{"id":307,"date":"2016-04-29T05:23:53","date_gmt":"2016-04-29T03:23:53","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=307"},"modified":"2016-04-29T05:26:12","modified_gmt":"2016-04-29T03:26:12","slug":"el-futbol-y-big-data-parte-ii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/el-futbol-y-big-data-parte-ii\/","title":{"rendered":"El f\u00fatbol y Big Data (Parte II)"},"content":{"rendered":"

(continuaci\u00f3n de la entrada anterior<\/a>)<\/p>\n

En el art\u00edculo anterior<\/a>, ve\u00edamos varias aplicaciones del cruce entre el f\u00fatbol y Big Data. Describ\u00edamos\u00a0c\u00f3mo podr\u00eda aportar ventajas competitivas importantes, una vez que algunas limitaciones que ahora mismo existen pudieran desaparecer. El f\u00fatbol y Big Data se convert\u00edan as\u00ed en un d\u00fao que parece veremos con frecuencia en los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n

Con todos estos datos<\/strong>,\u00a0el entrenador puede tomar muchas decisiones, claro<\/strong>. Un an\u00e1lisis de las\u00a0ventajas y debilidades actuales, analizar\u00a0las\u00a0amenazas de un rival (es un juego donde la interacci\u00f3n entre dos jugadores produce diferentes contextos), mayor aprovechamiento de oportunidades, dise\u00f1o de estrategias de entrenamiento y competici\u00f3n personalizadas para cada jugador (y as\u00ed evitar lesiones, puntos de fatiga y mejoras de rendimiento). En definitiva, poner la tecnolog\u00eda a funcionar y los datos a trabajar para tomar decisiones m\u00e1s acertadas.<\/strong><\/p>\n

Pero hay todav\u00eda m\u00e1s campos donde el f\u00fatbol y Big Data se est\u00e1n encontrando. Las compa\u00f1\u00edas de apuestas, que tan fuerte han entrado en Espa\u00f1a desde la cultura brit\u00e1nica (de ah\u00ed sus nombres), usan sofisticados modelos para optimizar las utilidades a obtener. Por ejemplo, William Hill<\/a> usa datos de Opta Sports<\/a>\u00a0(uno de los\u00a0mayoristas de datos que m\u00e1s os aconsejo), SkyBet<\/a> emplea estos modelos y datos para las comunicaciones con sus clientes, etc.\u00a0Por otro lado, los operadores \u00abDaily Fantasy Sports<\/a>\u00ab, tambi\u00e9n tan populares en otras latitudes, y que en Espa\u00f1a tienen su fiel reflejo en el famoso Comunio<\/a>, hacen lo propio. De hecho, los mejores jugadores de este tipo de \u00abjuegos de fantas\u00eda\u00bb, son verdaderos magos del uso de Big Data para sus decisiones y estrategias. Siempre me pregunto por qu\u00e9 no podr\u00edan dar el salto a un equipo profesional…. \u00bfquiz\u00e1s es que ning\u00fan club los est\u00e9 \u00abmonitorizando\u00bb? \ud83d\ude42<\/p>\n

Por otro lado, y para ir terminando, uno podr\u00eda preguntarse por el origen de los datos. Y esta, es una pregunta muy interesante, porque tambi\u00e9n se est\u00e1 produciendo mucho desarrollo en este \u00e1rea. Un ejercicio \u00e9ste del f\u00fatbol y Big Data, en el que ven, hay mucha monitorizaci\u00f3n. Uno podr\u00eda pensar que con datos estructurados y cuantitativos, el proyecto de an\u00e1lisis de datos se vuelve f\u00e1cil. Bueno, en realidad no lo es tanto, dado que exige unos requisitos computacionales muy importantes<\/strong>, y, en segundo lugar, porque estos datos se enriquecen con otras fuentes normalmente<\/strong> (como encuestas sobre c\u00f3mo han dormido, c\u00f3mo se sienten, etc., as\u00ed como datos climatol\u00f3gicos y contextuales del lugar, hora y espacio del encuentro, por ejemplo). Por lo tanto, estamos hablando de Big Data\u00a0como paradigma y reto.<\/p>\n

Todos estos dispositivos que ayudan a obtener datos de la actividad de los jugadores est\u00e1n dentro de la categor\u00eda de \u00abElectronic Performance\u00a0Tracking System<\/em>\u00bb (EPTS). De hecho, la FIFA ya est\u00e1 trabajando en un est\u00e1ndar de los datos<\/a> que estos dispositivos generan, dada la implosi\u00f3n de datos que se est\u00e1 produciendo. Hay\u00a0productos como\u00a0Adidas\u2019 miCoach elite team system<\/a>,\u00a0Catapult Sports<\/a> -focalizado en sistemas Global Navigation Satellite System (GNSS), que usan equipos como el Chelsea o el Real Madrid-, la Italiana\u00a0Matrics<\/a>,\u00a0ChyronHego<\/a> conocida por su tecnolog\u00eda de monitorizaci\u00f3n de futbolistas TRACAB<\/a>,\u00a0Techedge Espa\u00f1a<\/a> -que ha dise\u00f1ado una plataforma Big Data\u00a0denominada Sportedge<\/a> (patrones de juego, inteligencia, sinergias del equipo y reciprocidad en el juego)-, etc. Como ven, la tecnolog\u00eda de monitorizaci\u00f3n deportiva est\u00e1 en un buen momento.<\/p>\n

\"Monitorizaci\u00f3n<\/a>
Monitorizaci\u00f3n jugadores selecci\u00f3n Argentina (Fuente: fifa.com)<\/figcaption><\/figure>\n

Por cierto, para los que les guste mucho el f\u00fatbol o el deporte en general y el Big Data -como a m\u00ed, s\u00ed, no lo oculto-, les recomiendo encarecidamente la\u00a0MIT Sloan Sports Analytics Conference<\/a>, un evento anual en el que salen todo tipo de estrategias de an\u00e1lisis de datos y su aplicaci\u00f3n a grandes y peque\u00f1os equipos. Este a\u00f1o ha sido su d\u00e9cima edici\u00f3n, y como siempre, he tenido mucho inter\u00e9s en seguir los \u00abResearch papers\u00bb que se han presentado<\/a>. Ah\u00ed podr\u00e1n ver c\u00f3mo el Big Data impactar\u00e1 no solo en el f\u00fatbol, sino en el deporte en general, en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Por ejemplo, el paper que gan\u00f3 en 2012 el premio n\u00famero 1, hoy en d\u00eda es la empresa y servicio Second Spectrum<\/a>, l\u00edder en an\u00e1lisis de datos de jugadores de la NBA.<\/p>\n

Como ven, el f\u00fatbol y Big Data, un d\u00fao con mucho desarrollo \u00faltimamente. Un campo, donde todav\u00eda hay mucho por hacer.\u00a0Esperemos, eso s\u00ed, que tanto \u00abdeterminismo\u00bb de las m\u00e1quinas no termino con el humanismo que rodea al f\u00fatbol y las visiones y opiniones que tenemos todos nosotros de nuestro equipo de cabecera. La magia de lo imprevisible, algo intr\u00ednseco al juego, esperemos que siga ah\u00ed.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

(continuaci\u00f3n de la entrada anterior) En el art\u00edculo anterior, ve\u00edamos varias aplicaciones del cruce entre el f\u00fatbol y Big Data. Describ\u00edamos\u00a0c\u00f3mo podr\u00eda aportar ventajas competitivas importantes, una vez que algunas limitaciones que ahora mismo existen pudieran desaparecer. El f\u00fatbol y Big Data se convert\u00edan as\u00ed en un d\u00fao que parece veremos con frecuencia en los … Seguir leyendo El f\u00fatbol y Big Data (Parte II)<\/span> →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":136,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[230,41,2,225,221,3,218,220,219,209,226,231,232,223,4,224,229,228,227,222],"class_list":["post-307","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categoria","tag-adidas","tag-alex-rayon","tag-big-data","tag-chyronhego","tag-comunio","tag-deusto","tag-electronic-performance-tracking-system","tag-fantasy-sports","tag-fifa","tag-futbol","tag-matrics","tag-micoach","tag-mit-sloan-sports-analytics-conference","tag-opta-sports","tag-programa-big-data","tag-skybet","tag-sportedge","tag-techedge","tag-tracab","tag-william-hill"],"yoast_head":"\nEl f\u00fatbol y Big Data (Parte II) - Deusto Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"El f\u00fatbol y Big Data, un d\u00fao con mucho desarrollo \u00faltimamente. 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