Más datos no es mejor: la importancia de depurar, discriminar y organizar tu telemetría

El problema que nadie te cuenta cuando empiezas con la telemetría

Cuando un piloto se enfrenta por primera vez a los datos de su dispositivo GPS, la reacción más habitual no es de claridad. Es de parálisis.

Un solo archivo CSV de una sesión de 30 minutos con un dispositivo de 25 Hz puede contener más de 45.000 filas de datos. Velocidad, aceleración longitudinal, aceleración lateral, posición GPS, altitud, rumbo, temperatura... decenas de variables registradas veinticinco veces por segundo, vuelta tras vuelta.

La paradoja es evidente: tenemos más información que nunca sobre lo que ocurre en pista, y sin embargo muchos pilotos no consiguen extraer ninguna conclusión útil de ella. No porque los datos sean malos. Sino porque nadie les ha enseñado a trabajarlos.

Más datos no significa más información

Existe una confusión muy extendida entre cantidad de datos e información útil. Son cosas distintas.

Un archivo de telemetría en bruto es ruido. Contiene señal, sí, pero también contiene errores de medición, artefactos de la señal GPS, transiciones entre vueltas, fases de entrada y salida de pista, y miles de puntos que no corresponden a ninguna situación de conducción relevante. Intentar analizar todo eso sin un trabajo previo de depuración es como intentar escuchar una conversación en medio de un concierto de rock.

El primer trabajo de cualquier ingeniero de datos no es analizar. Es limpiar.

Qué significa depurar datos de telemetría

La depuración de datos es el proceso de identificar, filtrar y eliminar toda la información que no aporta valor al análisis. En telemetría de competición, esto implica varias operaciones concretas:

Segmentación por vuelta. Los datos de una sesión incluyen la vuelta de formación, las vueltas de calentamiento, las vueltas rápidas y la vuelta de regreso al box. Mezclar todo eso en un análisis distorsiona cualquier métrica. El primer paso es aislar las vueltas representativas y descartar el resto.

Filtrado de anomalías. Los dispositivos GPS pierden señal puntualmente, especialmente en circuitos con túneles, edificios cercanos o bajo determinadas condiciones atmosféricas. Esos puntos de pérdida de señal generan picos absurdos en las curvas de velocidad y aceleración que, si no se eliminan, arruinan cualquier análisis posterior.

Suavizado de señal. Incluso en condiciones ideales, la señal GPS tiene ruido inherente. Una curva de velocidad sin suavizar parece un electrocardiograma con arritmia. Aplicar el filtro correcto —ni demasiado agresivo ni demasiado suave— es una decisión técnica que requiere criterio y experiencia.

Normalización de referencia. Para comparar dos vueltas o dos sesiones, los datos deben estar referenciados al mismo punto de origen. Sin esta normalización, comparar la frenada de la curva 3 de una vuelta con la de otra es literalmente comparar cosas distintas.

El peligro de analizar datos sin depurar

Analizar datos en bruto sin un proceso previo de limpieza no solo es ineficiente. Puede ser activamente perjudicial para el rendimiento del piloto.

Imaginemos un caso concreto: un piloto analiza su curva de frenada más exigente y observa que en una vuelta concreta la distancia de frenada es un 15% más corta que en el resto. Concluye que en esa vuelta frenó mejor y trata de replicar esa técnica. Lo que no sabe es que ese dato es una anomalía: un pico de pérdida de señal GPS que generó una velocidad ficticia en ese punto. La vuelta "perfecta" nunca existió.

Este tipo de errores no son excepcionales. Son la norma cuando se trabaja con datos sin depurar. Y sus consecuencias van desde perder tiempo buscando una mejora que no existe hasta adoptar técnicas de conducción incorrectas basadas en información distorsionadas.

Discriminar: la habilidad más infravalorada del análisis de datos

Una vez los datos están limpios, el siguiente reto es saber qué mirar. Y aquí es donde la mayoría de los pilotos que se aventuran a hacer su propio análisis se pierden.

Un archivo de telemetría contiene información sobre absolutamente todo lo que ocurrió en pista. Pero no todo es relevante para el objetivo de análisis. Si el piloto quiere mejorar su tiempo en el sector 2, analizar en detalle las aceleraciones del sector 1 es tiempo perdido. Si el problema es la estabilidad en frenada, la curva de G lateral en las rectas no aporta nada.

Discriminar significa saber qué pregunta estás haciendo antes de abrir el archivo. Sin esa pregunta previa, el análisis no tiene dirección. Y sin dirección, la cantidad de datos disponibles se convierte en un laberinto del que es muy difícil salir con algo concreto.

Organizar para poder comparar

El análisis de telemetría tiene valor cuando permite comparar. Comparar una vuelta con otra. Una sesión con la anterior. Una técnica de frenada con una alternativa. Pero la comparación solo es posible si los datos están organizados de forma coherente y consistente.

Esto implica establecer una nomenclatura clara para los archivos, una estructura de carpetas que permita localizar cualquier sesión en segundos, y un criterio uniforme para etiquetar las condiciones de cada sesión: circuito, condiciones de pista, configuración del vehículo, tipo de neumático.

Sin esta organización, cada análisis empieza desde cero. Y el conocimiento acumulado sesión a sesión —que es precisamente el valor más grande de la telemetría— se pierde.

Por qué en DATA-RACING hacemos este trabajo por ti

El proceso de depuración, discriminación y organización de datos no es glamuroso. No es la parte que aparece en los vídeos de YouTube sobre telemetría. Pero es la base sobre la que se construye cualquier análisis que merezca ese nombre.

En DATA-RACING, cada informe que entregamos parte de un proceso riguroso de limpieza y preparación de los datos. Antes de que un empecemos a analizar tu sesión, los datos ya han sido segmentados, filtrados, suavizados y referenciados correctamente. Lo que se traduce en una señal pura, no ruido.

Eso es lo que hace que nuestros informes sean accionables: no solo te dicen qué pasó, sino qué puedes hacer diferente en la próxima sesión.

La conclusión que cambia la forma de ver la telemetría

Los datos de telemetría son una herramienta extraordinariamente poderosa. Pero como cualquier herramienta, su valor depende completamente de cómo se usa.

Más datos no es mejor. Datos bien trabajados sí lo es.

El piloto que aprende a depurar, discriminar y organizar su información no solo mejora más rápido. También desarrolla una comprensión más profunda de su propio estilo de conducción, de las limitaciones de su vehículo y de las oportunidades reales de mejora que tiene delante.

Esa comprensión no se consigue mirando 45.000 filas de un CSV. Se consigue haciendo las interpretaciones correctas de los datos.