Big data en deporte: qué es, aplicaciones y ventajas

El deporte moderno ya no se decide únicamente en el campo: el uso del big data está revolucionando la forma de trabajar de entrenadores, clubes y deportistas. Un ejemplo muy ilustrativo fue el fichaje de Virgil van Dijk por el Liverpool F.C. Aunque apenas conocido por el público general, las estadísticas de este defensa reflejaban una extraordinaria tasa de éxito en duelos defensivos y en recuperación del balón, justo lo que el equipo necesitaba.

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¿En qué consiste el big data en deporte?

El big data en deporte es el uso de grandes volúmenes de datos y herramientas de análisis avanzado para estudiar el rendimiento de los deportistas con el objetivo de tomar mejores decisiones.

En el fútbol, por ejemplo, se analizan miles de datos en cada partido: el número de pases completados, la velocidad de los jugadores, la distancia recorrida, las zonas del campo donde se pierde o recupera el balón, y la intensidad de la presión, entre muchos otros.

El big data no solo es útil para planificar entrenamientos: también se utiliza para la prevención de lesiones y para reducir riesgos en los fichajes de jugadores.

¿Cómo se aplica el big data en el deporte?

El big data se aplica en todo tipo de deportes. Para recoger, analizar y transformar grandes cantidades de información, se sigue un proceso estructurado:

• Fase 1: Definición de objetivos

Todo comienza con una pregunta: ¿Qué se quiere mejorar? A partir de ese objetivo, se determinan las variables que conviene estudiar. Por ejemplo, si un club quiere prevenir lesiones musculares, analizará factores como la carga de entrenamiento, la frecuencia cardiaca, la calidad del sueño, la fatiga acumulada o el historial médico del jugador.

• Fase 2: Recogida de datos

Una vez definidos los indicadores, comienza la captura de información a través de múltiples fuentes:

• Sensores GPS y acelerómetros que registran la velocidad, la distancia y la intensidad.
• Cámaras de seguimiento que monitorizan la posición de los jugadores y el balón.
• Dispositivos biométricos que miden la frecuencia cardiaca o la recuperación.
• Estadísticas de partido (pases, tiros, recuperaciones, duelos).
• Información médica, estado nutricional y de entrenamiento.

Cada partido o sesión puede generar millones de datos.

• Fase 3: Almacenamiento y preparación de datos

Los datos recogidos se almacenan en plataformas y se clasifican en categorías (datos físicos, técnicos, tácticos, médicos). Además, se depuran errores, duplicados o registros incompletos.

También se normalizan los formatos para que toda la información sea comparable. Por ejemplo, si distintos dispositivos registran la velocidad en unidades diferentes, primero hay que unificarlas.

• Fase 4: Análisis estadístico y predictivo

En esta fase los analistas buscan patrones, tendencias y relaciones a través de la observación directa de los datos, o haciendo uso de herramientas de IA en el deporte, modelos estadísticos y aprendizaje automático.

• Fase 5: Visualización e interpretación

Los resultados se traducen en paneles, gráficos e informes comprensibles para entrenadores, preparadores físicos o directivos. La clave no es solo generar datos, sino presentarlos de forma útil y fácilmente interpretable.

• Fase 6: Toma de decisiones y evaluación de resultados

Con toda esta información, el cuerpo técnico ya puede tomar una decisión basada en la información y no en la intuición. Algunas decisiones habituales son:

• Modificar cargas de entrenamiento.
• Cambiar planteamientos tácticos.
• Rotar jugadores en deportes de equipo.
• Ajustar estrategias frente a un rival.
• Seleccionar fichajes.

Tras aplicar una decisión, se analiza el impacto de esta con el fin de medir la eficacia del modelo. De esta manera, el proceso vuelve a reiniciarse. Los nuevos datos alimentan el sistema, refinan los modelos y mejoran la precisión futura. Cuantos más datos se recopilan, más fiables son las predicciones.

Ventajas de usar el big data en deporte

El uso del big data en el deporte aporta numerosas ventajas que han transformado la forma en que entrenadores, clubes y organizaciones toman decisiones.

• Rendimiento deportivo

Una de las funciones más importantes del big data en el deporte es el análisis del rendimiento. Los entrenadores pueden ver qué jugador está más fatigado, quién presiona mejor o en qué minuto el equipo baja su intensidad.

Gracias al análisis de datos como la velocidad, la resistencia o la precisión, los entrenadores pueden diseñar entrenamientos personalizados para cada jugador. Esto permite optimizar sus fortalezas y corregir debilidades.

• Prevención de lesiones

Al monitorizar la carga física y el esfuerzo acumulado, los equipos pueden detectar señales de fatiga antes de que aparezca una lesión. Así, es posible ajustar los minutos de juego o la intensidad de entrenamiento para proteger a los deportistas previniendo lesiones.

• Toma de decisiones tácticas

Con el big data, los entrenadores deportivos pueden analizar patrones de juego, como las zonas donde un equipo pierde más balones o el modo en que se comporta un rival ante diferentes situaciones. Esto ayuda a preparar estrategias más efectivas.

• Fichajes

En el ámbito de los fichajes, el big data ayuda a los clubes a identificar talentos en todo el mundo. En lugar de basarse solo en la observación directa, analizan estadísticas avanzadas de miles de deportistas, reduciendo el riesgo de errores en las incorporaciones.

• Tendencias globales

Organismos como la FIFA o la UEFA utilizan el big data para analizar tendencias generales en el juego y optimizar la experiencia del espectador. Por ejemplo, si los datos muestran que el balón está en juego menos tiempo del deseable, los organizadores pueden introducir medidas para reducir interrupciones. También se utiliza para diseñar un calendario competitivo que proteja la salud de los jugadores frente a excesos de cargas y desplazamientos.

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