La orquestación de datos en el deporte

Los equipos y organizaciones deportivas están utilizando cada vez más el análisis de datos para obtener información y mejorar su rendimiento. Dentro de estos procesos, es importante que los datos se transmitan rápido y de forma concisa.

Tanto es así, que la orquestación de datos en tiempo real permite enriquecer y eliminar los datos innecesarios para poder tomar mejores decisiones. Además, esta herramienta se considera clave a la hora de integrar distintas fuentes de datos para destinarlos a una plataforma de análisis. A continuación, estos son algunos casos de uso comunes con sus ejemplos:

Análisis del Rendimiento de los Jugadores

Analizar las estadísticas de los jugadores, los datos de movimiento y los biomarcadores para identificar fortalezas, debilidades y áreas de mejora, está a la orden del día. Para un jugador de baloncesto, por ejemplo, se definen y calculan métricas clave de rendimiento (KPIs), como anotes, asistencias, distancia recorrida, velocidad, y eficiencia en el uso del balón.

Un ejemplo de ello es que, a través del análisis de los porcentajes de tiro, los rebotes y las estadísticas defensivas de los jugadores de baloncesto, se pueden optimizar las rotaciones y alineaciones del equipo. En este sentido, una buena herramienta de orquestación integra toda esta información en un solo sistema, asegurando que la más relevante siempre esté disponible.

Dieta y nutrición

El análisis de datos nutricionales para deportistas permite evaluar y ajustar la ingesta de nutrientes para optimizar el rendimiento deportivo. Se debe evaluar la ingesta de macro y micro nutrientes, además de los niveles de hidratación.  El análisis nutricional es un proceso dinámico que debe adaptarse a las necesidades individuales del deportista. Utilizar herramientas como aplicaciones de seguimiento de alimentos puede facilitar la recolección de estos datos.

Esta información se puede enriquecer con la orquestación de datos al combinar distintas fuentes que puedan integrar la ingesta de datos nutricionales con datos biométricos o de actividad física, para correlacionar el rendimiento de los entrenos con la nutrición.

Un ejemplo puede ser la creación de paneles que muestren datos en tiempo real sobre la ingesta de nutrientes, el rendimiento y la recuperación.

Prevención de lesiones

Una lesión deportiva puede ser devastadora durante un partido y dependiendo de su gravedad puede terminar con la carrera deportiva de un atleta. Utilizar datos sobre las cargas de trabajo de los jugadores, los niveles de fatiga y el historial de lesiones, puede ayudar a prevenir la probabilidad de futuras dolencias en deportistas.

Monitorear los datos GPS en combinación con la frecuencia cardíaca y la recuperación muscular de los jugadores de fútbol por ejemplo, puede gestionar sus cargas de entrenamiento y reducir el riesgo de lesiones.

Estrategia en el juego

Aprovechar los datos y análisis en tiempo real para tomar mejores decisiones durante los partidos o competiciones es crucial para el triunfo de cualquier equipo. Esta práctica puede ayudar a los entrenadores deportivos a cambiar la estrategia deportiva en el momento, con la ayuda de un monitoreo exhaustivo de movimientos en la cancha. Esto incluye métricas como la velocidad, la posición y las estadísticas del oponente.

Utilizar sensores para analizar secuencia óptima de cada jugador y combinar herramientas de recopilación de datos para tener un mejor campo de visión, facilitará que se hagan predicciones de jugadas en el mismo momento que pueden ser decisivas para la victoria.

Pronósticos de asistencia a los partidos

Analizar los datos de los aficionados como la venta de entradas, interacciones en redes sociales y compras de artículos de su equipo, son algunos de los casos de uso que los encargados de marketing analizan a la hora de crear estrategias de promoción para estos eventos. Con esta información se pueden establecer mejoras en los puntos de venta, desarrollar estrategias de redes sociales (concursos, campañas de usuarios, community o cualquier otro esfuerzo que vean que está funcionando mejor).

Utilizar los datos sobre la asistencia a los estadios, las ventas de producto y actividad en redes sociales para optimizar las operaciones, es un ejemplo claro de ello.

En conclusión, estas son solo algunas de las estrategias más importantes basadas en datos que se utilizan en la industria deportiva. Si bien, hay muchísimas otras formas de utilizar los datos para una mejor toma de decisiones. La orquestación de datos en tiempo real permite acelerar estos procesos y a la vez tener una mejor visión de la información recopilada para lograr mejores resultados, tanto en el rendimiento de los deportistas como en el éxito de los eventos.

Paola Sánchez Ramírez, Gerente de Marketing en Onum