó un sistema centralizado exclusivo para la recopilación y el uso de datos, con un personal considerable, que continúa en funcionamiento en la actualidad.
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