Una de las áreas donde el Big Data está sonando cada vez con más fuerza es el fútbol. Dada la afición que existe por el deporte rey, es fácil que sea una pregunta recurrente. Más aún, si consideramos el fútbol como un juego en el que al intervenir tantas variables, las estrategias y decisiones a tomar, y el análisis de datos para que éstas sean lo más fundadas posible, se vuelve crítico.

Son muchas variables las que pueden intervenir: el estado de forma de los jugadores, los estilos de juego, la interacción entre las propias estrategias frente a las del rival, la combinación de los jugadores con sus propios estilos entre sí, su adecuación al estilo del entrenador, etc. Éstas hacen que la combinación estadística de todas ellas produzca muchos escenarios dignos de buen análisis. Tantos datos y tantas decisiones que poder tomar, en consecuencia, que voy a dividir esta entrada en dos partes, para no generar pereza en la lectura de una única larga entrada.

Empecemos con algo de contexto en esto del fútbol y Big Data. Recuerdo varias frases cuando Pep Guardiola llegó al Bayern de Munich, pero una en especial:

The match analysis department is the most important department for me.

Efectivamente, ahí tenéis a uno de los mejores entrenadores según Transfermarkt, confiando en disponer de un departamento de Analytics bien pegado a él que le ayude a analizar los muchos datos que genera su equipo y su juego. No solo él. El Arsenal de Arsene Wenger, utiliza también modelos estadísticos para ayudar en la gestión de la detección del talento. Incluso pagó 2 millones de libras para comprar una empresa -StatDNA-que se dedicaba a ello.

Por lo tanto, parece que el Big Data en el campo del fútbol tiene un amplio abanico de aplicaciones. Y eso que todavía no es posible lo que se conoce como «On in-game analytics-driven coaching«. Es decir, en fútbol, un entrenador no puede tomar decisiones sobre la estrategia del juego y cómo jugar/variar su estrategia, hasta el descanso, o antes o después del partido. A diferencia de una empresa, todavía no es posible las decisiones «en tiempo real». Y eso a pesar que los sistemas de monitorización de partidos actuales, son capaces de compilar entre 1.500 y 1.600 eventos por partido.

A sabiendas que en los partidos hay mucho dispositivo prohibido (más allá de cámaras y sensores en estadios), pero que en los entrenamientos los jugadores llevan cada vez más tecnología (un sujetador deportivo -o cualquier otro wearables deportivos- en cada entrenamiento que consta de un monitor de pulsaciones, un acelerómetro y un sistema de geolocalización), podemos obtener explotaciones de datos como:

• Análisis de patrones y tendencias en parámetros básicos: desempeño atlético (velocidad, aceleración), la posición de los jugadores y sus movimientos, la tenencia del balón, etc. Y, de esta manera, detectar los parámetros críticos de mejora en base a referencias de juego.
• Modelos predictivos de juego, remate y gol: la empresa Oulala Games tiene un modelo matemático que, empleando datos de la empresa Opta (hablaremos de ella más adelante), permite a un club disponer de un sistema predictivo de los factores que llevan a obtener el mejor resultado de un jugador. Juegan con un total de 70 variables para obtener 275 posibles acciones a realizar con las que ganar o perder puntos.
• Modelo de propensión a la lesión o fatiga: si un equipo es capaz de detectar los factores que mejor predicen una lesión, podrá evitarlos a futuro con un modelo que lo detecte con carácter preventivo. A más de un equipo, que a estas alturas ha rotado poco, le podría venir muy bien.
• Análisis individual vs. global del equipo: no olvidemos que como juego de equipo que es, lo importante es el análisis global del equipo, en la estrategia global. Es lo que se ha bautizado como el «eventing», secuencias que miden los pases buenos, las pérdidas de balón, remates, goles, faltas, tarjetas, tenencia y similares, que permiten ver la contribución de cada jugador al equipo y viceversa. Esto, con grafos, ya se ha hecho en varias ocasiones para las selecciones y enfrentamientos clave (como la final del Mundia entre España y Holanda). De esta manera, la adecuación de jugadores a equipos y viceversa -como le encanta al Cholo Simeone-, resulta más fácil.
• Simulación de jugadas y enfrentamientos: cruzando todo este conjunto de variables y datos de los que estamos reiteradamente hablando, un equipo puede disponer de un simulador de posibles jugadas y enfrentamientos, con los que afrontar de la mejor manera posible cada partido. La personalización del juego y el equipo en función del rival.
• Valoración de jugadores en mercado: más allá de ejercicios «amateurs» como los que he podido hacer yo en el caso de Aymeric Laporte, aquí hay modelos realmente sofisticados. Como decíamos antes, el Arsenal dispone de una herramienta propia para ello. Y hay bastantes rumores que el acierto de Monchi en el Sevilla, se debe a lo mismo.
• Factores Críticos de Éxito: una de mis historias preferidas en cuanto al análisis de factores de triunfo de un equipo es el de la selección Alemania de fútbol durante el Mundial. La actual campeona del mundo, implantó un sistema global de Big Data que le permitió tomar decisiones sobre qué factores eran los que la hacían producir mejores resultados. Se dieron cuenta que, por ejemplo, reducir el tiempo de posesión a poco más de un segundo (de los 3,5 segundos en los que estaba).
• Detección de talento: en 2011, la película Moneyball narró la historia de Billy Beane, director técnico de un modesto equipo de beisbol que en 2001 empezó a utilizar la estadística para detectar jugadores poco valorados en mercado, pero con grandes probabilidades de hacer grandes cosas. Desde entonces, el fútbol se ha llenado de herramientas y bases de datos estadísticas como Opta Sports -que ya trabajar con el Sevilla, Valencia o FC Barcelona, entre otros- o Transfermarkt, que ponen a disposición de los clubes datos para hacer eso mismo. Supongo que ya lo estarán empleando, pero dada su sensibilidad y la ventaja competitiva que ganan, entiendo no lo divulgarán mucho.

(continuará)