Hoy en día hay pocos ámbitos a los que el Big Data no haya llegado para aportar beneficios y ventajas y ayudar con la toma de decisiones, gracias al análisis inteligente de los datos masivos, y el deporte ha sido uno de los sectores donde más partido se le está sacando a esta técnica. Y aunque le ha costado llegar, el Big Data en el fútbol es ya más que un hecho, con los clubes recurriendo a diferentes empresas de gestión y análisis de datos en diferentes áreas del deporte. En esta entrada, veremos las principales aplicaciones que hace el fútbol del Big Data.

Portada Big data en el fútbol

Big data y fútbol. Un  poco de historia

Cuando escuchamos el concepto Big Data, lo más habitual es pensar en estudios de mercados, informes de ventas, comportamientos de los clientes o usuarios, medición del éxito de las campañas de marketing, etc., en resumen, todo aquello relacionado con beneficios empresariales. Sin embargo, las aplicaciones de las técnicas empleadas por el Big Data pueden llevarse a otros muchos sectores, entre ellos el deportivo.

Competiciones como la MLB (béisbol), la NBA (baloncesto), la NHL (hockey) o la NFL (fútbol americano), llevan años empleando aplicaciones de Big Data para mejorar no solo el rendimiento de los equipos en el campo el día del partido o conocer el comportamiento más probable de los rivales, sino también para analizar el mercado de fichajes o las estadísticas de un jugador.

El fútbol ha sido lago más reticente a la entrada del análisis masivo de datos que ofrece el Big Data, en parte por la visión tradicional que todavía se tiene sobre cómo debe ser este deporte. Sin embargo, a medida que los clubes de fútbol se han convertido en «empresas», la necesidad de minimizar riesgos (como fichar un jugador que después no de los resultados esperados) ha facilitado que el uso de las herramientas del Big Data se vaya extendiendo.

Actualmente, hay varios equipos de la liga española que emplean ya a empresas especialistas en la recogida, procesamiento y análisis de Big Data para poder usar informes completos sobre rivales, mercado de fichajes, competiciones, lesiones, etc. Pero uno de los pioneros en el utilizarlo fue el entrenador Rafa Benítez, que aplicó el análisis de datos a la preparación del equipo y los partidos.

Otras de las razones que han promovido el uso del Big Data en el fútbol es la evolución de las propias herramientas y forma en la que se presenta la información a los interesados, cada vez comprensible y fácil de asimilar e implementar a los procesos del equipo y el club, desde la gestión del equipo hasta la relación con los medios y los aficionados.

Beneficios del Big Data en el fútbol

La aplicación del Big Data, y en concreto del Big Data deportivo, entra en juego en el momento en que se empiezan a recoger más y más datos de competiciones, enfrentamientos y entrenamientos, lo que trae consigo la necesidad de gestionar y analizar dichos datos (recogidos de cámaras colocada en el campo, sensores incorporados en el equipo de los jugadores, incluso preguntas hechas a los mismo jugadores, entre otros) para poder sacar información relevante que ayuda en la toma de decisiones estratégicas.

En el Big Data aplicado al fútbol son tres las áreas que se pueden beneficiar más de ello:

  • Conocer el rendimiento individual de cada futbolista, incluida la prevención de lesiones.
  • Conocer el estado del mercado de fichajes.
  • Análisis de juego.

La información que el análisis de datos puede ofrecer a los equipos de fútbol puede que les haga campeones de una liga o un campeonato, pero sin duda les acercará más a ello, porque, como ocurre con las decisiones estratégicas de una empresa, si estas se toman con el respaldo de datos e información de valor sobre la que basarse, las probabilidades de acertar aumentarán notablemente, incluso en un ámbito con momentos impredecibles como el fútbol.

¿Para qué se utiliza el Big Data en el fútbol?

A través de diferentes métricas, como la información espacial (recogida de los mapas de calor), el rendimiento de los jugadores en los partidos o los datos estadísticos a lo largo del tiempo, se generan grandes volúmenes de datos, que el analista de Big Data puede utilizar para elaborar informes detallados que emplear en diferentes momentos de la vida de un equipo para intentar conseguir los mejores resultados.

Aplicar el Big data al fútbol

Antes de los partidos

Gracias al análisis de los datos de los rivales, es posible identificar sus secuencias y patrones de juego más habituales, lo que permite crear estrategias de cara a futuros partidos para poder contrarrestarlas. Lo que antes se hacía viendo vídeos de anteriores partidos, ahora se complementa con el análisis de datos, como longitud de pases, tasa de aciertos, posición de tiro a puerta más habitual, uso de las bandas, etc.

Si esos datos se cruzan con los propios del equipo, es posible elaborar estrategias basadas en predicciones de cómo puede desarrollarse el partido.

Un buen ejemplo de este tipo de relación entre el análisis del Big Data y el fútbol, lo tenemos en los penaltis; los equipos cuentan con estadísticas de todos los lanzamientos de penaltis llevados a cabo; a través del estudio de las mismas, es posible determinar quiénes son los tiradores más adecuados en función de las circunstancias o la presión. Así como es posible inferir hasta cierto punto hacia qué lado es más probable que tire un jugador un penalti.

Para ganar un partido (live)

Si el análisis de datos sirve para preparar el enfrentamiento con un rival antes de enfrentarse a él, también resulta de utilidad durante el propio partido. De por sí, durante un partido se capturan en torno a 8 millones de datos, que una vez procesados y analizados pueden arrojar luz sobre los aciertos y fallos de las acciones de los jugadores sobre el terreno de juego (a esto ayudan las cámaras semiautomáticas colocadas en los terrenos de juego y los sensores GPS que pueden llevar los deportistas en sus botas, por ejemplo).

A través del análisis realizado con carácter previo de los datos del rival, se puede ajustar la estrategia del equipo durante el partido, cambiar jugadores de posición o hacer sustituciones convenientes que puedan ayudar a ganar el partido.

Para gestionar la plantilla a lo largo de la temporada

Gracias a la recolección de datos del rendimiento de los jugadores (distancia recorrida, mejor posición, velocidad máxima y media de sus carreras, etc.), es posible determinar el rendimiento de cada uno de ellos y del equipo en su conjunto, pudiendo llevar a cabo rotaciones de alineaciones con una mayor tasa de éxito.

Si a esto sumamos la prevención de lesiones que permite llevar a cabo el análisis de datos obtenidos de la medición de los parámetros físicos de los jugadores, es posible para los entrenadores y preparadores físicos llevar a cabo una mejor gestión de la plantilla durante toda la temporada, individualizando ejercicios según el estado de cada jugador e incluso anticiparse a situaciones de riesgo que pueden derivar en una lesión (ejemplo de este uso del Big Data en el fútbol lo encontramos en el Getafe, que a través de los datos e informes que elabora para el club la empresa Zone7, ha conseguido reducir el número de lesiones medio durante la temporada).

Para la gestión de un club

El análisis del Big Data también puede suponer una ventaja económica para la gestión de los clubes, puesto que como ya hemos dicho, se emplea también para conocer el mercado de fichajes.

Con miles de jugadores en las principales ligas del mundo, es prácticamente imposible seguirles la pista a todos ellos, especialmente a aquellos jugadores con menos renombre, pero con datos y estadísticas que pueden ser los que necesita un club en concreto.

El dinero que se invierte en fichajes es enorme y, como consecuencia, equivocarse con el fichaje de un jugador, puede suponer más de un problema para cualquier equipo, especialmente para los más modestos. El Big Data puede ayudar a evitar realizar un mal fichaje amparándose en el análisis de los datos del jugador y a través de ello, determinar si es la mejor opción para el equipo

En conclusión, aunque el fútbol seguirá siendo hasta cierto punto impredecible, lo cierto es que el empleo de las herramientas y aplicaciones del Big Data ayudarán en los procesos clave de toma de decisiones, tanto de cara a la preparación de un partido como en la gestión de la plantilla y del propio club. Y se espera que en el futuro Big Data y fútbol sigan caminando de la mano, como ya ocurre en otros deportes que se benefician del análisis de datos masivos para mejorar sus resultados.

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