Big data en baloncesto: guía al detalle

Los equipos de la NBA fueron pioneros en la adopción de las tecnologías de big data en baloncesto, invirtiendo grandes cantidades de dinero en la creación e implementación de software y sistemas avanzados. Desde ese momento, el uso de big data se ha ido extendiendo de la liga profesional americana a otras ligas profesionales y, cada vez más, al baloncesto formativo o incluso amateur.

El motivo es evidente: al poder acceder a una gran cantidad de información detallada, pero de manera ágil y efectiva, se pueden elaborar estadísticas más profundas y, sobre estas, tomar decisiones que impactan tanto a las tácticas de juego como al rendimiento de los deportistas, la captación y retención de talento por parte de los clubes, y mucho más.

Ventajas del big data en baloncesto: ¿para qué sirve?

La diferencia entre el éxito y el fracaso de un equipo de baloncesto no reside solo en su juego, sino también en cómo aprovecha la información disponible para jugar mejor. El big data en baloncesto no solo proporciona datos en bruto difíciles de comprender y manejar por sí solos; al contrario, permite que tanto entrenadores como deportistas o directivos adquieran una visión más completa y coherente del juego, pudiendo así tomar decisiones inteligentes basadas en datos veraces y siempre actualizados.

Estas son, de manera resumida, las principales ventajas y utilidades del big data en el baloncesto, pero están lejos de ser las únicas. En el siguiente listado, detallamos las más notables. Lee con atención para conocerlas:

• Mejora la toma de decisiones. La obtención y el análisis de grandes volúmenes de datos permiten a los entrenadores y directivos tomar decisiones cruciales sobre los patrones de juego, las estrategias ofensivas y defensivas, las posiciones de los jugadores en la cancha y un largo etcétera.
• Optimiza el rendimiento de los deportistas. Mediante el análisis de datos muy concretos y detallados es posible identificar las fortalezas y debilidades de cada deportista, lo que facilita el diseño de tácticas más acertadas y de entrenamientos más personalizados. Algunos de los datos recopilados más habituales son los tiros, la velocidad de movimiento, los pases exitosos y perdidos, etc.
• Facilita la captación y retención de fichajes. Evaluar con mayor precisión el potencial de cada deportista resulta clave a la hora de realizar el scouting entre los equipos. Con una abundancia de información como la actual, los equipos pueden captar a los deportistas que mejor encajan en sus dinámicas y estilos de juego.
• Previene la aparición de lesiones. Una de las utilidades más interesantes del big data en deporte es que, al analizar datos biomecánicos y la carga de trabajo, es posible adaptar los entrenamientos y las competiciones de manera que ayude a prevenir lesiones y optimizar la recuperación de los deportistas. Por ejemplo, es frecuente que se utilicen herramientas para monitorizar la fatigar o el estrés muscular de estos profesionales.
• Anticipa tendencias a largo plazo. De entre los aspectos más valorados del big data y el análisis de datos, la capacidad para identificar patrones y tendencias se encuentra en el pódium. En el ámbito deportivo, esta tecnología facilita la detección de tendencias que no serían evidentes mediante un análisis superficial, como la evolución de las estrategias de defensa de un equipo o sus cambios en el estilo de juego.