En los últimos años, el uso de Sport Analytics se ha convertido en una herramienta esencial para los equipos deportivos y los analistas de datos deportivos. Esta tecnología utiliza técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para obtener información valiosa sobre el rendimiento de los equipos y jugadores. En 2023, se espera que el mercado de Sport Analytics alcance los $5,2 mil millones de dólares, según un informe de MarketsandMarkets. En este post, te presentamos las últimas tendencias y casos de éxito en Sport Analytics para ayudarte a mantenerte al día y a mejorar tus análisis.

1. Análisis predictivo

En el ámbito deportivo, el análisis predictivo utiliza técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para hacer predicciones sobre el rendimiento futuro de un equipo o jugador. Esto puede ayudar a los entrenadores y analistas de datos deportivos a tomar decisiones más informadas sobre la estrategia del equipo y la selección de jugadores.

Un ejemplo concreto de análisis predictivo es el uso de la plataforma de análisis de datos de fútbol de StatsBomb. La plataforma utiliza técnicas de aprendizaje automático para predecir el rendimiento futuro de los jugadores de fútbol en función de su historial de rendimiento y otros factores. Con esta plataforma, los entrenadores y analistas de datos deportivos pueden tomar decisiones informadas sobre la estrategia del equipo y la selección de jugadores.

2. Análisis de video

El análisis de video utiliza la tecnología de reconocimiento de imágenes para analizar el rendimiento de los jugadores en el campo y ayudar a los entrenadores a mejorar su estrategia. También puede ayudar a los analistas de datos deportivos a identificar patrones y tendencias en el rendimiento de los jugadores.

Un ejemplo concreto de análisis de video es el uso de la plataforma de análisis de video de Catapult Sports. La plataforma utiliza tecnología de reconocimiento de imágenes para analizar el rendimiento de los jugadores en tiempo real y proporcionar información valiosa a los entrenadores y analistas de datos deportivos. Con esta plataforma, los entrenadores pueden identificar patrones en el rendimiento de los jugadores y ajustar su estrategia en consecuencia.

3. Wearables y tecnología portátil

Los wearables y la tecnología portátil pueden proporcionar información valiosa sobre la salud y el rendimiento de los jugadores, lo que puede ayudar a los entrenadores y analistas de datos deportivos a tomar decisiones informadas sobre la estrategia del equipo.

Un ejemplo concreto de wearables en el deporte es el uso de los dispositivos de seguimiento de rendimiento de Whoop en la NBA. Los jugadores de la NBA utilizan estos dispositivos para medir su sueño, su recuperación y su rendimiento, lo que puede ayudar a los entrenadores y analistas de datos deportivos a tomar decisiones informadas sobre la estrategia del equipo. Con esta información, los entrenadores pueden ajustar la carga de entrenamiento y la estrategia del equipo para maximizar el rendimiento de los jugadores.

4. Realidad aumentada y virtual

La realidad aumentada y virtual pueden ayudar a los entrenadores y analistas de datos deportivos a visualizar mejor el rendimiento de los jugadores y a mejorar su estrategia.

Un ejemplo concreto de realidad aumentada es el uso de la plataforma de análisis de datos de fútbol de Second Spectrum. La plataforma utiliza tecnología de realidad aumentada para visualizar el rendimiento de los jugadores en tiempo real y proporcionar información valiosa a los entrenadores y analistas de datos deportivos. Con esta plataforma, los entrenadores pueden identificar rápidamente patrones en el rendimiento de los jugadores y ajustar la estrategia del equipo en consecuencia.

Es importante destacar que los datos utilizados en Sport Analytics provienen de diversas fuentes, como cámaras de video, sensores en los equipos y en los wearables, y sistemas de seguimiento de movimientos. Estos datos se procesan y analizan utilizando técnicas de aprendizaje automático y estadísticas para obtener información valiosa sobre el rendimiento de los equipos y jugadores.

Es esencial tener en cuenta que la calidad de los datos es crucial para obtener análisis precisos y efectivos. Por lo tanto, es importante que los equipos deportivos y los analistas de datos deportivos trabajen juntos para garantizar la calidad y la relevancia de los datos que se utilizan en Sport Analytics.

Al utilizar datos precisos y relevantes, los equipos y analistas de datos deportivos pueden tomar decisiones informadas sobre la estrategia del equipo, la selección de jugadores y la carga de entrenamiento, lo que puede mejorar el rendimiento deportivo y llevar al éxito en el campo.

Pregunta para la audiencia: ¿Qué tendencia en Sport Analytics crees que tendrá el mayor impacto en el rendimiento deportivo en los próximos años: análisis predictivo, análisis de video, wearables y tecnología portátil, o realidad aumentada y virtual?