Las tecnologías de análisis de datos son un gran aliado para deportistas de distintas disciplinas, ayudándolos a incrementar el rendimiento y mantenerse en lo más alto.
Hoy en día, el big data es una de las mejores formas en que los deportistas pueden aprovechar la tecnología a su favor para incrementar su rendimiento. La ciencia de los datos consiste en un proceso de análisis e interpretación de grandes volúmenes de estadísticas y datos, tanto estructurados como no estructurados para convertirlos en información.
Tanto atletas de alto rendimiento, como equipos profesionales utilizan herramientas de análisis de datos para identificar sus fortalezas y poder maximizarlas, así como para conocer sus debilidades para trabajar en ellas. A través del big data los atletas pueden analizar diversos aspectos de su desempeño durante una competencia. Esto les permite implementar entrenamientos personalizados basados en las áreas de oportunidad tomando en cuenta la información obtenida. De esta forma pueden trabajar estratégicamente en corregir sus defectos y reforzar sus fortalezas.
La fórmula del éxito
Algunos atletas y organizaciones deportivas ya han visto resultados positivos en la implementación de herramientas de análisis de datos en sus disciplinas.
Red Bull dice que el big data fue una pieza clave de su éxito en el 2021
La Fórmula 1 es uno de los deportes donde más se utiliza el big data, ya que cada elemento del rendimiento de un auto puede ser analizado a través de los datos generados durante, prácticas, pruebas y carreras. En el 2021, Oracle Cloud firmó un convenio para convertirse en la herramienta de big data de Red Bull.
La asociación con Oracle, le permitió a la escudería del mexicano, Checo Pérez, aumentar un 25% la cantidad de simulaciones en comparación con temporadas pasadas. Además, estos ejercicios ahora se pueden realizar hasta 10 veces más rápido. Esto facilita a los ingenieros de Red Bull obtener mediciones y realizar análisis más precisos, ayudando a identificar áreas para mejorar el desempeño de sus vehículos.
Las simulaciones les permiten a los miembros de analítica de Red Bull detectar desde que neumáticos usar, hasta en cuál vuelta parar en boxes y como mejorar los tiempos de rebase en curvas, así como ampliar la variedad y el volumen de los datos analizados.
Esto ayudó a Checo a conseguir el 4to lugar del campeonato de pilotos en el 2021 con 190 puntos, culminando su mejor temporada hasta ahora. Además, ese mismo año su compañero en Red Bull, Max Verstappen, logró alzar el campeonato. El director del equipo y CEO de la escudería, Christian Horner, aseguró que el uso de la herramienta de big data, Oracle Cloud, les permitió tomar decisiones en la pista las cuales ayudaron a sus dos pilotos a lograr su mejor año como profesionales en la F1.
El entrenador de Novak Djokovic explica cómo el big data lo ayuda a ganar Grand Slams
En el 2017 Novak Djokovic comenzó a utilizar herramientas de big data para mejorar nivel de juego y desde entonces ha levantado 8 títulos de grand slam, manteniéndose en la cima del tenis mundial. Su entrenador de estrategia Craig O’Shannessy ha desempeñado un papel central en la adopción de la tecnología analítica por parte del tenista serbio.
O’Shannessy se encarga de analizar la información arrojada por las herramientas de datos, como los porcentajes de efectividad de cada tipo de tiro realizado por Novak en cualquier situación del partido. Además, analiza las mismas variables en el rival, para identificar sus debilidades y encontrar patrones en su juego que ayuden a Djokovic a implementar estrategias específicas para cada oponente.
Esta información se le proporciona a Novak para que pueda conocer con exactitud los datos de absolutamente cualquier aspecto de su juego y así se enfoque en los puntos a mejorar. Así mismo obtiene con la información recabada una serie de recomendaciones sobre los cambios para hacer en su servicio, su colocación en la cancha o el punto de contacto con la bola, entre muchos otros.
Desde el 2017, cuando el tenista serbio comenzó a utilizar la ciencia de datos, a la fecha, ha aumentado de 4.1 a 7.2 su promedio de saques aces por partido. Además ha mejorado en este departamento en cada año desde entonces. Esto se debe en gran medida al uso de big data, por medio del que puede obtener información clave para mejorar su saque.
Steph Curry y la data revolucionando el baloncesto profesional
Un equipo que ha adoptado en gran medida el análisis de datos desde hace unos años son los Golden State Warriors. El uso de big data ha jugado un papel fundamental ayudando a Steph Curry a convertirse, el año pasado, en el mejor tirador de triples de todos los tiempos. Ya que esta tecnología le permite identificar el área de la cancha desde donde sus tiros tienen mayor porcentaje de efectividad.
Actualmente, todos los estadios de la NBA cuentan con una tecnología de tracking, utilizada para rastrear todos los movimientos de los jugadores a 25 fotogramas por segundo, con el fin de obtener la mayor cantidad de analítica de datos para el uso de los equipos. Esto permite analizar las jugadas a fondo por el cuerpo técnico, para ajustar sus tácticas a la defensiva y ofensiva en función del equipo o el jugador contrario.
Lo anterior facilita al entrenador Steve Kerr, implementar estrategias que giren en torno a que su mejor jugador, Steph Curry pueda tirar desde una posición cómoda para él. La información le brinda al jugador una ventaja sobre cómo ajustar su juego y esfuerzo en función de su oponente.
Los datos y estadísticas siempre han sido una parte importante de la industria del deporte para jugadores, entrenadores, directivos y aficionados. Sin embargo, desde que se analizan a fondo, gracias a la tecnología del big data la cual genera información más precisa y detallada, está revolucionado la manera de ver y hacer deporte.
Con casos como los de estos deportistas se demuestran que el uso de la ciencia de datos no solo puede ayudar a los equipos a ganar juegos, estas herramientas son fundamentales para mejorar el rendimiento individual de los atletas. Por eso, seguramente seguiremos viendo casos de deportistas o instituciones que implementan esta clase de tecnología para mejorar sus resultados.
