Que es el big data en el futbol

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Datos analíticos del fútbol

El profesor de ingeniería Luís Amaral ha investigado redes sociales y estructurales complejas en ámbitos que van desde la sanidad y la biología hasta la discriminación de género y la violencia armada. Sus diversos intereses de investigación y su curiosidad innata le llevaron a estudiar el fútbol, su deporte favorito. Amaral utilizó sus conocimientos sobre la complejidad de las redes para crear un algoritmo que clasifica objetivamente a los jugadores de fútbol profesionales. Con la ayuda de los estudiantes de su laboratorio, Amaral construyó una red para cada equipo, que reflejaba quién pasaba el balón a quién, la precisión de esos pases y la probabilidad de que esos pases acabaran en gol.Antes del algoritmo de Amaral, la única forma de identificar a los jugadores de fútbol estelares era escuchando a los expertos deportivos. El laboratorio de Amaral desarrolló el primer sistema objetivo, basado en datos, para saber a quién hay que seguir en los campos de fútbol de todo el mundo. Utilizando sofisticadas técnicas de codificación y herramientas analíticas, el equipo de Amaral creó lo que denominó “Average Footballer Rating” (AFR) para cada jugador, en función de su influencia en los partidos de fútbol. En conjunto, los valores de AFR de todos los jugadores de un equipo determinado indican la fuerza de ese equipo, es decir, su éxito a la hora de realizar pases que den lugar a goles.  Para la gente que sigue el fútbol, los tres primeros jugadores -Lionel Messi, Neymar Jr. y Cristiano Ronaldo- no son ninguna sorpresa: “Un jugador con un AFR superior a 70 es prácticamente sobrehumano”, dice Amaral. “Y un AFR superior a 70 a lo largo de muchas temporadas es como un dios”.

Análisis de fútbol

¿Sabías que los deportistas no sólo son vigilados por las cámaras de los estadios, sino también por muchos dispositivos extravagantes como acelerómetros, sensores de ritmo cardíaco e incluso sistemas locales tipo GPS? En efecto, el Big Data y las tecnologías modernas están revolucionando el deporte e incluso impulsando la industria de los deportes de fantasía.

¿Sabías que los deportistas no sólo son vigilados por las cámaras de los estadios, sino también por muchos dispositivos extravagantes como acelerómetros, sensores de ritmo cardíaco e incluso sistemas locales tipo GPS? De hecho, el Big Data y las tecnologías modernas están revolucionando el deporte e incluso impulsando la industria de los deportes de fantasía.

Los clubes deportivos, los medios de comunicación y los aficionados de todo el mundo comparten la sed de estadísticas e información avanzadas. Los grandes clubes las utilizan para mejorar el rendimiento de sus propios jugadores, preparar tácticas contra otros equipos o detectar jugadores potencialmente interesantes. Por otra parte, los medios de comunicación adoran igualmente los datos, ya que aportan un valor añadido a sus reportajes. Por último, las estadísticas también tienen una gran importancia para los gestores de deportes de fantasía, que crean sus equipos de fantasía con deportistas individuales en plena forma.

Descarga de la base de datos de fútbol

Los clubes buscan obtener una ventaja competitiva dentro y fuera del terreno de juego, y el big data les permite extraer información para mejorar el rendimiento de los jugadores, prevenir lesiones y aumentar su eficiencia comercial. Sin embargo, contextualizar la información y extraer conocimientos valiosos no siempre es una tarea fácil.

Oscar Ugaz – Creo que hay un desafío 80/20 entre la cantidad de dinero que se invierte en software y la cantidad de dinero que se invierte en capacidad intelectual para analizar todos los datos y análisis que se obtienen.

Hoy en día la gente está fascinada con la captura de datos y quiere tener todos estos productos llamativos, pero no están invirtiendo en personas que sean capaces de entender el negocio, tomando todos esos datos y extrayendo ideas de ellos.

Las propiedades deberían invertir el ochenta por ciento en profesionales capaces de entender los datos y el veinte por ciento en software y tecnología para extraerlos. Los datos están por todas partes. Lo que escasea son los profesionales capaces de analizarlos.

Oscar Ugaz – En realidad no ha cambiado tanto. Esa es la razón por la que, por ejemplo, sigue habiendo mucho dinero que las cadenas pagan por los derechos deportivos. La gente sigue consumiendo deportes en directo. No importa que seas millennial o que tengas un interés especial por la tecnología. Siempre te vas a sentar a ver el evento en directo sobre todo en tu televisor.

Datos del fútbol

o explica Tim Mallalieu, director del proyecto Data Explorer de Microsoft, que al ser recibido por Carlo Ancelotti, ex entrenador del Real Madrid, tras una primera y emocionante toma de contacto tuvo que profundizar en los beneficios físicos de analizar las métricas de los jugadores del club en el campo de entrenamiento.

El deporte rey siempre ha sido un lugar inhóspito para la tecnología y lo sigue siendo en un intento de proteger el valor pasional que lo hace tan popular. Sin embargo, aunque a la tecnología se le niega el acceso casi por reglamento al campo de juego, si ofrece a los equipos de fútbol una forma adicional de complementar sus entrenamientos para la competición.

Aunque en Moneyball -película de 2011 sobre Billy Beane, el director técnico de un modesto equipo de béisbol que en 2001 comenzó a utilizar la estadística para revitalizar su desgastada plantilla de jugadores- se explicaba al gran público los diversos beneficios del uso del análisis de Big Data para la gestión deportiva, hoy este análisis va mucho más allá.

Los jugadores del Real Madrid llevan -o deberían llevar en un escenario ideal descrito por Mallalieu- un sujetador deportivo en cada entrenamiento compuesto por un pulsómetro, un acelerómetro y un sistema de geolocalización. Los datos son recogidos y analizados por un equipo de diferentes profesionales (en su mayoría científicos y expertos en inteligencia empresarial) y ayudan a Rafael Benítez, actual entrenador del Real Madrid, a tomar decisiones.  El análisis proporciona una gran cantidad de datos, pero algunos de los aspectos que merece la pena mencionar son la probabilidad de lesión, el rendimiento máximo o la cercanía al punto de fatiga de todos los jugadores.

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