Movistar Team revoluciona el ciclismo de la mano del Big Data

El éxito del Movistar Team representa a la perfección la rentabilidad que el Big Data puede ejercer sobre el deporte. Conocer los niveles de esfuerzo de los ciclistas aplicados a variables como el trazado, la dificultad de las etapas o el ritmo cardíaco supone una herramienta infalible para sacar el máximo rendimiento de un equipo.

Si de algo puede presumir Telefónica es de ser una empresa polivalente. Aunque en su origen se trate de una empresa de telecomunicaciones, la realidad es que su influencia en otros campos no tiene límites. En este sentido, la sociedad lleva tiempo apostando por el Big Data y sus beneficios. La llegada de LUCA, la unidad de servicios que cubre las necesidades de Big Data de todo tipo de empresas y organizaciones, es el mejor ejemplo para explicar la voluntad de la entidad por acompañar al mundo en su transformación a Data Driven. Del mismo modo, la multinacional ha corroborado en los últimos años su firme compromiso con el deporte. Patrocinios y soporte financiero en atletismo, baloncesto, ciclismo, eSports, así como el reciente acuerdo con el Real Madrid, ilustran este apoyo incondicional que Telefónica ha ido construyendo con el paso del tiempo. A pesar de la presunta disparidad entre estas materias, la postura de la compañía hacia ambas revela la existencia de un nexo común.

El éxito del Movistar Team representa a la perfección la rentabilidad que el Big Data puede ejercer sobre el deporte. Los triunfos del equipo en 2016 no se entienden sin la repercusión de esta disciplina, cuyo empleo permitió acumular un total de 36 victorias igualando el récord de 1998 que ya ostentaba la escuadra, entre las que se encontró la Vuelta a España lograda por Nairo Quintana.

Un tándem perfecto

Pero la simbiosis entre ciclismo y tecnología no se refleja sólo en la mejora de las bicicletas o en las técnicas de entrenamiento, sino que va un paso más allá con la ciencia de datos. Conocer los niveles de esfuerzo de los ciclistas aplicados a variables como el trazado, la dificultad de las etapas o ritmo cardíaco supone una herramienta infalible para poder sacar el máximo rendimiento del equipo. De este modo, habrá corredores que den el máximo en los primeros kilómetros de la etapa y luego bajen su zona de esfuerzo; mientras que otros rendirán al máximo en la parte final, cuando el resto del equipo ya no pueda. El objetivo último del empleo del Big Data en este deporte es que el ciclista llegue en un estado óptimo de forma a la competición, y que durante la misma pueda cumplir perfectamente su rol dentro del equipo y recuperarse adecuadamente.

Chema Alonso, CDO de Telefónica, insistió durante el acto de presentación del equipo del pasado enero en la importancia del empleo de datos en la toma de decisiones en cualquier ámbito. “En el mundo en que vivimos hoy en día los datos son fundamentales. Las organizaciones que toman decisiones basadas en la experiencia o en la intuición no tienen futuro, porque nunca van a conseguir competir con las empresas que toman decisiones basadas en datos”. Asimismo, Chema Alonso quiso también detallar el modo en el que Movistar Team utiliza la ciencia de datos para obtener ventaja competitiva: “Nosotros utilizamos datos para medir todo lo que hacemos. En cada segundo, el corredor envía hasta siete datos distintos, sobre la cadencia o la altitud, por ejemplo. Todos estos datos sirven para poder medir el rendimiento y el esfuerzo del corredor en una etapa, y decidir así cuál es la mejor estrategia para la carrera del día siguiente”.

Movistar Team observando sus insights en el dashboard de LUCA

LUCA, una respuesta a las necesidades digitales

Detrás de estos datos se encuentra un equipo de expertos conducido por Mikel Zabala (Sport Scientist, Profesor Titular de la Universidad de Granada y miembro del equipo de entrenadores de Movistar Team) y los científicos de datos Javier Carro y Pedro A. de Alarcón, que, a través de LUCA, la división de Big Data de Telefónica, han podido aplicar la potencia del Big Data para identificar las variables donde actuar y mejorar. En este aspecto, algunas de las líneas de actuación con las que han trabajado han sido:

Modelización temporal del pico de forma de cada corredor, de manera que sea posible predecir y ajustar con entrenamiento al tiempo donde ocurre la competición.

Determinación de las variables del contexto de entrenamiento (perfil de altitud, meteorología…) y del corredor que más impactan en el rendimiento y sus sensaciones subjetivas.

Contraste de los roles adoptados en carrera por los ciclistas con variables de rendimiento y fatiga para alimentar la estrategia de siguientes etapas y planificar la recuperación de los corredores.

Por su parte, la plataforma LUCA llegó el pasado otoño como una unidad de servicios para cubrir todas las necesidades en Big Data en todo tipo de empresas y organizaciones que quieran evolucionar a Data Driven, proceso que Telefónica ya realizó hace varios años cuando comenzó a explorar el potencial de esta disciplina y sus beneficios. Los servicios de esta unidad consisten en la ayuda en la comprensión y en la extracción del mayor valor del uso de datos y en la adaptación de las infraestructuras y herramientas.

En este contexto, en la presentación de la plataforma, Chema Alonso se refirió al valor de la transformación de las empresas para pasar a ser conducidas por datos: “Nadie sabe cómo va a ser el futuro, pero lo que es cierto es que cuantos más elementos de juicio tengas, más fácil será que la decisión que tome una empresa sea mucho acertada. Las compañías Data Driven dejan de tomar decisiones por intuiciones y empiezan a tomarlas en bases a datos. Las empresas que empezaron ese camino han sido mucho más eficientes en la gestión interna y han tenido resultados mucho mejores en los ingresos obtenidos con su negocio”.

De esta forma, queda plasmada la inmensa utilidad que surge de la unión entre el ciclismo y el Big Data. Telefónica no ha dudado en aprovechar su implicación con el deporte y la digitalización para desarrollar una manera de competir sin precedentes. La polivalencia de la entidad posibilita que se puedan encontrar nexos comunes entre sus campos, para forjar así alianzas de éxito y seguir innovando.

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