Como hemos visto anteriormente un partido de futbol genera unos 8 millones de datos, sin hablar de los días de entrenamiento. Durante la semana también se monitorean los jugadores para recoger información a nivel táctico y de su rendimiento físico.

A través de la tecnología GPS se generan millones de datos cada día para entender mejor la carga de entrenamiento e intentar prevenir el riesgo de lesión. Sin olvidar, las variables asociadas a la fatiga, al estrés, la ansiedad, el sueño, al dolor muscular, la nutrición…Todas estas variables entran también en el análisis de datos para comprender el futbolista en su conjunto, son humanos, rinden con sus días buenos y sus días malos. Si un jugador acaba de ser padre, puede que no descanse de manera adecuada o que este estresado, todo esto se repercute en su rendimiento y por lo tanto en la probabilidad de padecer lesiones.

En el caso de la NBA, los investigadores de la Stony Brook University, analizaron más de 580 000 tuits de 112 jugadores, y los cruzaron con estadísticas de los partidos. El resultado fue increíble, demostraron que los jugadores que utilizaron Twitter durante la noche anterior al partido tenían un rendimiento inferior, anotaron de media 1,14 puntos menos. Si multiplicamos esta estadística por los 12 jugadores empleados en un partido de baloncesto, la diferencia podría estar entre ganar o perder.

Sin embargo, esto conduce al problema opuesto, donde la gran cantidad de datos se convierte en un obstáculo en sí mismo, es importante saber interpretar y tomar decisiones adecuadas con objetivos concretos. Un entrenador no puede esperar varios días que le genere el informe el analista de datos, habrá que prepararse para el partido siguiente lo antes posible.