{"id":45872,"date":"2020-10-13T09:54:02","date_gmt":"2020-10-13T07:54:02","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.euncet.com\/?p=45872"},"modified":"2024-07-22T11:38:40","modified_gmt":"2024-07-22T09:38:40","slug":"big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo puede ayudar el Big Data en la adquisici\u00f3n de talento deportivo?"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">Que el an\u00e1lisis de datos ha llegado para quedarse, es una realidad. Cada vez es m\u00e1s com\u00fan o\u00edr hablar del Big Data Deportivo o el Data Science en el deporte. <\/span><b>La infinidad de estad\u00edsticas obtenidas sobre formas y optimizaci\u00f3n del juego, y la reducci\u00f3n y prevenci\u00f3n de lesiones, hacen de esta disciplina algo fundamental para los clubes actualmente.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Ahora bien, si el estudio de los datos ayuda a predecir resultados y jugadas, y aumentar el rendimiento deportivo, \u00bfc\u00f3mo puede ayudar el Big Data en la adquisici\u00f3n del talento deportivo?<\/span><\/p><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_87_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdNDICE DE CONTENIDOS<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #222222;color:#222222\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #222222;color:#222222\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/#Talento_joven_asignatura_pendiente_para_los_clubes\" >Talento joven, asignatura pendiente para los clubes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/#Desafios_de_la_industria_del_deporte_con_el_Big_Data\" >Desaf\u00edos de la industria del deporte con el Big Data<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/#Data_analytics_reinventando_la_industria_del_deporte\" >Data analytics, reinventando la industria del deporte<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/#Tipos_de_analisis_para_medir_eficacia_eficiencia_y_calidad_del_reclutamiento\" >Tipos de an\u00e1lisis para medir eficacia, eficiencia y calidad del reclutamiento<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/#Analisis_descriptivo\" >An\u00e1lisis descriptivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/#Analisis_predictivo\" >An\u00e1lisis predictivo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/#Analisis_prescriptivo\" >An\u00e1lisis prescriptivo<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/es\/big-data-ayuda-adquisicion-talento-deportivo\/#Retos_del_big_data_y_el_deporte\" >Retos del big data y el deporte<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">En el siguiente art\u00edculo, te damos las claves para entender el fen\u00f3meno del Big Data aplicado en el mundo del deporte y en la adquisici\u00f3n del talento.<\/span><\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-45889 size-full\" src=\"https:\/\/blog.euncet.com\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/data-science.jpg\" alt=\"Big Data\" width=\"750\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/www.euncet.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/data-science.jpg 750w, https:\/\/www.euncet.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/data-science-300x120.jpg 300w, https:\/\/www.euncet.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2020\/10\/data-science-80x32.jpg 80w\" sizes=\"(max-width: 750px) 100vw, 750px\" \/><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Talento_joven_asignatura_pendiente_para_los_clubes\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Talento joven, asignatura pendiente para los clubes<\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Actualmente, los clubes deportivos se dejan guiar por el juicio de expertos al apostar por el talento joven. Pero, a pesar de ser una de las t\u00e9cnicas utilizadas hist\u00f3ricamente, tiene muchos defectos. <\/span><b>El juicio de expertos conlleva un alto \u00edndice de fracaso, carreras truncadas y p\u00e9rdidas econ\u00f3micas para el club.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Y es que, <\/span><b>las caracter\u00edsticas de estas j\u00f3venes promesas todav\u00eda no est\u00e1n formadas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Todo lo relacionado con su proyecci\u00f3n es puramente producto de la imaginaci\u00f3n, que m\u00e1s adelante se ver\u00e1 sujeta a factores como las caracter\u00edsticas psicogr\u00e1ficas y demogr\u00e1ficas, la cultura organizativa, etc.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Te puede interesar: <\/span><a href=\"https:\/\/blog.euncet.com\/plan-de-marketing-deportivo-como-hacer-para-lograr-el-exito\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Plan de marketing deportivo: para lograr el \u00e9xito<\/span><\/a><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Desafios_de_la_industria_del_deporte_con_el_Big_Data\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Desaf\u00edos de la industria del deporte con el Big Data<\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los resultados hist\u00f3ricos hablan por s\u00ed solos. <\/span><b>Pocos son los jugadores de cantera que acaban en los primeros equipos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. La ineficiencia de la captaci\u00f3n en las edades tempranas no est\u00e1 funcionando como deber\u00eda.<\/span><a href=\"https:\/\/www.researchgate.net\/profile\/Thomas_Davenport2\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Thomas H. Davenport<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, acad\u00e9mico y autor norteamericano especializado en anal\u00edtica, innovaci\u00f3n de procesos empresariales, gesti\u00f3n del conocimiento e inteligencia artificial, afirma que <\/span><b>aquellas empresas que sean capaces de atraer y retener el talento estar\u00e1n entre las m\u00e1s competitivas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El reclutamiento de talento joven es una actividad cr\u00edtica que, mediante el\u00a0 Big Data, puede revertir la situaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Autores como Baker, De Bosscher, De Rycke y Hanlon, siguiendo con la l\u00ednea de Davenport, afirman que existe un <\/span><b>creciente inter\u00e9s en comprender los costos y beneficios de las iniciativas para la identificaci\u00f3n temprana de jugadores talentosos, as\u00ed como en desencadenar los factores que influyen en el desarrollo de los atletas.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">As\u00ed pues, el punto clave sigue siendo la identificaci\u00f3n temprana de jugadores talentosos. Y, para ello, se necesitan t\u00e9cnicas predictivas para pronosticar el desarrollo de estos atletas en edades tempranas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los an\u00e1lisis estad\u00edsticos tradicionales se centran en puntos anotados, promedios y n\u00famero de goles. Las necesidades actuales se van sofisticando y ya no son suficientes. La pel\u00edcula<\/span><a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Moneyball\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Moneyball<\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">(2011) ya introdujo la posibilidad de la anal\u00edtica como estrategia competitiva. En el filme se enfoc\u00f3 a equipos de mercados peque\u00f1os con recursos relativamente limitados.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Tal vez te interese: <\/span><a href=\"https:\/\/blog.euncet.com\/como-mejorar-el-rendimiento-deportivo\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">C\u00f3mo mejorar el rendimiento deportivo<\/span><\/a><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_analytics_reinventando_la_industria_del_deporte\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Data analytics, reinventando la industria del deporte<\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Muchos entrenadores y preparadores f\u00edsicos emplean <\/span><b>datos sobre h\u00e1bitos e indicadores de rendimiento para evaluar el potencial de sus jugadores<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> con el fin de:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Evaluar su desempe\u00f1o<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Clasificarlos<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Estimar su valor en el deporte profesional.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Ubicarlos en la mejor posici\u00f3n que puedan ocupar<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos ajustes pueden suponer una manera de ahorrar costes para algunos clubes.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La aplicaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos en la industria del deporte est\u00e1 comportando una gran transformaci\u00f3n dentro del sector:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Departamento de Big Data en los clubes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Clubes de f\u00fatbol como Liverpool, Barcelona o Arsenal ya destinan un \u00e1rea en su organizaci\u00f3n para el an\u00e1lisis de datos. Con ello pretenden mejorar el rendimiento y entrenamiento deportivo, analizar rivales, prevenir lesiones, as\u00ed como optimizar la gesti\u00f3n del mercado de fichajes, y la adquisici\u00f3n de nuevos talentos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Nuevas plataformas para la gesti\u00f3n y an\u00e1lisis de datos.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Cada vez se est\u00e1 sofisticando m\u00e1s la forma de obtener y tratar los datos con la aparici\u00f3n de nuevas plataformas como<\/span><a href=\"https:\/\/wyscout.com\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Wiscout<\/span><\/a> <span style=\"font-weight: 400;\">y<\/span><a href=\"https:\/\/www.scisports.com\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Scisport<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Mejoras en la captaci\u00f3n y generaci\u00f3n de datos. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">Compa\u00f1\u00edas como Intel han creado dispositivos port\u00e1tiles de internet de las cosas con los que capturar informaci\u00f3n de los jugadores en tiempo real (streaming).<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Transformaci\u00f3n de los profesionales de la gesti\u00f3n deportiva.<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> Tras el impacto y potencial del Big Data en la industria del deporte, ya empiezan a crearse titulaciones universitarias oficiales dedicadas a la gesti\u00f3n deportiva, enfocadas especialmente en la ciencia del deporte Ondata. Ejemplo de ello lo encontramos en el<\/span><a href=\"https:\/\/www.euncet.com\/es\/grados\/ciencias-y-tecnologias-aplicadas-al-deporte-y-al-acondicionamiento-fisico\/\"> <b>grado en Ciencias y Tecnolog\u00edas aplicadas al Deporte y al Fitness<\/b><\/a> <b>de<\/b> <b>Euncet Business School<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, formaci\u00f3n pionera en Espa\u00f1a.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><b>Cambio de h\u00e1bitos en los aficionados. <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">El consumo de datos de los aficionados se ha sofisticado. Cada vez se consumen datos m\u00e1s complejos, tanto para ocio y diversi\u00f3n, como para utilizar aplicaciones de casas de apuestas online.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Hay que tener en cuenta tambi\u00e9n el papel que pueden jugar las Redes Sociales, ya que son un predictivo importante. En base a los histogramas y las citaciones se pueden predecir determinados \u00e9xitos.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Te puede interesar: <\/span><a href=\"https:\/\/blog.euncet.com\/los-mejores-gadgets-deportivos-y-sus-beneficios\/\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los mejores gadgets deportivos<\/span><\/a><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tipos_de_analisis_para_medir_eficacia_eficiencia_y_calidad_del_reclutamiento\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Tipos de an\u00e1lisis para medir eficacia, eficiencia y calidad del reclutamiento<\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existen 3 tipos de an\u00e1lisis utilizados en la asistencia t\u00e9cnica y en recursos humanos para medir la eficiencia, la eficacia y la calidad del reclutamiento y su impacto.<\/span><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_descriptivo\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lisis descriptivo<\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Es utilizado cuando un <\/span><b>jugador ya tiene unas caracter\u00edsticas preestablecidas<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y se tiene que decidir sobre si juega o en qu\u00e9 posici\u00f3n lo har\u00e1. Este an\u00e1lisis <\/span><b>no se suele utilizar en los talentos j\u00f3venes<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ya que a\u00fan no han formado sus caracter\u00edsticas b\u00e1sicas.<\/span><\/p>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_predictivo\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lisis predictivo<\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Se basa en el <\/span><b>an\u00e1lisis interno<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (pronosticar lo que suceder\u00e1 en el futuro dentro del equipo, cu\u00e1l es el nivel de desempe\u00f1o del jugador), y en el <\/span><b>an\u00e1lisis externo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> (ver si habr\u00e1 campa\u00f1as de atracci\u00f3n de nuevos atletas, etc.). Este tipo de an\u00e1lisis se focaliza en <\/span><b>predecir, mediante la b\u00fasqueda de patrones, c\u00f3mo ser\u00e1 el futuro, qu\u00e9 t\u00e1cticas se establecer\u00e1n y c\u00f3mo se comercializar\u00e1<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Existen<\/span><b> 5 claves<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en las que el an\u00e1lisis predictivo puede ayudar a RRHH:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Aceptar perfil y segmentaci\u00f3n del atleta o empleado para ver o prever an\u00e1lisis de lealtad.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Pron\u00f3stico de capacidad y necesidades de contrataci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Selecci\u00f3n de personal.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lisis del sentimiento, cada vez m\u00e1s importante. El FCB ha creado un equipo para el bienestar mental de Leo Messi.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Gesti\u00f3n del riesgo de fraude de los empleados.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h4><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Analisis_prescriptivo\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">An\u00e1lisis prescriptivo<\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A partir de los patrones descubiertos en el anterior an\u00e1lisis,<\/span><b> trata de sugerir mejores tomas de decisiones utilizando t\u00e9cnicas de datos como el modelado de decisiones, Machine Learning, heur\u00edstica, simulaci\u00f3n, redes neuronales.<\/b><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Intenta evaluar el efecto y el impacto de las decisiones proporcionadas para modificarlas antes de su implementaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Retos_del_big_data_y_el_deporte\"><\/span><span style=\"font-weight: 400;\">Retos del big data y el deporte<\/span><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">A pesar de los numerosos beneficios del Big Data en la adquisici\u00f3n de talento deportivo, la industria del deporte a\u00fan enfrenta una serie de desaf\u00edos en su implementaci\u00f3n efectiva. Desde la necesidad de proteger la privacidad de los datos hasta la necesidad de garantizar la equidad y la transparencia en el proceso de reclutamiento, los clubes deportivos deben abordar una serie de consideraciones \u00e9ticas y legales al utilizar el Big Data.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Adem\u00e1s, la r\u00e1pida evoluci\u00f3n de la tecnolog\u00eda y las plataformas de an\u00e1lisis de datos presenta desaf\u00edos \u00fanicos para los clubes deportivos que buscan mantenerse al d\u00eda con las \u00faltimas tendencias y herramientas.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Estos son los principales retos a los que se enfrenta:<\/span><\/p>\n<ol>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">A\u00fan no se considera la optimizaci\u00f3n y aprendizaje sobre la adquisici\u00f3n de talento deportivo relacionada con el Big Data.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Las t\u00e9cnicas cl\u00e1sicas de estad\u00edstica (como la regresi\u00f3n lineal m\u00faltiple) son populares, pero el Machine Learning se empieza a utilizar cada vez m\u00e1s en cuerpos t\u00e9cnicos.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">No se debe considerar s\u00f3lo las caracter\u00edsticas del individuo, sino tambi\u00e9n las caracter\u00edsticas del equipo y la cultura organizativa del club.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Las empresas y gobiernos empiezan a ser conscientes del valor de los datos y de la necesidad de contar con cient\u00edficos de datos, pero muchos departamentos a\u00fan no han hecho la transici\u00f3n y siguen empleando pr\u00e1cticas tradicionales basadas en intuiciones y rutinas.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Falta crear un plan de gobernanza del dato, ya que es la gesti\u00f3n general de la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos utilizados por una organizaci\u00f3n.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Se debe verificar que los resultados no est\u00e9n sesgados por variables como clase social, orientaci\u00f3n sexual, raza o nacionalidad, entre otros.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Sin embargo, con una planificaci\u00f3n cuidadosa y una inversi\u00f3n en educaci\u00f3n y capacitaci\u00f3n, los clubes pueden superar estos desaf\u00edos y aprovechar al m\u00e1ximo el potencial del Big Data en la adquisici\u00f3n y el desarrollo del talento deportivo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Esto mismo es lo que ha investigado el<\/span><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/davidll\/\"> <span style=\"font-weight: 400;\">Dr. David L\u00f3pez<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, ex docente de Euncet Business School,[SM1] [Ui2] junto con Laura Calvet y Roc\u00edo de la Torre. En su paper \u201c<\/span><b>Contribution of data analytics in sports talent acquisition<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">\u201d, presentado en el<\/span><a href=\"http:\/\/uoc.sym.posium.com\/55345\/detail\/2020-online-workshop-on-sports-and-health-analytics-research-october-6-7.html\"> <span style=\"font-weight: 400;\">2020 Online Workshop on \u201cSports and Health Analytics Research.<\/span><\/a><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u279d<\/span> <b>Webinar:<\/b><a href=\"https:\/\/youtu.be\/F2VF1ixxoTo\"> <span style=\"font-weight: 400;\">presentaci\u00f3n del paper \u201c2020 Online Workshop on \u201cSports and Health Analytics Research\u201d<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Que el an\u00e1lisis de datos ha llegado para quedarse, es una realidad. Cada vez es m\u00e1s com\u00fan o\u00edr hablar del Big Data Deportivo o el Data Science en el deporte. 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