El fútbol y Big Data (Parte II)

(continuación de la entrada anterior)

En el artículo anterior, veíamos varias aplicaciones del cruce entre el fútbol y Big Data. Describíamos cómo podría aportar ventajas competitivas importantes, una vez que algunas limitaciones que ahora mismo existen pudieran desaparecer. El fútbol y Big Data se convertían así en un dúo que parece veremos con frecuencia en los próximos años.

Con todos estos datos, el entrenador puede tomar muchas decisiones, claro. Un análisis de las ventajas y debilidades actuales, analizar las amenazas de un rival (es un juego donde la interacción entre dos jugadores produce diferentes contextos), mayor aprovechamiento de oportunidades, diseño de estrategias de entrenamiento y competición personalizadas para cada jugador (y así evitar lesiones, puntos de fatiga y mejoras de rendimiento). En definitiva, poner la tecnología a funcionar y los datos a trabajar para tomar decisiones más acertadas.

Pero hay todavía más campos donde el fútbol y Big Data se están encontrando. Las compañías de apuestas, que tan fuerte han entrado en España desde la cultura británica (de ahí sus nombres), usan sofisticados modelos para optimizar las utilidades a obtener. Por ejemplo, William Hill usa datos de Opta Sports (uno de los mayoristas de datos que más os aconsejo), SkyBet emplea estos modelos y datos para las comunicaciones con sus clientes, etc. Por otro lado, los operadores «Daily Fantasy Sports«, también tan populares en otras latitudes, y que en España tienen su fiel reflejo en el famoso Comunio, hacen lo propio. De hecho, los mejores jugadores de este tipo de «juegos de fantasía», son verdaderos magos del uso de Big Data para sus decisiones y estrategias. Siempre me pregunto por qué no podrían dar el salto a un equipo profesional…. ¿quizás es que ningún club los esté «monitorizando»? 🙂

Por otro lado, y para ir terminando, uno podría preguntarse por el origen de los datos. Y esta, es una pregunta muy interesante, porque también se está produciendo mucho desarrollo en este área. Un ejercicio éste del fútbol y Big Data, en el que ven, hay mucha monitorización. Uno podría pensar que con datos estructurados y cuantitativos, el proyecto de análisis de datos se vuelve fácil. Bueno, en realidad no lo es tanto, dado que exige unos requisitos computacionales muy importantes, y, en segundo lugar, porque estos datos se enriquecen con otras fuentes normalmente (como encuestas sobre cómo han dormido, cómo se sienten, etc., así como datos climatológicos y contextuales del lugar, hora y espacio del encuentro, por ejemplo). Por lo tanto, estamos hablando de Big Data como paradigma y reto.

Todos estos dispositivos que ayudan a obtener datos de la actividad de los jugadores están dentro de la categoría de «Electronic Performance Tracking System» (EPTS). De hecho, la FIFA ya está trabajando en un estándar de los datos que estos dispositivos generan, dada la implosión de datos que se está produciendo. Hay productos como Adidas’ miCoach elite team systemCatapult Sports -focalizado en sistemas Global Navigation Satellite System (GNSS), que usan equipos como el Chelsea o el Real Madrid-, la Italiana MatricsChyronHego conocida por su tecnología de monitorización de futbolistas TRACABTechedge España -que ha diseñado una plataforma Big Data denominada Sportedge (patrones de juego, inteligencia, sinergias del equipo y reciprocidad en el juego)-, etc. Como ven, la tecnología de monitorización deportiva está en un buen momento.

Monitorización jugadores selección Argentina (Fuente: fifa.com)
Monitorización jugadores selección Argentina (Fuente: fifa.com)

Por cierto, para los que les guste mucho el fútbol o el deporte en general y el Big Data -como a mí, sí, no lo oculto-, les recomiendo encarecidamente la MIT Sloan Sports Analytics Conference, un evento anual en el que salen todo tipo de estrategias de análisis de datos y su aplicación a grandes y pequeños equipos. Este año ha sido su décima edición, y como siempre, he tenido mucho interés en seguir los «Research papers» que se han presentado. Ahí podrán ver cómo el Big Data impactará no solo en el fútbol, sino en el deporte en general, en los próximos años. Por ejemplo, el paper que ganó en 2012 el premio número 1, hoy en día es la empresa y servicio Second Spectrum, líder en análisis de datos de jugadores de la NBA.

Como ven, el fútbol y Big Data, un dúo con mucho desarrollo últimamente. Un campo, donde todavía hay mucho por hacer. Esperemos, eso sí, que tanto «determinismo» de las máquinas no termino con el humanismo que rodea al fútbol y las visiones y opiniones que tenemos todos nosotros de nuestro equipo de cabecera. La magia de lo imprevisible, algo intrínseco al juego, esperemos que siga ahí.

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