Del amateur al profesional del deporte a través de los datos

Sigo hablando de casos de uso, esta vez en el deporte. En el deporte profesional ya sabemos desde hace tiempo que se compite en el dato. Por ejemplo, en la NFL se usa sensores RFID para monitorizar el movimiento de los jugadores y modificar las estrategias en tiempo real (aquí). En la fórmula 1, la telemetría permite predecir el comportamiento del coche durante la carrera (aquí). O incluso los datos permite llegar a afirmar que Messi es el mejor jugador del mundo (aquí). El deporte ya no es sólo arte, ¡tiene mucho de ciencia! Y más que queda por llegar.

Si, lo sabemos. Lo vemos en las retransmisiones en directo. Cuando vibramos por nuestro equipo o deportista favorito. Sabemos que los profesionales usan sensores para medir su respiración, pulsaciones, fatiga, rendimiento y movimiento. Que pueden predecir futuras lesiones, diseñar estrategias para competir, mejorar coches u otros artilugios (como raquetas!). Y como consumidores nos estamos acostumbrando poco a poco a saber más sobre el tema y, en cierta medida, a generar una cultura analítica.

Algo que es interesante es todo este tipo de avances que han tenido durante largo tiempo como objetivo a los deportistas de élite ahora están permeando en consumo. Podemos medir nuestros pasos (con fitbit y equivalentes), conocer qué calorías ingerimos (con myfitnesspal entre otros), mejorar nuestro rendimiento (con runtastic y otros). Pero de camino ya tenemos los complementos de alto rendimiento: por ejemplo vestimenta sensorizada que mide la respiración, los latidos y la fatiga muscular (por ejemplo, Athos) o incluso conocer nuestro momento de máxima energía y saber cuánto tiempo debemos dormir (por ejemplo jaybird reign).

Este amalgama de dispositivos y servicios va poco a poco (y debe) a confluir en un único ecosistema conectado que va a permitirnos conocernos mejor. Ecosistema en que el smartphone se está postulando en esta fase inicial como el hub de referencia.

Estamos ante la emergencia de una nueva serie de empresas que no sólo recopilan nuestros datos sino que nos proporcionan recomendaciones y buscar mejorar nuestros hábitos o habilidades. Es en definitiva la que se conoce como quantified-self. Ya no es posible crear un producto si no se genera valor a partir de los datos que lo rodean.

Al final de tanto dato y tanta inteligencia que no nos extrañe que nos levantemos por la mañana y veamos Skynet en las pantallas de nuestros dispositivos.

Lo que es interesante es que las organizaciones pueden aprender muchísimo del mundo del deporte y cómo aplican la analítica de negocio. Por ejemplo, os recomiendo uno de los últimos artículos de Davenport donde se discuten estas ideas.

Josep Curto es colaborador docente del Máster en Inteligencia de Negocio de la UOC. Es además Director de Delfos Research, empresa especializada en investigación de los mercados de Business Intelligence, Business Analytics y Big Data.