El futuro del fútbol es hoy
Vivimos tiempos emocionantes para los deportes, ya que los conocimientos innovadores sobre salud y entrenamiento están aprovechando mejor que nunca los datos y la tecnología. Esto es parte de por qué han surgido las empresas especialistas en Big Data dentro del mundo del fútbol, trabajan para usar #bigdata para revolucionar la forma en que apoyamos a los equipos de fútbol.
El auge del análisis de datos La capacidad de recopilar, almacenar y procesar cantidades masivas de información de diferentes fuentes ha permitido a los equipos deportivos predecir el rendimiento de los jugadores mejor que nunca. Hoy en día es posible que los equipos deportivos profesionales utilicen el análisis predictivo para optimizar el entrenamiento. La tecnología ha cambiado la forma en que se gestionan muchos aspectos de los deportes. Por ejemplo, las herramientas de recopilación de datos han transformado el proceso de reclutamiento al rastrear el desempeño de los posibles reclutas a lo largo del tiempo. El análisis de datos permite a los equipos monitorear y analizar el entrenamiento, los costos, el comportamiento y el rendimiento de los jugadores (Holland et al., 2007).
El análisis deportivo es un campo en crecimiento que utiliza datos para hacer predicciones sobre el rendimiento de los jugadores con el fin de optimizar los resultados de éxito. En el deporte profesional, los análisis se utilizan con fines de identificación y marketing de talentos, así como para formación de equipos y desarrollo de jugadores. En los Estados Unidos, la palabra de moda soccer analytics es un término para el uso de estadísticas avanzadas en los deportes para connotar que un equipo o jugador es «analítico».
Para mejorar las métricas de predicción de resultados, existen dos métodos principales: 1) Emplear técnicas analíticas avanzadas como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, pero más comúnmente 2) Analizar datos históricos. El primer enfoque requiere un poder de cómputo significativo que a menudo limita su aplicación a pequeñas empresas o entornos de investigación.
El análisis de datos o football analytics también permite a los clubes y ligas controlar los hábitos de sus jugadores, para que sepan cuándo un jugador está a punto de fallar o necesita más ayuda. Estos conocimientos útiles son el resultado del uso de big data , que es el proceso de recopilar, almacenar y analizar datos. La evolución de los grandes datos El análisis de datos existe desde hace bastante tiempo, pero el big data es un fenómeno relativamente nuevo. A fines de la década de 1990 y principios de la de 2000, se utilizaron macrodatos para analizar los registros de los pacientes. El proceso de análisis de registros de pacientes inicialmente se limitaba a cuántos pacientes había en una base de datos y cuántos de ellos tenían una determinada condición o diagnóstico. Sin embargo, para el año 2000, fue posible analizar puntos de datos como el índice de masa corporal (IMC) o la presión arterial. .
Hoy en día, los grandes datos se han utilizado para desarrollar estrategias de juego generadas por computadora y perfiles de compradores de viviendas. Hay muchas formas diferentes en que la aplicación de big data puede ser una ventaja para las organizaciones. Por ejemplo, en un artículo de Michael Morello y Andrea Vahlkamp, «The Future of Big Data and Predictive Analytics», analizan cómo el análisis predictivo se está volviendo más relevante para las empresas que están aumentando el uso de esta tecnología.
