El uso de big data en diversas industrias, incluidas las finanzas, la sanidad y el marketing, está ganando popularidad. Big data hace referencia al análisis de datos históricos voluminosos para encontrar tendencias clave y tomar mejores decisiones comerciales. En particular, el uso de big data en los deportes ha llevado a las organizaciones deportivas a desarrollar departamentos analíticos. De los cuatro deportes principales en Estados Unidos, se informa que el 97 por ciento de los equipos de MLB y el 80 por ciento de los equipos de la NBA emplean profesionales de análisis.

Los conjuntos masivos de datos de deportes sin procesar ahora se pueden analizar a través de procesos estadísticos como el análisis predictivo y la teoría de juegos. El análisis de datos continúa influyendo en cómo se juegan los juegos en términos de rendimiento individual y eficiencia.

Moneyball

Antes de la reciente afluencia de análisis de big data en los deportes, el gerente general de los Atléticos de Oakland Billy Beane utilizó el análisis de datos para identificar jugadores infravalorados al construir sus equipos de béisbol. Mediante el uso de estadísticas y modelos predictivos, Beane aprovechó la tecnología y los análisis para superar las limitaciones salariales. El análisis predictivo analiza los patrones en los datos históricos para determinar el rendimiento y las tendencias futuras. Con avances algorítmicos y biomédicos, la industria del deporte tiene una mayor confianza en predecir y medir el éxito de los jugadores actuales y futuros.

Comúnmente conocida como la teoría de la Bola de Dinero, Beane sugiere que un porcentaje de embasamiento de un jugador es importante para predecir el éxito del equipo y los salarios de los jugadores. Un alto porcentaje de base puede asociarse con jugadores financieramente infravalorados en el mercado. La teoría de Beane continúa influyendo en la construcción de la alineación de los Oakland A. Durante las últimas 30 temporadas, el OBP ajustado del atletismo se ubica en el 90 por ciento superior de los equipos de la MLB. (Para obtener más información, consulte: The Big Play In Big Data .)

NBA Data Analytics

El equivalente de la NBA de Moneyball se ha asociado principalmente con el Gerente General de Houston Rockets, Daryl Morey. Como firme partidario del análisis de deportes, Morey ha comercializado análisis en la NBA y fundó la Conferencia MIT Sloan Sports Analytics. El objetivo de las conferencias anuales de MIT es proporcionar un foro para la discusión y la promoción del papel cada vez mayor de análisis en la industria del deporte. En la NBA, el análisis de datos ha proporcionado a los equipos mejores formas de medir la eficacia del jugador y la efectividad defensiva. El valor de un jugador puede medirse por un número de métricas, incluida la clasificación de eficiencia del jugador, las acciones ganadoras y las ganancias por encima del jugador de reemplazo.

Los hallazgos de Morey han transformado en gran medida el juego de baloncesto al promover un sistema de ritmo rápido en favor de los descansos rápidos y los triples sobre los tiros de rango medio. Como resultado, Morey's Rockets ha intentado la menor cantidad de tiros de medio en las últimas dos temporadas.Del mismo modo, los intentos de gol de campo de tres puntos se han convertido en un fuerte indicador del éxito del equipo. (Obtenga más información sobre la interrupción de datos: Cómo Big Data ha cambiado las finanzas .)

Tecnología de seguimiento

La innovación tecnológica está impulsando la investigación sobre el estado físico al rastrear cómo las personas hacen ejercicio y practican deportes. Los 30 escenarios de la NBA son compatibles con la tecnología de seguimiento STATS SportVu, que ofrece estadísticas de jugadores y equipos. Con la ayuda de seis cámaras detectoras de movimiento, los propietarios pueden recopilar conjuntos de datos con el fin de rastrear la aptitud del jugador y ejecutar planes de juego.

Además de las cámaras detectoras de movimiento, los dispositivos portátiles contribuyen a una mejor biomecánica en cuanto a deportes y estado físico. Desde las bandas hasta la ropa, la tecnología ha ayudado a determinar el estrés físico que soportan los atletas. Dados los datos en tiempo real de la velocidad a la frecuencia cardíaca, los entrenadores y los médicos pueden diseñar programas únicos para cada individuo. Además, la gran cantidad de información recopilada por la tecnología portátil finalmente proporcionará información sobre cómo las actividades afectan la salud y predicen lesiones. (Para obtener más información, consulte: Análisis de razones: Encontrar los datos .)

Conclusión

A medida que avanza la tecnología, la recopilación de voluminosos datos en bruto continúa transformando el análisis en múltiples industrias. En particular, ha habido una implementación de análisis de datos generalizada en los principales deportes estadounidenses. La recopilación de datos y su posterior análisis se ve facilitada por las cámaras y la tecnología portátil y se refleja en las elecciones de los jugadores, las decisiones de entrenamiento y los planes de juego. El análisis de datos no solo ha influido en el producto de la cancha, sino que el análisis predictivo proporciona información sobre la participación de los aficionados. Como la industria del deporte ha aceptado ampliamente el análisis de datos, utilizó la herramienta para complementar, en lugar de reemplazar, los métodos tradicionales.