Liberando el poder del Big Data: Revolucionando la analítica deportiva
Los deportes son cada vez más competitivos e interesantes para los espectadores gracias, en gran parte, al Big Data. Desde la década de 1990, ha sido utilizado por todos, desde jugadores de ligas menores hasta atletas profesionales, para mejorar el rendimiento atlético, el compromiso de la audiencia y las tácticas de marketing y branding. La victoria en la competición depende de los servicios de Big Data que están íntimamente ligados a ella, como el rendimiento del ejercicio, la información sanitaria, las estadísticas de entrenamiento y el análisis. El desarrollo de la industria deportiva se ha visto significativamente afectado por la era del Big Data.
¿Puede el Big Data sesgar la realidad?
Poco entendido, así como eres lo que consumes, tus pensamientos y acciones están influenciados por el material al que estás expuesto. Esta es la realidad de la virtualización utilizando números binarios sin una banda sonora, lo que frecuentemente arroja dudas sobre los intentos de normalizar un resultado descontado.
El McKinsey Global Institute ofrece el concepto de Big Data, que incluye cuatro características: volumen, variedad, velocidad y valor. Basándose en la definición de Big Data dada por el McKinsey Global Institute, los grandes datos deportivos pueden definirse como una colección de datos deportivos que es tan grande que puede adquirir, almacenar, gestionar y analizar mucho más allá de las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales, incluyendo cinco características: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor. Cientos de millones de datos deportivos se generan cada día a partir de millones de escuelas, diversos eventos y comunidades, lo que representa la característica de volumen. La característica de velocidad puede reflejarse en la tasa de crecimiento de los datos deportivos. La variedad de los grandes datos deportivos se deriva del hecho de que contienen varias entidades y relaciones, lo que hace que los sistemas de grandes datos deportivos sean más difíciles.
El sector del deporte profesional ofrece una gran oportunidad para el Big Data, con un valor de mercado de más de 90.000 millones de dólares a nivel mundial. En lugar de depender de la intuición, la experiencia y la narración de historias, los participantes y espectadores deportivos pueden examinar los datos que revelan la verdadera historia para ayudarles en cada faceta del juego.
La ciencia de los grandes datos es mucho más que un término de moda. La ciencia de los datos ofrece ahora una gran cantidad de potencial debido a la capacidad de las soluciones de grandes datos para gestionar el enorme volumen y la rápida velocidad de los grandes datos. Sin embargo, el hecho de que la conclusión de un juego no sea significativa a mayor escala no implica que sea "sólo un juego".
Retransmisión deportiva hiperpersonalizada
Al asegurar los derechos exclusivos y multianuales para transmitir en vivo diferentes ligas de fútbol, estamos en la mejor posición para entender la demografía de los consumidores de fútbol, así como los hábitos de los consumidores - por ejemplo, si ven los momentos destacados, o los juegos completos, o ambos.
"A medida que recopilamos más datos sobre los consumidores, somos capaces de construir ofertas diversificadas para diferentes mercados y asociarnos con varias organizaciones a través de modelos de negocio escalables."
Pedro Presa, CEO de MyCujoo, dijo esto sobre la analítica para la personalización
Resultados de entrenamiento acelerados a través del análisis de Big Data
Con el fin de destacar las fortalezas y debilidades de los equipos y oponentes, los entrenadores suelen tener que pasar horas cortando cuidadosamente las películas de los partidos.
Sin embargo, el empleo de un programa como Hudl que permite la rápida subida de imágenes de los partidos, la creación de informes y el intercambio de comentarios con los equipos puede ahorrar a los entrenadores una tonelada de tiempo.
Reclutamiento de jugadores respaldado por datos
Según la hipótesis de Moneyball, los equipos pueden comprar activos que otros equipos están infravalorando y vender activos que otros equipos están sobrevalorando.
La frecuencia con la que un bateador llega a la base se conoce como porcentaje de embasado en el béisbol, mientras que el porcentaje de slugging se conoce como un activo sobrevalorado (la frecuencia con la que un jugador consigue hits extrabase - dobles, triples o jonrones).
El porcentaje de embasado jugó un papel importante en el éxito, pero no en el salario de los jugadores, lo que indica que los jugadores son baratos pero talentosos. Como resultado, Beane contrató a jugadores a costes reducidos que tenían porcentajes de embasado más altos.
Seguimiento y avance inteligente de la recuperación de los atletas
La forma en que un atleta entrena afecta a su rendimiento. Los atletas deben asegurarse de que tienen comidas bien planificadas y ricas en nutrientes, duermen lo suficiente por la noche, tienen la energía para entrenar y jugar, siguen los regímenes de entrenamiento y ejercicio adecuados y son capaces de manejar los obstáculos mentales que conlleva el mundo del deporte.
Para su beneficio, existen aplicaciones que muestran a los niños cómo manejar todas estas facetas de su vida.
Ya sea información histórica, anotación crucial, proyecciones de rendimiento para algoritmos o estadísticas inconfundibles de los jugadores, el Big Data es un componente crucial de la industria deportiva.
La comprensión colectiva de las estadísticas de los jugadores, sus capacidades y sus habilidades de rendimiento completas son los factores que impulsan los resultados en el sector del deporte profesional. El análisis de Big Data ha cambiado significativamente el negocio del deporte, ya sea para el deporte profesional, principiante o juvenil. Big Data ha transformado las industrias deportivas transformando los datos estadísticos en contenido estable y comprensible y gestionando la información cualitativa y cuantitativa.
Tendencias clave del mercado
El fútbol representa la mayor cuota del mercado de análisis deportivo
• Debido al creciente interés en las ligas de fútbol como la UEFA Champions League, la MLS, la EPL y la ISL, el fútbol por sí solo representa la mayor parte del mercado de análisis deportivo. Además, el trabajo conjunto de equipos y clubes con empresas de análisis es una gran tendencia en la industria. Por ejemplo, Opta, el principal proveedor de datos deportivos de fútbol, se ha asociado con numerosas ligas y clubes de fútbol. Tanto si un jugador tiene el balón como si no, el análisis de Opta puede rastrear cada movimiento que realiza en un área determinada del campo.
• En conclusión, el creciente nivel de competencia, la necesidad de una mejor toma de decisiones para obtener una ventaja sobre los rivales, la adopción de una estrategia para los partidos en el campo, la venta de entradas y la influencia de las redes sociales son factores determinantes. Panorama competitivo
• El mercado de análisis deportivo está controlado por grandes empresas con una presencia en el mercado mucho mayor, y ha habido cierta consolidación modesta del mercado. En términos de cuota de mercado, sólo unos pocos de los principales rivales dominan actualmente el mercado. Estas grandes empresas, que controlan una cuota de mercado considerable, se están centrando en la expansión de su clientela en el extranjero. Estas empresas están utilizando proyectos de colaboración estratégica para aumentar su cuota de mercado y su rentabilidad. Los participantes en el mercado también están adquiriendo empresas de nueva creación que están desarrollando tecnologías de mercado de análisis deportivo con el fin de mejorar las capacidades de sus productos.
Principales actores
Conclusión
La preparación es clave para el rendimiento del atleta. Un buen ejemplo es el uso de la ciencia de datos por parte del Liverpool FC para dominar a sus rivales en la reciente Premier League y la Champions League. El entrenador del Liverpool utilizó la ciencia de datos para cambiar el resultado de los partidos a medida que se jugaban con gran efecto: después de todo, son los ganadores de la UEFA Champions League (2018-19) y la Premier League (2019-20). Algunos investigadores han propuesto algunos métodos para resolver los problemas en el área de los grandes datos deportivos, como la predicción del rendimiento de los atletas en el gráfico de conocimiento y la búsqueda de una estrella en ascenso del deporte. Sin embargo, las soluciones de algunos problemas cruciales siguen siendo desconocidas, según un análisis de la literatura sobre el tema.
Autor: Bobby Singh