La ciencia de los datos en el deporte
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Imagina que eres un quarterback y acabas de salir del campo. Tu equipo ha perdido. Podrías considerarlo un fracaso y darlo por terminado, o podrías verlo como una oportunidad para mejorar. ¿Cómo? En tu camiseta hay sensores que han seguido todos tus movimientos, y los datos que contienen te ayudarán a que el próximo partido sea diferente.
Sí, ahora se recogen datos en los deportes de todo el mundo para ayudar a guiar a los equipos hacia la victoria. Tanto si eres un aficionado al baloncesto en Estados Unidos como un fanático del fútbol en Europa, puedes esperar que los big data influyan cada vez más en esta enorme industria. A nivel mundial, el mercado del deporte profesional tiene un valor de más de 90.000 millones de dólares, lo que supone una gran oportunidad para el big data. Al igual que otros sectores utilizan los datos para llegar a su público y conectar con él, el atletismo también lo hace para mejorar la experiencia de los jugadores, la organización y los aficionados.
Los datos pueden ser compartidos y utilizados a un nivel extremadamente granular, mejorando la experiencia del deporte profesional para todas las partes involucradas. En lugar de confiar en la intuición, la experiencia y las anécdotas, los participantes y entusiastas del deporte pueden examinar los datos que cuentan la historia real para ayudar en todos los aspectos del juego, desde la captación de jugadores hasta el compromiso de los aficionados.
Ojeadores de fútbol con big data
Aplicaciones de Big Data en la industria del deporte¡Manténgase actualizado y seguro! Reciba las actualizaciones de las últimas publicaciones y más de Analytics Steps directamente en su bandeja de entrada. Suscribirse Al suscribirse, estoy dando mi consentimiento para recibir correos electrónicos. Lea nuestra política de privacidad.El Big Data ha ido 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 del 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 en el caso de proporcionar actualizaciones jugada a jugada o de discutir 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 los expertos, los principiantes o los 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.
Análisis de big data en el deporte
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Analista de datos deportivos
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.