“If you don’t have a competitive advantage don’t compete’’ – Jack Welch

Wielrennen en data

Tegenwoordig wordt er steeds meer data verzameld en opgeslagen. Zowel de hoeveelheid gegevens, de soort gegevens en de snelheid waarmee deze gegevens beschikbaar komen of moeten worden verwerkt, is opzienbarend gegroeid. Hier is een modewoord voor: Big Data.

Een goed voorbeeld van Big Data in wielercontext is Strava. Strava verzamelt per dag miljarden datapunten van alle ritten die ge-upload worden. Die data wordt allemaal bij elkaar opgeteld (‘ge-aggregeerd’). Strava verkoopt deze data bijvoorbeeld aan overheden om meer inzicht te krijgen in veelgebruikte routes. Met deze informatie kan de overheid besluiten om de infrastructuur aan te passen (bijvoorbeeld in termen van veiligheid) en kan ze deze beter monitoren.

Wat heeft dit met training te maken? De parallel met Big Data is –buiten ren(n)(st)ers die Strava's analysemogelijkheden gebruiken voor hun training- namelijk dat er op individueel niveau ook steeds meer data beschikbaar komt op o.a. fysiologisch, psychologisch en mechanisch gebied. Naast deze data is er uiteraard ook nog een keur aan omgevingsdata die op vooraf of achteraf beschikbaar is.

De belangrijkste dimensies zijn –naast hetgeen gemeten wordt- het niveau, het moment en de frequentie waarop gemeten wordt. Qua moment betreft het tijdens trainen/racen of daarbuiten (‘’offline’’). In onderstaande tabel zie je een aantal voorbeelden. Deze tabel laat slechts ‘’het topje van de ijsberg’’ zien van data die gegenereerd (kunnen) worden.

 *T= Tijdens, O = 'Offline'

Door al dit soort gegevens te combineren, komen er steeds meer 'puzzelstukken' samen die meer context en richting kunnen geven aan prestaties; zowel op individueel als teamniveau. Gevoel voor monitoring van de relevante ‘puzzelstukken’ speelt dan ook een rol. Als je bedenkt dat deze gegevens ook realtime beschikbaar komen, kan je je voorstellen dat er realtime op kan worden gestuurd. Met name in de top van het wielrennen kunnen hiermee voordelen worden gecreëerd t.o.v. de concurrentie.

Terug naar jouw wielerambities

Wat hierboven beschreven is, is weliswaar een toekomstbeeld -waar overigens al een deel van gerealiseerd is (en wordt)-, maar van bepaalde elementen kan je als ambitieuze ren(n)(st)er nu al profiteren. Door slim gebruik te maken van gegevens die nu al door beschikbare trainingsmiddelen worden gegenereerd, kan je al meer uit jezelf halen dan je nu doet. Jaren geleden was de hartslagmeter de eerste echte grote revolutie op trainingsgebied. De eerste hartslagmeters waren erg duur en in eerste instantie alleen weggelegd voor professionals. Tegenwoordig wordt bijna elke fietscomputer standaard geleverd met een hartslagmeter.

Een tweede revolutie na de hartslagmeter -die gedreven wordt door steeds meer aanbieders en dus prijsverlagingen- wordt nu ingevuld door de vermogensmeter. Vermogensmeting krijgt hiermee een steeds centralere rol bij het trainen en racen. En terecht, want het is de meest zuivere vorm van ‘output’ die je kunt meten. De hoeveelheid gegevens om training op te sturen en prestaties te verbeteren wordt hiermee steeds groter en met name beter!

Speelt gevoel dan geen rol meer? Juist wel! Gevoel speelt op twee fronten een rol. Ten eerste wordt je gevoel gebruikt in combinatie met al je andere gegevens (vermogen, hartslag, cadans, etc.). Door deze objectieve gegevens samen te brengen met een logboek waarbij je o.a. gevoelsscores vastlegt (subjectief) creëer je een prima fundament om trainingen op te baseren en te optimaliseren.

Daarnaast komt gevoel om de hoek kijken in de vorm van motivatie. Als je je training niet met voldoende motivatie doet zal geen enkel meetinstrument je beter maken. De basis is en blijft namelijk nog steeds motivatie:

No brain, No gain!