Una década de correr (en datos)
Por: Alejandro Ortiz Tapia
10 años de datos y una obsesión hecha dashboard
Ay ay aaaaaay 😖, dije que trataría de que no me volviera a suceder y otra vez me pasó: dejé pasar muchísimo tiempo de escribir. El último post publicado en el blog fue en Marzo. Pasó casi medio año para que me dignara a actualizar mi página... Muy mal Alejandro, muy mal.
Para corregir de alguna manera ese error, me dispuse a terminar de escribir este post, que es el draft mas antiguo que tengo en mi bandeja de borradores (desde Agosto del 2022). A ver si me da un poco de vergüenza (o me motiva a terminar proyectos que he dejado a la mitad). ¡Así que aquí vamos!
Corrí mi primer maratón en Octubre 15 del 2011 y comencé usando un reloj Nike+ de color neon, que me encantaba; es cuando Nike hizo una alianza con Apple y vendían “pods” que eran insertos para los tennis que te ayudaban a medir cuando salías a correr. El reloj Nike+ era un intento de Nike por entrar al mercado de “wearables” y debo de aceptar que ha sido uno de mis “devices” favoritos. Así que Nike Run Club (NRC) guarda el mayor número de datos sobre mi historia como corredor.
Ese reloj Nike estuvo conmigo por casi 4 años cuando en Diciembre del 2015 compré mi primer reloj Garmin, unos tenis más decentes, y la promesa de que sólo iba a seguir corriendo por diversion y “para bajar la pancita”.
Y pues 5 doritos... 13,365 millas recorridas, más de un millón calorías quemadas, y un archivo CSV más grande que mis ganas de no correr los lunes; he corrido 20 maratones y un montón de otras carreras que ya ni recuerdo.
Distancia recorrida (13,365 millas en 10 años)
Vuelta al mundo: La circunferencia de la Tierra en el ecuador es ~24,901 millas → Cubrí más de la mitad de una vuelta al planeta.
Washington DC → Ciudad de México (~1,860 millas): Podría haber hecho ese trayecto 7 veces de ida y vuelta.
Costa a costa en EE.UU. (~2,800 millas, DC → Los Ángeles): Eso es como ir 4.7 veces de costa a costa corriendo. ¡Al estilo Forrest Gump!
DC → Madrid (~3,700 millas): Literalmente ya corrí la distancia de cruzar el Atlántico hasta España... y de regreso.
Maratones: Son ~509 maratones (26.2 millas cada uno). ¡O sea, uno por semana por casi 10 años seguidos!
Calorías quemadas (1,041,257 kcal)
🍔 Big Macs (~550 kcal c/u): Eso equivale a 1,893 Big Macs.
🍕 Rebanadas de pizza (~300 kcal c/u): Más de 3,470 rebanadas de pizza.
🍺 Cervezas (~150 kcal c/u): Unas 6,940 chelas.
🏠 Energía eléctrica: 1 millón de calorías son ~4.3 millones de kilojoules → suficiente para mantener un foco de 100W encendido por más de un año.
🧈 Mantequilla (~100 kcal por cucharada): ¡10,400 cucharadas de mantequilla! (imagínate untando eso en pan 🥖).
Durante todo es tiempo he usado varias plataformas para guardar mis datos de correr: Nike Running Club, Garmin y Strava. Algunas gratis y otras de pago (pero eso ya es material para otro post). Finalmente decidí bajar mis datos de Garmin (hay una manera de pedir un archivo consolidado con tu información).
Ahora hay que incorporarlo con una de las cosas que me apasionan un montón: el Business Intelligence (o la visualización de los datos), porque soy ferviente creyente que todos los datos de un sistema pueden contar una historia, sólo hay que saber organizarlos.
Así fue como nació la idea de crear mi propio dashboard, sabiendo que la mayoría de estas plataformas (NRC,Strava y Garmin) ofrecen visualizaciones y dashboards interactivos sobre los datos, algunos tienen soluciones mas sofisticadas que otros (por ejemplo Strava hace uso de Inteligencia artificial de una manera muy efectiva y cool!), pero solo ellos (las compañías) tienen control sobre que información ves, y eso fue lo puso a mi ratón a trabajar. Le damos rewind al año 2020 donde diseñé y construí la primer versión de este proyecto durante un tiempo de descanso que tuve debido a una lesión y como no me podia quedar quieto durante esos días esto pasó:
Usando una de las herramientas de BI que ya conocía: MicroStrategy (y que en su momento, llegué a creer era la mejor del mercado por muchas razones), pude bajar mis datos de la página de Garmin y los coloqué en un archivo CSV. Mi dataset estaba listo y la herramienta elegida, mi objetivo era crear un dashboard con métricas similares a las que ofrecía Garmin hace media década. El reto mas difícil que tuve al principio era normalizar los datos, una vez superado ese reto me di a la tarea de hacer un poco de “data augmentation” (que es una técnica usada para ampliar y diversificar un conjunto de datos existente sin necesidad de recolectar nuevos datos reales), por ejemplo: creé una columna nueva basada en el timestamp de la actividad, si era una actividad que contenía AM, se consideraba día y si era PM entonces era nocturna. También pude asignar geolocations basado en el nombre de las actividades (esto si me costo mucho trabajo). Aquí el resultado final.
Le damos forward al cassette y de regreso al año 2025, muchas cosas han cambiado. Una de ellas es que MicroStrategy compró un montón de Bitcoin, invirtió en cosas que los amantes del BigData les pareció muy irrelevante y perdió mucho terreno en el mercado comercial (hasta se cambió de nombre a “Strategy”), así que mi interés naturalmente cambió. AWS llegó de golpe a mi vida así que adaptar sus herramientas me resultó un proyecto muy entretenido y fue cuando empecé a jugar con AWS QuickSight.
Naturalmente el siguiente paso (y reto) era crear una version nueva de mi running Dashboard hecho en Amazon QuickSight con todas mis actividades desde que moví mis datos de correr a Garmin (Dec 2015)... Sí, todo. Incluyendo los trotes domingueros, las épicas maratones y esas corridas en banda que cuentan como terapia.
¿Por qué hice esto? (Además de ser ñoño de corazón)
Porque los datos cuentan historias. Y yo quería ver, literalmente, cómo se ve una década de correr sin parar. Quería saber:
¿Cuántos kilómetros he corrido en total?
¿Cuándo fue mi pico de rendimiento?
¿Qué tan constantes han sido mis maratones?
¿Qué demonios pasó en marzo 2025 que solo corrí tan poco?
(Spoiler: fue la vida)
Las métricas que puse como objetivo principal:
Total Miles & Total Calories: El resumen que me hace sentir atleta olímpico aunque me esté ahogando en la caminadora.
Millas por año: Desde ese humilde inicio en 2015 con 50 millas hasta mi peak de 2,270 millas en 2018.
Comparativa mensual: Porque a veces necesitas que un gráfico te grite “¡estás de flojo!”
Miles per Day: El corazón del dashboard. Aquí está todo. Cada salida. Cada madrugón. Cada dolor de chamorro.
Tabla Detallada: Tiempo, distancia, calorías, pasos, cadencia, zancada… y sí, también esa columna que todavía no decido si es útil o nomás la dejé por costumbre.
¿Qué aprendí?
Que la consistencia le gana al talento.
Que no necesitas siempre correr rápido, pero sí presentarte.
Que ver 13,365 millas juntas te da una perspectiva brutal: cada paso suma.
Y que cuando dejas de correr, el dashboard lo nota (y te lo echa en cara con un -85.87% en rojo).
¿Y por qué usar QuickSight?
Porque ya traía la fiebre de automatizar todo con AWS, y honestamente, es una gran herramienta para visualizar datos de forma poderosa y flexible. Importé mis archivos de Garmin, los limpié un poco (ok, mucho), y les di forma con QuickSight para tener un panel que me sirviera, me motivara y me dejara boquiabierto. Este dashboard no es solo para presumir (bueno, tantito sí), sino para recordar que el esfuerzo sostenido deja huella, aunque sea en forma de líneas negras en un gráfico.
Si corres, caminas o haces cualquier actividad que se pueda registrar: guarda tus datos, cuídalos y visualízalos. No solo te motivan, te cuentan la historia de lo que has hecho… y todo lo que aún te falta por correr.
Aquí les dejo la version final del dashboard (por ahora) y no olviden salir a correr 🏃🏻♂️💨 🇲🇽
