Esta tecnología, llamada NeuroFlex, estará disponible para que los médicos estudien los casos de aquellos futbolistas que sufran algún traumatismo cerebral en el transcurso del juego.
Para analizar cada caso, los jugadores afectados por alguna conmoción se tienen que colocar el casco de realidad virtual. A través de él, y en tiempo real, se analizan los movimientos de los ojos y de la cabeza, lo que genera una serie de datos en los que los médicos se pueden basar para decidir si un futbolista puede o no regresar al campo de juego.
Además, en tenis, fútbol, maratón, natación y en muchas otras disciplinas deportivas el análisis de los grandes volúmenes de datos es una de las formas más importantes para optimizar los procesos y el rendimiento del juego. Tras recopilar datos y analizarlos, es posible hacer que los jugadores tengan un mejor desempeño y disminuir el riesgo de lesiones. En simultáneo, los clubes y entrenadores utilizan el análisis de big data para pensar estrategias de juego más exitosas, aumentar el número de partidos ganados y anticiparse a las posibles jugadas de los contrincantes.
Los grandes volúmenes de datos están reconfigurando tanto la manera en la que compiten los deportistas profesionales, como las vías para gestionar los negocios deportivos.
La conexión de los datos entre los jugadores, entrenadores y dirigentes
Si bien el Data Science o Ciencia de Datos está dando sus primeros pasos en el mundo del deporte, ya está modificando la manera en la que los deportistas se entrenan y hasta la forma en que los fans analizan los espectáculos deportivos. En tal sentido, el mercado global de análisis de datos en deportes se estimó en 774,6 millones de dólares en 2018, pero está creciendo en más de un 30%.
Pero, ¿para qué se usa el big data en los deportes? Por ejemplo, se apela a esta disciplina para tomar decisiones en base a datos que son recopilados en tiempo real, y examinados por profesionales conocidos como Data Scientist, que utilizan herramientas específicas para detectar errores tácticos cometidos por el deportista y en función de ese aprendizaje, se diseña un entrenamiento para prevenir que el atleta no vuelva a cometer esos fallos.
El Big Data también se utiliza para el scouting: se analizan grandes cantidades de datos de fuentes diversas para identificar a los jugadores con mayor potencial.
Los científicos de datos también están abocados a tareas más vinculadas con el mundo del negocio deportivo, como entregar información relevante para que los profesionales de marketing desarrollen campañas personalizadas efectivas y promociones más exitosas comprendiendo, por ejemplo, cómo se desplazan los fans por los estadios para colocar negocios y puestos de comida estratégicamente y así también para optimizar los niveles de seguridad.
Para ejemplificar con deportes puntuales, en ciclismo se puede determinar cómo pedalear para llegar a la meta en el menor tiempo posible. En el golf se apela al Big Data para obtener información como la velocidad de giro y la posición de balanceo hacia atrás; y en tenis es posible analizar los datos para conocer el patrón de juego de los rivales.
Cómo ser un profesional del deporte sin ser deportista
Para este trabajo los Científicos de Datos utilizan el lenguaje de programación Python, algoritmos de machine learning y otros softwares específicos.
Para formar parte de la nueva generación de profesionales del mundo del deporte, hay que formarse en Ciencia de Datos. La organización educativa Digital House cuenta con un programa de Data Science, cuyas clases son 100% remotas y el curso tiene una duración total de 7 meses. A lo largo de la cursada, los estudiantes aprenderán a trabajar con los datos de principio a fin a través de trabajos prácticos y de la mano de docentes con amplia trayectoria profesional.
El envión que está tomando el uso de los grandes volúmenes de datos en el deporte es imparable, y hace pensar que los Científicos de Datos pueden generar una ventaja competitiva tan importante como la de los propios deportistas.
