El snowboard es una actividad deportiva que combina adrenalina, habilidad y conexión con la naturaleza. Con el avance de la tecnología, los aficionados y profesionales tienen a su disposición una gran cantidad de datos que pueden ayudar a mejorar la técnica y el rendimiento. Hoy en día, los sensores personales, como relojes inteligentes y aplicaciones móviles, permiten recoger información valiosa como la frecuencia cardíaca y la geolocalización. Usar estos datos para construir un dashboard de rendimiento personalizado puede cambiar la forma en que entendemos y optimizamos nuestra experiencia sobre la nieve. El punto de partida para construir un tablero de rendimiento para snowboard radica en la recolección sistemática y organizada de datos.
Los dispositivos portátiles, por ejemplo, un smartwatch con monitoreo cardíaco, registran señales biométricas continuamente. En paralelo, las aplicaciones móviles diseñadas para actividades al aire libre pueden captar información precisa sobre la ubicación, velocidad y ruta recorrida durante cada sesión. Juntando esta información podemos obtener una visión integral y detallada de nuestra actividad. Para procesar los datos capturados, Python se posiciona como una solución natural y potente. Su versatilidad para leer y manipular formatos JSON y XML, comunes en estos registros, facilita la extracción y preparación de los datos para análisis posteriores.
Las librerías como pandas y xml.etree permiten transformar archivos complejos y estructurados en dataframes claros, estructurados y listos para ser trabajados. En el caso específico de los datos biométricos, la frecuencia cardíaca suele venir en archivos JSON con registros cada pocos segundos. Cada medición incluye no solo las pulsaciones por minuto, sino un valor de confianza que indica la calidad de la lectura. Esto es relevante para filtrar datos erróneos o inconsistentes y asegurar un análisis fiable.
Por otro lado, los datos de GPS se almacenan frecuentemente en formato GPX, que aunque es un tipo de XML, introduce un nivel de complejidad adicional al incluir extensiones con datos propios como velocidad y dirección. Una dificultad interesante al trabajar con estos datos es el manejo del tiempo y las zonas horarias. Mientras que los datos biométricos pueden estar en formato UTC, los registros de GPS ya consideran su huso horario local. Para lograr una adecuada sincronización al combinar ambas fuentes es necesario normalizar los timestamps, lo que puede requerir ajustes especializados en el paso de transformación de datos. Otro desafío reside en identificar los segmentos específicos de la actividad que representan una bajada o un ascenso en telesilla.
Aunque las aplicaciones almacenan esta meta información, normalmente está oculta en archivos comprimidos que es necesario desempaquetar y analizar con bibliotecas de procesamiento XML. Extraer correctamente la duración y tipo de cada segmento permite filtrar y delimitar las porciones del trayecto que verdaderamente agregan valor al análisis de rendimiento. Transformar estos datos crudos en información útil implica realizar técnicas avanzadas de integración. En particular, fusionar la información de ubicación y frecuencia cardíaca requiere uniones no exactas, ya que los sensores no registran datos en el mismo instante. Esta solución de “fuzzy join” busca el registro de frecuencia cardíaca más cercano a cada punto GPS, basándose en la proximidad temporal.
Es una operación intensiva en cómputo que debe optimizarse para ser práctica, especialmente cuando se manejan decenas o cientos de miles de registros. En este contexto, herramientas como SAS complementan muy bien el uso de Python, ofreciendo métodos eficientes para manejar grandes volúmenes de datos y realizar uniones complejas. SAS permite procesar directamente formatos parquet, combinación de datasets y aplicar lógica basada en tablas hash, lo que acelera significativamente la clasificación y agrupación de la información para preparar un dataset definitivo. Una vez que el conjunto de datos esta listo y enriquecido, el siguiente paso consiste en visualizar la información de manera intuitiva y dinámica. Las plataformas de visualización como SAS Visual Analytics brindan la posibilidad de crear dashboards interactivos que permiten explorar diferentes dimensiones del rendimiento, desde la velocidad alcanzada hasta la variación del ritmo cardíaco durante las distintas bajadas y tiempos en telesilla.
La visualización habilita la detección de patrones, análisis de outliers y correlaciones interesantes, como la relación débil entre la velocidad y la frecuencia cardíaca durante la actividad. También posibilita examinar la precisión y limitaciones de los sensores, identificando días con falta de datos o distorsiones provenientes de condiciones atmosféricas adversas o fallos técnicos. Este enfoque orientado a datos no solo mejora el conocimiento personal y la capacidad de autodiagnóstico, sino que también abre caminos para extender el análisis a futuros desarrollos, incluyendo el agregado de sensores adicionales, métricas avanzadas y modelos predictivos para anticipar fatiga o riesgos. La combinación de código abierto como Python para la extracción y limpieza, junto con la potencia analítica de SAS en la transformación y visualización, demuestra que integrar diversas tecnologías flexibles puede ser la clave para crear soluciones personalizadas que se adapten a las necesidades específicas de cada usuario. En definitiva, construir un tablero de rendimiento para snowboard partiendo de datos propios representa una forma innovadora de fusionar pasión deportiva con ciencia de datos.
Es una aventura técnica que conlleva retos, pero que resulta en insights inesperados y aprendizajes profundos sobre el propio rendimiento y las condiciones de la actividad. Para aquellos interesados, existen repositorios públicos y ejemplos detallados que facilitan iniciar un proyecto similar, permitiendo que cualquier aficionado pueda acercarse al mundo del análisis deportivo personalizado sin necesitar equipamiento profesional costoso. Así, cada descenso puede convertirse en una oportunidad para aprender, mejorar y disfrutar más plenamente de cada momento en la montaña, sabiendo que la tecnología y el análisis de datos trabajan a favor del deportista.
