Análisis de datos: descriptiva, predictiva y prescriptiva

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El análisis de datos tiene 3 niveles:

(1) Descriptiva.

A partir de los datos, podemos crear diferentes gráficos de forma agregada por distintos parámetros o indicadores, permitiéndonos con ello, ver lo que ha sucedido.

(2) Predictiva.

A partir de datos y algoritmos de marchine learning, podemos extraer patrones, tendencias, modelos que nos van a permitir predecir lo que va a suceder, el resultado según unos valores predeterminados de las variables que estamos empleando.

(3) Prescriptiva.

A partir de datos y modelos predictivos, el análisis prescriptivo nos permite identificar el mejor resultado que podemos obtener, así como la forma de lograrlo, es decir, los valores que deben de tomar los parámetros o indicadores que alimentan el modelo.

Mejorar el rendimiento del área deportiva #sports #digitaltransformation

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El objetivo principal de un club deportivo es conseguir alcanzar los mejores resultados en cada una de las competiciones, al menos del equipo profesional; el rendimiento deportivo condiciona el resto de áreas, por ello vamos a empezar a explicar en qué aspectos la tecnología puede dar valor en el ámbito deportivo.

(1) Wearables.

Día a día nos encontramos con más dispositivos que permiten recoger más parámetros. La evoluación es exponencial, hace un tiempo, en el ámbito aficionado, por ejemplo running, necesitabas llevar un podómetro en el pie, si querías conocer la distancia recorrida, y una cinta en el pecho para medir tus latidos, hoy en día, con sólo un reloj es más que suficiente, pudiendo volcar los datos a la nube, llevando un control de las velocidades, distancias, recorridos.

La tendencia es que los dispositivos se hagan invisibles, es decir, estén dentro de las propias prendas del deportista: en la camiseta, en la zapatilla, en las gafas, pulseras, anillos, …, cada vez su tamaño es menor y su precisión mayor.

En el campo profesional, las soluciones GPS permiten recoger en tiempo real vía wifi las variables más importantes del ámbito físico durante el entrenamiento e incluso competición.

(2) Tracking sistema cámaras en el estadio.

A través de un sistema de cámaras instaladas en el propio estadio, se recogen estadísticas de los dos equipos y de todos los jugadores que participan en un partido: distancia total, distancia a distintas velocidades, velocidad media, nº de sprints, mapas de calor, …

(3) Análisis de datos.

Con los sistemas de captura de datos mencionados (wearables y tracking en el estadio), se recogen un cantidad ingente de datos,que además se pueden cruzar la información de perfil de jugadores, equipos, categorías, puestos, …, comparar periodos, etc.

A partir de ahí, viene lo difícil, saber las variables a controlar, construir las gráficas que te den una mayor visibilidad para ver tu progreso, es decir, realizar un análisis adecuado de los datos con el fin de alcanzar tus objetivos.

(4) Inteligencia Aritifical, Machine Learning, predicción resultados.

El primer paso es la captura de datos, el segundo el análisis, y el tercero el de mayor diferencial en estos momento,s es la predicción, por ejemplo, si podemos cruzar los datos de rendimiento de entrenos y competición, con los datos médicos, podemos empezar a identificar las variables y algoritmo adecuados con el fin de predecir la probabilidad de lesión de un determinado jugador, máximizando con ello el tiempo de actividad del equipo. Toda una ciencia donde es preciso formar un grupo equilibrado de personas que sean expertos en deporte y en datos.

(5) Captura de imágenes de los entrenamientos.

Es uno de los formatos estrella para comunicar y también para aprender, ya existen soluciones que te permiten grabar, visualizar, etiquetar e incluso hacer los clips más relevantes en tiempo real desde tu móvil o tablet desde el mismo terreno de juego o desde tu casa.

El objetivo es la mejora del rendimiento derportivo, una forma de prolongar el tiempo de entrenamiento, ver imágenes de tus movimientos versus por ejemplo los jugadores del primer equipo en condiciones similares de juego.

(6) Máquina de fúbtol.

Espacios de 10 x 10 de hierba artificial, con paredes de luces led, y 4 esquinas con lanzaderas de balones, todo preparado para configurar tu ejercicio, tiros y pases de todas las variedades, tras su configuración, las pareder y las lanzaderas se configuran, mientras el jugador en el centro del terreno espera la salida de los balones. Son instalaciones que permiten medir la capacidad de cada jugador, mejorar cada uno de los diferentes aspectos técnicos de control y golpeo, o conocer el estado de recuperación de un determinado jugador. Equipos como Borussia Dormund o Benfica cuentan con estas equipaciones.

(7) Realidad Virtual.

Lo mejor para aprender es la práctica en condiciones similares a la competición, es en este contexto, en el que la realidad virtual, puede desempeñar un papel importante en el mundo del deporte, la clave es generar los contenidos, es en este ámbito donde reside la mayor dificultad, aunque la tecnología está variando enormemente en los sistemas de cámaras que permitan generar esta realidad inmersiva-

 

 

 

 

 

 

Google Glass en el deporte: Perspectivas y contenidos imposibles

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Nuevas imágenes y nuevas sensaciones a través de Google Glass, un jugador del Barcelona y el propio arbitro.

Otro ejemplo de generar contenidos desde perspectivas imposibles hasta hace muy poco tiempo, esta vez es el turno de Roger Federer y Stefan Edberg.

Esta vez no se trata de google glass, un poco más aparatoso, pero el resultado igual de válido, ¿os imagináis que todos los árbitros lo llevaran en los partidos?

Estudio sobre consumo de contenidos deportivos año 2014

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Resumen de un estudio realizado en 16 países durante el año 2014 sobre el consumo de contenidos deportivos con una perspectiva diferenciada en 3 ejes: medios (TV, prensa, online, radio), dispositivos (TV, móviles, tabletas, ordenadores) y formatos (vídeos, dato, editorial, noticias).

El estudio ha sido realizado por Kantar Media, acceso al estudio original «The global sport media consumption report 2014»