Cómo utilizar IoT y los datos para transformar la economía de un deporte

"He trabajado en deportes durante 20 años, y el ciclismo profesional en carretera tiene por mucho el modelo económico más disfuncional", dice Graham Bartlett, CEO de Velon. "Realmente no funciona. La reacción a eso fue formar y crear a Velon".

¿Por qué el ciclismo profesional ha sido tan disfuncional? Los ingresos mundiales del ciclismo comercial son de solo 600 millones de dólares, en comparación con los 8.200 millonesde la NFL, y 16.800 millones de dólares entre las cinco ligas de fútbol más grandes de Europa.

La diferencia es que estos deportes se benefician de la posibilidad de organizar grandes eventos con entradas en un solo lugar. El ciclismo, donde las carreras cubren miles de kilómetros de caminos abiertos, no tiene este lujo. Sin una infraestructura equivalente, el ciclismo lucha por alcanzar las alturas comerciales de otros deportes.

Irónicamente, el ciclismo profesional cuenta con los aficionados más dedicados – los que esperan al borde de la carretera – y son los que más se pueden perder. Los espectadores más informales, ya sea mirando la televisión o escuchando la radio, pueden obtener una cobertura más holística de la carrera: los aficionados al borde de la carretera sólo pueden echar un vistazo a los ciclistas a medida que pasan.

Pero el ciclismo tiene sus propias ventajas: los ciclistas profesionales generan enormes cantidades de datos, desde la frecuencia cardíaca hasta la velocidad de la bicicleta, pasando por la información sobre el terreno en el que circulan. Si se capturan correctamente, estos datos representan una gran oportunidad para que los aficionados del ciclismo desarrollen compromisos más estrechos e íntimos con el deporte, con sus equipos y corredores favoritos.

Velon tiene un acceso cercano a estas oportunidades – los equipos que representan generan terabytes de datos sin procesar cada año. El objetivo de Velon era capturar, transformar y entregar estos datos a una audiencia mundial de ciclistas de 565 millones de personas.

"Hemos encontrado este fascinante problema, que es cómo transmitir miles de puntos de datos por segundo a partir de un evento deportivo en directo mientras se desplaza de Bolonia a Roma, a través de los Alpes y a cualquier otro lugar", recuerda Bartlett. "Casi todos a los que se lo explicamos, excepto los chicos de EY, dijeron: 'Olvídalo. Están locos. Puedes hacerlo en un estadio, y aún así es difícil, pero hacerlo en una carrera de bicicletas que se desplaza 200 millas por la carretera todos los días? "De ninguna manera'. Los equipos de EY lo miraron y dijeron: 'Este es un fantástico desafío de IoT'".

Y si este loco desafío pudiera superarse, EY y Velon tendrían la oportunidad de ofrecer a los aficionados de todo el mundo una plataforma de primera clase a través de la cual participar directamente en el ciclismo, y crear las bases para una economía del ciclismo comercial verdaderamente eficaz.

Aunque puede ser relativamente fácil capturar estos datos de una bicicleta estática en un gimnasio, en el campo para un deporte en el que las carreras cubren docenas de millas al día – a menudo a través de zonas rurales remotas con conectividad limitada – la logística era asombrosa.

Para empeorar las cosas, los dispositivos también deben ser retirados y cargados durante la noche. Dado que las carreras suelen durar varios días – y las piezas de la bicicleta se cambian regularmente durante ese tiempo – es necesario tener especial cuidado para asegurar que cada ciclista se empareje con el dispositivo correcto cada mañana para obtener los datos agregados correctos de la carrera. Con los datos cada vez más fundamentales para el deporte, un error en el reacondicionamiento de un dispositivo podría crear problemas significativos para los equipos, los organizadores, las emisoras y Velon por igual – y potencialmente perder la confianza de los aficionados.

"Ha sido un reto técnico increíblemente complicado obtener esa información, y luego hacer algo sensato con ella, para que podamos obtener información, visualizarla y mostrarla a los consumidores de una manera significativa", dice Michael Henry, Director de EY Analytics. "Estamos tomando grandes cantidades de información a través de bicicletas que se mueven hasta 100 km/h, y están viajando a través de miles de kilómetros durante ocho horas a la vez. Así que tenemos algunos retos técnicos increíbles al hacer eso, sobre montañas y terrenos increíblemente aislados, durante largos períodos. Tuvimos desafíos con la impermeabilización, la duración de la batería, y también la precisión y exactitud de las bicicletas y dónde están".

2. Una plataforma central de agregación de datos fiable y segura

Después de recopilar los datos sobre las bicicletas, es necesario transmitirlos a una plataforma central de agregación, que suma los datos de los ciclistas y los combina con fuentes de información externas (como los nombres de los equipos, las estadísticas y los mapas de rutas) para permitir un análisis más profundo y una mejor comprensión.

Incluso información aparentemente simple como el cálculo de la velocidad del ciclista puede resultar sorprendentemente compleja en la carretera, con señales de datos irregulares y cobertura GPS, para calcular la velocidad necesaria combinando datos de cadencia y potencia en bicicleta con datos GPS, ya que ninguna fuente de información sería suficiente por sí sola.

Para agravar aún más el desafío, algunos de los datos que se estaban recopilando debían ser propiedad de los equipos de carreras individuales. Después de todo, estos equipos están compitiendo y utilizan los datos para comparar, analizar y mejorar su rendimiento, todo ello en un deporte que genera premios y oportunidades de patrocinio para los ganadores. Aunque algunos de los datos agregados se hacen públicos, también es necesario que haya cortafuegos claros entre la información confidencial que podrían dar a los competidores una visión injusta del rendimiento y las tácticas de los demás.

"Somos el guardián en el medio, propiedad y confianza de esos equipos, y ellos ponen su fe en nosotros", explica Bartlett. "Por eso es esencial trabajar con un colaborador como los equipos de EY, porque hay que tener un grado de certeza y confianza en que existen los cortafuegos (firewalls) y las posiciones correctas, y asegurarse de que nadie pueda acceder a esos datos. Eso es lo que tenemos con los equipos EY".

La solución fue la plataforma de datos EY, que proporciona una amplia capacidad para la ingestión de streaming de alta velocidad, almacenamiento, análisis cognitivo e inteligencia artificial. Dentro del proyecto Velon, esto proporcionó la columna vertebral para construir las funciones de agregación y análisis de la aplicación.