En Objetivo Analista creemos en el uso y análisis de los datos como valor añadido para ayudar a los equipos a tomar mejores decisiones. Hace unas semanas publicamos un artículo sobre big data en el fútbol, que fue la primera entrada de muchas en las que hablaremos de este tema. Hoy queremos mostraros un ejemplo de cómo esta área tecnológica es una realidad en el deporte: Big data en el Real Madrid.
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Cómo aplican el Big Data los grandes equipos de fútbol.
El Real Madrid es uno de los mejores equipos, y económicamente entre los más potentes, por lo que tiene la exigencia necesaria de hacer uso de tecnologías aplicadas al fútbol para mejorar su rendimiento y ayudarle a ganar partidos. ” El Big Data no te gana partidos, pero ayuda”. Y ya desde la época de Carlo Ancelotti tenían implantados sistemas de tratamiento de datos, principalmente físicos, para controlar el nivel actual del jugador y compararlo con datos históricos para determinar la situación física del mismo.
Este vídeo saca a la luz el recurrente y primer ejemplo famoso de uso de datos en el deporte, Moneyball, un éxito deportivo basado principalmente en estadísticas aplicadas al baseball. En este caso en concreto, la información tratada se aplicaba a la secretaría técnica, con la idea de fichar “bueno, bonito y barato”.
Al utilizar las estadísticas a nuestra manera, encontraremos un valor de los jugadores que nadie más es capaz de ver. Monyeball
El fútbol, pese al talento y la improvisación, es un juego que cada vez es más considerado ciencia, y como ciencia, se puede estudiar. El hecho de poder almacenar datos pasados y simular temporadas posibilita a los analistas de fútbol e ingenieros poder sacar una serie de tendencias que ocurren durante el juego, siempre asociados a contextos determinados. Es más, cada vez están mejor definidas incluso las predicciones a futuro dentro de este deporte, aplicadas con éxito en las casas de apuestas.
Medir y mejorar el rendimiento.
Quizás haya debate sobre la utilidad del uso de las estadísticas y los datos para su aplicación a conceptos tácticos (donde el mayor problema es tener la capacidad para contextualizar esas estadísticas y sacarlas partido), pero para temas de rendimiento físico todos nos ponemos algo más de acuerdo. Con el uso de chalecos y otros sistemas GPS, los analistas físicos pueden monitorizar aspectos como las pulsaciones, aceleraciones, esfuerzos realizados y otros parámetros físicos que ayudan a medir y mejorar el rendimiento del jugador.
Es importante no caer en análisis estériles del tipo, por ejemplo, de si un jugador corre más que otro, es que está mejor físicamente y tiene que jugar. Eso es para la TV y la prensa amarilla. La claves es contextualizar ese dato físico, y englobarlo en diferentes variables (posiciones en el campo, modelo de juego, tipo de partido, tipo de jugador, esfuerzos y recorridos que se le exige a ese jugador…).
Uso de datos para prevención de lesiones en el fútbol.
Siempre que hablamos de analistas parece que nos estamos refiriendo a los expertos tácticos en el juego, o en el rival, pero no siempre es así. El uso del Big Data tiene múltiples aplicaciones, como por ejemplo, ayudar a reducir las lesiones en los jugadores de fútbol. Aplicando modelos estadísticos de regresión y modelos predictivos haciendo uso de datos históricos, los analistas de datos (o Data Scientist) pueden llegar a determinar el estado de un jugador y su probabilidad de caer lesionado, pudiendo anticiparse a ello y tomar la decisión adecuada para que esto no ocurra. Que nadie piense que esto solucionará las lesiones en el fútbol, porque no es así. Este deporte es muy lesivo y con un gran componente aleatorio imposible de predecir. Pero eso no significa que no pueda haber cada vez más avances para mejorar en el tema de las lesiones.
Rafa Benitez, en el Real Madrid, solo necesitaba que los ingenieros de Business Intelligence le respondiesen a las siguientes preguntas:
- ¿Qué jugadores están en peligro de lesionarse?
- ¿Qué jugadores están en su mejor momento en cuanto a rendimiento?
- ¿Qué jugadores se acercan al punto de fatiga?
Para dar respuesta a esas preguntas es donde es necesario hacer uso de toda la tecnología, medios, recursos y conocimientos a nuestra disposición, para ayudar a nuestro cuerpo técnico en sus decisiones.
Big Data en el Real Madrid para los aficionados al fútbol.
No solo los equipos deberían hacer uso de los millones de eventos que se producen alrededor del fútbol en cada momento para analisis puramente fútbolisticos. También es de gran utilidad analizar esta información considerando el equipo como una empresa. Y el Real Madrid es pionero con esto, y con su Bernabéu Digital.
De la mano de Microsoft y aplicando tecnología Big Data, el Real Madrid está preparando una aplicación para conocer a su afición, compuesta por millones de personas en todo el mundo. La app, en función del usuario, proporciona unas determinadas funcionalidades diferentes si el aficionado está en el campo en directo viendo el partido o si está en su casa a miles de kilómetros del estadio. El aficionado tendrá opciones como repeticiones, multi-cámaras, contenidos exclusivos personalizados y otros aspectos a medida para cada uno individualmente, en función de sus características.
¿Qué gana el Real Madrid con esto? Podrá obtener datos de su afición para poder desarrollar sus estretegias de Marketing y optimizar beneficios, que de eso se trata en las empresas. Por otro lado, obtendrá feedback, con actividades de redes sociales por todo el mundo, valoración y comentarios positivos o negativos, o incluso saber si se han ausentado del partido por un determinado motivo. Conociendo su afición, podrá adaptarse a ella y mantenerlos contentos. Todo esto de la mano del Big Data.
Ésta es otra vía de posibles salidas profesionales para analistas de fútbol. No todo es trabajar en clubes de la mano de entrenadores de prestigio. Desde ObjetivoAnalista con animamos a que os forméis también todo lo relacionado con el Big Data, análisis de datos, estadística y reporting. Muchas de las ofertas que publicamos en nuestra bolsa de trabajo están relacionadas con análisis de datos. Es una buena manera de ampliar vuestros conocimientos y especializaros en aspectos de los cuales hay muy pocos profesionales preparados. ¿Os imagináis trabajando con Big Data en el Real Madrid?
