Big data deportes

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Datos del deporte

Aplicaciones del Big Data en la industria del deporteEl Big Data ha venido determinando que los deportes van más allá de los meros juegos físicos. El deporte, en el mundo actual, es más un juego de números. Desde deportes como el béisbol, el fútbol, el baloncesto, así como campos como los deportes de fantasía, cada uno de ellos ha comenzado a depender de los big data para mejorar la eficiencia de sus jugadores y para trabajar en la predicción de futuros rendimientos.
El Big Data permite a los equipos y a las empresas estar al día sobre el rendimiento, realizar predicciones y ser resolutivos en el ámbito deportivo. Más allá del campo, todas las partes implicadas en la industria, incluidos los comentaristas, los analistas y los aficionados, adoptan constantemente los datos, ya sea para proporcionar actualizaciones de las jugadas o para discutir las predicciones.
En la competitiva industria del deporte, el conocimiento colectivo de las estadísticas de los jugadores, sus habilidades y la capacidad de rendimiento integral son los elementos que impulsan los resultados. La industria del deporte se ha modificado en gran medida con el análisis de Big Data, ya sea en el caso de expertos, principiantes o deportes juveniles. El Big Data ha revolucionado los sectores deportivos al dilucidar los datos estadísticos y manejar la información cualitativa y cuantitativa en un contenido estable y comprensible.

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Big data es un término que se ha utilizado mucho en los últimos años. Aunque parece que sólo se trata de una gran cantidad de información aleatoria que se recopila y almacena, las empresas han empezado a aprovechar todo lo que el big data puede hacer por ellas. Esta idea se ha trasladado más allá del consumo para afectar a otras industrias, incluida la del deporte.
Se ha demostrado que el big data ayuda a mejorar el rendimiento deportivo al proporcionar información sobre diversos deportes y lo que los atletas pueden hacer para ayudarse a sí mismos. A través de la previsión de tendencias y las estadísticas, el big data se está aplicando a muchos deportes diferentes, como el wakeboard, el golf y el fútbol.
En lo que respecta a los datos masivos y el wakeboarding, la información ha ayudado a la industria a observar las tendencias en varios aspectos del deporte. Por ejemplo, puedes mirar los big data y averiguar cuál es la tabla de wakeboard adecuada para ti, o puedes ver si el deporte ha ido ganando nuevos atletas.
Por ejemplo, el big data se ha utilizado para mostrar que el wakeboarding ha ido perdiendo popularidad en los últimos años en todo el mundo, mostrando las tasas de participación de los adultos. A través de este tipo de información, se puede profundizar en el declive para hacer ejercicio, las preocupaciones económicas, el aumento de otros deportes, e incluso si el mal tiempo ha afectado a que el deporte siga teniendo mucha participación.

Análisis de big data en el deporte

A todo el mundo le gusta ver los deportes con comentarios detallados y perspicaces. Sin embargo, ¿nos hemos parado a pensar alguna vez en cómo los locutores y los atletas hacen que los deportes sean tan atractivos para nosotros, espectadores insaciables?
Este concepto no es necesariamente nuevo. De hecho, a principios de la década de 1990 se introdujo la analítica de datos en la industria del deporte. Desde entonces, todo el mundo, desde los atletas aficionados hasta las grandes ligas, lo ha utilizado para mejorar el rendimiento deportivo, la participación de la audiencia y las estrategias de marketing y de marca.
La contratación de jugadores es un proceso importante para cualquier equipo deportivo profesional. Al fin y al cabo, aunque los jugadores con talento son importantes a la hora de ganar campeonatos y patrocinios, el talento, por sí solo, no es el único factor importante.
El ejemplo más famoso de esto lo encontramos en la película Moneyball. Se trata de una película basada en hechos reales que involucra a un entrenador de béisbol de un club con problemas de liquidez que utiliza datos para contratar a jugadores con talento, pero infravalorados, con la esperanza de ganar el campeonato.
El entrenamiento moderno hace uso de grandes conjuntos de datos para crear estrategias ganadoras que ayuden a los atletas individuales y al equipo en su conjunto. La ciencia de los datos permite a los entrenadores de equipos profesionales, en particular, crear combinaciones de atletas hiperpersonalizadas y otras estrategias para cada partido que el equipo dispute. De este modo, las tácticas del equipo resultan imprevisibles pero eficaces.

Comentarios

Aunque parezca que no tienen nada que ver, la ciencia de los datos y el deporte van de la mano. Jugadores, directores de equipo, entrenadores y aficionados se basan en la analítica deportiva antes de tomar decisiones o desarrollar estrategias para ganar partidos.
Los deportes son competitivos, así que no es de extrañar que se guarden meticulosamente muchos tipos de estadísticas para ver qué jugadores o equipos pueden batir récords. Por ejemplo, Joe DiMaggio tiene la racha de bateo más larga de las Grandes Ligas con 56 partidos en 1941.
La ciencia de los datos no sólo se utiliza en el deporte para alimentar la competición entre jugadores profesionales; también desempeña un papel fundamental en la mejora de la calidad del juego, la experiencia de los aficionados y la seguridad de los jugadores. Gracias a estas aplicaciones emergentes, los estudiantes que obtienen títulos avanzados en ciencia de datos pueden encontrarse prestando servicios cruciales a sus equipos favoritos y ayudando a evolucionar el deporte para una nueva generación.
La analítica de datos ha cambiado el juego y es vital para ayudar a los directores de equipo, entrenadores y jugadores a asegurarse de que están preparados para ganar. Dado que la preparación es la clave para ganar, los equipos profesionales se toman en serio la analítica deportiva y recopilan todos los datos posibles para asegurarse de tener una ventaja competitiva. Algunos de los datos más importantes que los equipos analizan antes de un partido son:

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