Des de fa alguns anys venim observant com el Big Data està irrompent amb força en àmbits com el Màrqueting, la Salut, la Banca o les Assegurances, però també en el món de l’esport professional. Avui dia s’analitza pràcticament tot, des de quotes de pantalla o l’afluència d’afeccionats als estadis, passant per la seva procedència, edat o sexe, sense perdre de vista els detalls del propi esport: distàncies recorregudes, passades realitzades amb èxit, punts, cops, etc. A més, els propis esportistes es troben monitorats en tot moment, seguint en temps real aspectes com ara constants vitals, calories consumides o hores de somni, entre altres, per la qual cosa veiem que Big Data i Esport fan una combinació perfecta.
El fet que està afavorint que aquestes aplicacions siguin possibles és l’existència de mitjans cada vegada més sofisticats per a recopilar totes aquestes dades (càmeres, sensors, wereables…) i que la capacitat d’emmagatzematge i processament ha crescut de manera exponencial amb la irrupció de noves tecnologies. D’aquesta forma, els entrenadors poden optimitzar el rendiment dels seus equips o esportistes millorant la seva posició en el terreny de joc o polint detalls tècnics. També poden revisar el volum i tipologia d’entrenament o ajustar la ingesta d’hidrats de carboni o proteïnes en funció del moment de la temporada o de l’esforç realitzat per a assegurar així una correcta recuperació. L’objectiu final d’unir Big Data i esport és recopilar tota aquesta informació per a ajudar els professionals a prendre la millor decisió a cada moment.
Són múltiples els exemples de l’ús de tecnologia Big Data en alguns dels principals esports a tot el món. Als Estats Units, la seva utilització en bàsquet o el beisbol és ja generalitzada. L’NFL (National Football League, lliga de futbol americà professional dels Estats Units) disposa d’una plataforma que serveix de suport a tots els equips de la lliga proporcionant tot tipus d’informació: des de l’estat de la superfície de la gespa a les condicions climatològiques o les dades de l’etapa universitària de cada jugador.
En la mateixa línia, els equips de la NBA (National Basketball Association, lliga privada de bàsquet professional dels Estats Units) compten amb estadístiques actualitzades en temps real que els permeten preparar l’estratègia de cada partit, càmeres que segueixen en tot moment els moviments dels jugadors o armilles que informen de l’evolució de paràmetres de salut. A tall d’exemple d’aquesta simbiosi entre Big Data i esport, l’any 2013 els Golden State Warriors eren l’equip que més llançaments de tres punts rebia, així que va instal·lar un sofisticat sistema de càmeres que bàsicament divideix la pista en una quadrícula tridimensional i grava vint imatges per segon de cada jugador per a així identificar possibles fallades de col·locació.
A Europa, el món del futbol també ha experimentat importants avanços en aquest camp gràcies a la unió de Big Data i esport. Com a casos d’ús i exemples significatius podem destacar per exemple en de la selecció Alemanya en el Mundial de 2014. L’ús de sensors en els futbolistes i càmeres durant els entrenaments i els amistosos va brindar una valuosíssima informació al seleccionador Joachim Löw i al seu cos tècnic, portant-los a aconseguir la seva història d’èxit: la victòria final del campionat.
A nivell de clubs, un altre exemple de Big Data i esport és el de l’Arsenal, que ha instal·lat en el seu estadi recentment vuit càmeres que segueixen en tot moment als seus jugadors amb la finalitat de millorar el seu posicionament en el camp. Aquest nou sistema permet recollir 1,4 milions de dades per partit i se centra en analitzar especialment els moments en els quals els jugadors no estan en contacte amb la pilota, la seva col·locació i els seus moviments. Alguna cosa semblança està realitzant també el Barça en la lliga Espanyola, que ha implantat un sistema que li permet conèixer més detalladament els patrons de joc dels equips rivals i millorar els moviments dels seus jugadors.
També en la Premier Lligui anglesa, el Leicester City va utilitzar tècniques de Big Data per a resoldre un problema greu. La temporada següent a alçar-se amb el campionat (2015-2016), el rendiment de l’equip va baixar notablement així que van recórrer a una empresa de Big Data per a analitzar amb números, de la manera més objectiva possible, quins eren els factors que els havien portat a l’èxit l’any anterior i, sobretot, quin havia canviat la següent temporada per a produir una caiguda tan significativa en els resultats de l’equip.
Però l’ús de Big Data en l’esport té multitud d’aplicacions més enllà de la millora en el rendiment i en els resultats. En esports de molt de contacte com el rugbi o el futbol americà, el cos tècnic és capaç de realitzar prediccions esportives com anticipar si un jugador té risc de lesió comparant mesuraments d’informació que proporcionen petits sensors que porten els jugadors en tot moment amb bases de dades històriques.
Com comentem al principi, la utilització de Big Data en l’esport d’elit té com a principal objectiu ajudar entrenadors i cos tècnic a prendre les millors decisions, que fet i fet serviran perquè els esportistes d’elit obtinguin el màxim rendiment. En aquest sentit, les possibilitats d’aplicació de la tecnologia en l’esport són infinites. Aquest cap de setmana ha començat el Mundial de futbol de Rússia 2018 i estem segurs que coneixerem noves i innovadores maneres d’usar Big Data per a la preparació dels equips, per la qual cosa la revolució tecnològica, no ha fet més que començar!