Aprovechar el poder de la ciencia de datos en los deportes

Se espera que la ciencia de datos y el análisis en el mercado deportivo aumenten a 2930 millones de dólares a una tasa del 20,65 %. Según una encuesta realizada por KPMG , el 97 % de los profesionales del deporte cree que la tecnología, incluida la ciencia y el análisis de datos, tendrá un impacto significativo en la industria del deporte en los próximos años.

Las organizaciones han podido encontrar patrones y conocimientos que antes eran impensables debido a la incorporación de la ciencia de datos en el negocio del deporte. Las técnicas de ciencia de datos ahora se están utilizando para evaluar grandes cantidades de datos para desarrollar planes y estrategias de juego efectivos. Por ejemplo, el rendimiento de los jugadores, el clima y otros factores que afectan las estadísticas deportivas se pueden predecir mediante modelos predictivos. Las organizaciones deportivas están tomando decisiones más sabias para mejorar su posición en sus mercados utilizando la ciencia de datos.

Por lo tanto, se entiende que la necesidad de profesionales calificados en ciencia de datos en el sector deportivo está aumentando exponencialmente. Por lo tanto, ahora es el momento adecuado para mejorar en Data Science .

¿Por qué y cómo es útil la ciencia de datos en los deportes?

La ciencia de datos se utiliza principalmente en la industria del deporte para evaluar información. A continuación se presentan algunos detalles más sobre este hecho:

Toma de decisiones informada

La ciencia de datos en los deportes puede ser útil para tomar decisiones tácticas cruciales. Por ejemplo, el ex entrenador del Chelsea Football Club, Thomas Tuchel, sustituyó a Kepa Arrizabalaga muy tarde en el partido (final de la UEFA Champions League 2021 entre Chelsea y Manchester City). Lo hizo porque sabía por las estadísticas que Kepa es el mejor parando los penaltis.

Kepa paró con éxito dos penales y el Chelsea se impuso en la tanda de penaltis, como se esperaba. Hay muchos otros casos increíbles, especialmente de la NBA.

La conclusión es que los juicios respaldados por datos tanto dentro como fuera del campo tienden a ser más sólidos y precisos.

Mayores ingresos

La venta de entradas es otra área en la que los equipos deportivos utilizan ampliamente la ciencia de datos para aumentar los ingresos. La determinación efectiva de los precios de las entradas es un aspecto crucial de las ventas. Las organizaciones deportivas pueden establecer el valor óptimo para sus clientes y la organización mediante el análisis de datos para obtener una comprensión más profunda de las métricas financieras clave.

Otro ejemplo es cuando se analizan los datos para comprender las compensaciones que los espectadores hacen entre elementos como la posición del asiento, las opciones de comida y bebida y las opciones adicionales de la sección del club.

La ciencia de datos en los deportes también es útil para aumentar las ventas de artículos deportivos en línea. Para maximizar los ingresos, los equipos deportivos analizan los datos de los productos utilizando métodos que incluyen la recopilación, limpieza y modificación de datos.

Mejor entrenamiento

Cada juego exitoso es la consecuencia de un entrenamiento diligente y una práctica rigurosa. Sin embargo, el énfasis en el cerebro sobre el trabajo en las tecnologías modernas mejora la capacitación. La ciencia de datos y la inteligencia artificial se están aplicando en la industria del deporte para mejorar el entrenamiento y el entrenamiento porque es una técnica crucial. La industria del deporte, así como el entrenamiento relacionado con el rendimiento de los atletas, han experimentado cambios significativos.

El entrenamiento también mejora con el análisis del rendimiento, las fortalezas, las deficiencias, el progreso y mucho más de los jugadores.

Análisis de equipo confiable

Los cálculos del equipo cuentan con la ayuda de la ciencia de datos. La estrategia del juego, la ejecución, lo que es beneficioso exclusivamente para el equipo, la teoría que el equipo debe emplear y otros factores pueden predecirse mediante el análisis del equipo. Se puede examinar el rendimiento de todos los equipos, no solo del jugador.

El resultado del juego de un equipo se puede predecir utilizando el sistema. Además, la tecnología simplifica la evaluación del rendimiento general de un equipo y la contribución de cada jugador al juego. Si los análisis del equipo son correctos, hay más posibilidades de ganar el juego.

Rendimiento de juego mejorado

Evaluar el desempeño o la actividad de cada jugador cuando realmente están jugando en el campo es una tarea desafiante, pero con Data Science, los entrenadores tienen la capacidad de concentrarse en los detalles más pequeños del jugador.

El rendimiento de un jugador mejora con esta técnica independientemente del equipo. Se utiliza para determinar las fortalezas y debilidades de un jugador, como su velocidad de carrera o tiro. Luego, utilizando este conocimiento, los entrenadores pueden diseñar regímenes de práctica que se concentren en mejorar estas regiones en particular.

El desarrollo de un jugador también se rastrea a lo largo del tiempo. Los entrenadores pueden determinar si el rendimiento de un jugador está aumentando o disminuyendo mediante el seguimiento de sus medidas de rendimiento a lo largo de varios juegos o temporadas. Luego pueden modificar su programa de entrenamiento en consecuencia.

Fuente: Deloitte Insights

Prevención de lesiones

Al examinar los patrones de movimiento de un atleta e identificar cualquier problema o desequilibrio potencial, la ciencia de datos también puede ayudar en la prevención de lesiones. La ciencia de datos, por ejemplo, puede examinar la forma de andar de un corredor para encontrar cualquier desviación que pueda causar una lesión. Luego, los entrenadores y entrenadores pueden crear planes de entrenamiento que aborden estos problemas y reduzcan la posibilidad de lesiones.

Además, se puede aplicar para mejorar la recuperación de un atleta. La ciencia de datos puede ofrecer información sobre los procedimientos de recuperación más efectivos para el atleta al examinar datos como los patrones de sueño del atleta, la variabilidad del ritmo cardíaco y los niveles de estrés. Por ejemplo, si los datos revelan que el sueño del atleta es de mala calidad, el entrenador podría modificar el plan de entrenamiento del atleta para dar mayor prioridad al descanso y la recuperación.

Experiencia deportiva en vivo

Muchas personas disfrutan viendo eventos deportivos en vivo o en persona. La tecnología innovadora ha hecho que sea más fácil ver deportes en vivo. Sin embargo, la ciencia de datos y la inteligencia artificial van un paso por delante y ofrecen una serie de beneficios.

Las tecnologías basadas en datos ayudan a recopilar una variedad de datos de eventos deportivos en vivo, incluidos datos del lugar, datos tácticos y datos ambientales. Los datos del lugar incluyen puntos de datos sobre la capacidad del estadio, la venta de entradas y la venta de mercancías, datos tácticos sobre las posiciones de los jugadores, patrones de pases y estrategias de jugadas a balón parado, y datos ambientales sobre la temperatura, la humedad, la velocidad del viento y otras condiciones meteorológicas que pueden afectar el rendimiento de los jugadores. .

Hay muchos más puntos de datos que las empresas deportivas utilizan para obtener información crucial.

Ejemplos reales del uso de la ciencia de datos

Liverpool FC (Soccer/Football) : Liverpool FC es un club de fútbol que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones en los movimientos de los jugadores, que utilizan para desarrollar programas de entrenamiento personalizados para cada jugador. Esto ayuda a optimizar el rendimiento del jugador y reduce el riesgo de lesiones. Además, el Liverpool FC utiliza el análisis de datos para identificar posibles objetivos de transferencia y analizar el rendimiento de sus oponentes. También utilizan la tecnología de la línea de gol .

Durante su campaña de la Premier League 2019-2020, identificaron los patrones de ataque más efectivos. Con datos también optimizaron el posicionamiento de sus jugadores en el campo. Esto los ayudó a marcar más goles y ganar más juegos, lo que finalmente los llevó a su primer título de la Premier League en 30 años.

Golden State Warriors : un ejemplo notable de cómo han utilizado la ciencia de datos fue durante su temporada de campeonato de la NBA 2015-2016, donde establecieron el récord de temporada regular de más victorias (73-9) en la historia de la NBA.

Durante esa temporada, el equipo utilizó la ciencia de datos para analizar el rendimiento de los jugadores y optimizar su estrategia de juego . Utilizaron algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos sobre movimientos de jugadores, tiros y otras métricas de rendimiento para identificar las alineaciones y estrategias más efectivas para diferentes oponentes y situaciones.

Además, el equipo utilizó el análisis de datos para optimizar el descanso y la recuperación de los jugadores. Hicieron un seguimiento de los niveles de fatiga de los jugadores utilizando tecnología portátil, lo que les ayudó a optimizar la cantidad de minutos que jugaba cada jugador y evitar el esfuerzo excesivo.

Mercedes-AMG Petronas Fórmula Uno : este equipo es bien conocido por su uso de la ciencia de datos en las carreras de Fórmula Uno. Utilizan datos para analizar todos los aspectos de sus autos y el rendimiento de la pista, con el objetivo de mejorar su rendimiento general durante las carreras.

Durante el Gran Premio de Austria de 2020, el equipo enfrentó una decisión difícil cuando uno de sus pilotos, Lewis Hamilton, recibió una penalización de tiempo por causar una colisión con otro piloto, por lo que Hamilton tuvo que cumplir una penalización de 5 segundos durante su parada en boxes. lo que lo puso en una desventaja significativa en comparación con sus competidores.

Para superar esta desventaja, el equipo utilizó el análisis de datos para determinar el momento óptimo para llevar a Hamilton a su parada en boxes. Analizaron los datos sobre los tiempos de vuelta, el desgaste de los neumáticos y el consumo de combustible de Hamilton, así como los datos sobre el rendimiento de sus competidores, para determinar el mejor momento para hacer la parada en boxes.

Empleos y carreras en Sports Analytics

Cuanto más aumenta la ciencia de datos en la industria del deporte, más oportunidades laborales hay. Esta es una oportunidad maravillosa para aquellos que aman los deportes y tienen talento para los datos. Estos aspirantes a profesionales ahora pueden construir carreras en la encrucijada de los deportes y la ciencia de datos. Por ejemplo, se necesita una comprensión profunda de la ciencia de datos para puestos como gerente de análisis de datos o analista de investigación de fútbol. Para estudiar ciencia de datos en profundidad, únase a un curso profesional de ciencia de datos con un plan de estudios integral examinado por la industria.