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EPISODIO #10
En primer lugar vamos a analizar las diferencias entre big data, business intelligence y business analytics.
¿Qué es el big data?
Son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a mayor velocidad. Estos conjuntos de datos son tan voluminosos que el software de procesamiento de datos convencional sencillamente no puede gestionarlos. El big data permite recopilar información de las visitas de la página web, redes sociales, registros de llamadas y otros orígenes de datos para perfeccionar la experiencia de interacción, así como optimizar el valor que se ofrece por ejemplo.
En resumen:
- Analiza datos estructurados y no estructurados
- Almacena los datos en ficheros distribuidos
- Su finalidad es capturar y procesar la información
¿Qué es el business intelligence?
La inteligencia de negocios (BI) combina análisis de negocios, minería de datos, visualización de datos, herramientas e infraestructura de datos para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más basadas en los datos. Sirve para ayudar a los dirigentes a utilizar los datos generados por sus empresas a favor del crecimiento de su negocio.
En resumen:
- Analiza datos ya estructurados, con orientación al pasado
- Almacena datos en un servidor central
- Estudia estadísticas internas y corrige errores corporativos
¿Qué es el business analytics?
El business analytics es el proceso por el que las empresas utilizan métodos y tecnologías estadísticas para analizar datos históricos con el fin de obtener nuevos conocimientos y mejorar la toma de decisiones estratégicas. Este combina los campos de la gestión, los negocios y la ciencia de los datos.
En resumen:
- Analiza datos ya estructurados, enfocado al futuro
- Estudia tendencias e indicadores macroeconómicos
- Trabaja para evitar los errores del pasado
¿Qué aplicación tiene en el deporte?
Según David R. Sáez, CEO de Sports Data Campus: “El big data y la analítica avanzada están revolucionando el mundo del deporte y el perfil del analista de datos con big data se está convirtiendo en esencial en muchas entidades deportivas, siempre en aras de encontrar mejoras y ventajas competitivas”.
A continuación podemos ver en casos concretos, cómo puede mejorar el análisis de datos y la inteligencia de datos en los clubes:
- Análisis propio y de los rivales. Basadas en herramientas de video análisis tenemos distintas soluciones en el mercado que nos permiten tanto hacer los análisis como comprar paquetes de datos para explorar al rival, lo que nos permite mejorar en el diseño de la estrategia y tácticas a poner en marcha para aumentar nuestro rendimiento deportivo.
- Captación. Mediante criterios de búsqueda podemos obtener perfiles de jugadores de las mejores ligas del mundo que puedan suplir las características de nuestras necesidades de refuerzo así como detectar futuras promesas, reduciendo así el riesgo en la toma de decisiones y aumentando la rentabilidad de los traspasos.
- Salud y rendimiento físico. Hoy en día se disponen de una variedad de productos tecnológicos que nos permiten obtener registros de nuestros deportistas para poder evaluar su estado físico, medirles e incluso prevenir futuras lesiones, lo que nos permite crear modelos de preparación personalizados, lo que nos permite no sólo reducir el riesgo de lesiones, sino aumentar el rendimiento y alargar la vida deportiva.
- Administración financiera. Toda dirección que quiera optimizar los recursos de los clubes y tomar decisiones estratégicas correctas en cuanto a políticas de recursos humanos, _recordemos que el éxito de las empresas son su capital humano_ o fijación de precios, campañas comerciales y productividad en la parcela extradeportiva. Una buena decisión puede ahorrar mucho dinero, aumentar la productividad e ingresos.
- Explotación de activos inmobiliarios/mobiliarios. Existen iniciativas interesantes como la de Javier Serrano y su Sports Industry Research cuyo objetivo es que los estadios deportivos puedan medir y poner en perspectiva su propio rendimiento con el fin de aumentar los ingresos de cada uno de los asientos disponibles de sus estadios y del estadio en general.
Casos de éxito
Os dejamos algunos ejemplos de por qué debemos integrar estas herramientas y productos que nos ofrece el mercado para completar nuestra capacidad de gestión, administración y toma de decisiones.
En EEUU, la Major League Baseball (MLB), el 97% de los equipos usan analytics y consultores profesionales. En la NBA, un 80% de las franquicias deportivas lo usan, mientras en la NFL (National Football League) un 56% de equipos emplean técnicas de análisis de datos.
En España, la campeona olímpica de bádminton Carolina Marín así como clubes como el Sevilla FC, seis veces campeón de la UEFA League desde que usa el big data, son los casos más llamativos.
O en UK, los casos del Brentfort, que tras 74 asciende a la Premier League o el fichaje de Jürgen Klopp por el Liverpool FC que acumula 4 títulos y 3 finales perdidas en 6 años, o el Leicester City club modesto que en apenas un par de años pasó de militar en la segunda división inglesa a ganar la Premier League son los casos más destacados.
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