El 'big data': la nueva piedra filosofal

23.06.2019 | 13:36
El 'big data': la nueva piedra filosofal.

No hay ya club de fútbol que se precie que ignore el 'big data', considerado por muchos la nueva piedra filosofal de un deporte en el que ha tardado en popularizarse, aunque ya, como afirma Monchi en la revista especializada EPC Tracker, "tanto ése como la inteligencia artificial son nombres que en cualquier dirección deportiva de un club que quiera crecer se utilizan; últimamente, más que ojeadores o scouts, se empiezan a buscar ingenieros, matemáticos, físicos, expertos en estadísticas o algoritmos. El 'big data' es el futuro del fútbol. No porque vayas a comprar a un jugador en función de los datos, sino porque te acorta el espacio de riesgo".

Más recientemente, el Betis ha enarbolado la trascendencia de este 'gadget' en la remodelación y mejora de su organigrama deportivo, con un departamento específico que cuenta con la incorporación de Álvaro Arranz para gestionarlo, al tiempo que Tino Luis Cabrera y Daniel Muñoz añadirán la información relativa a los rivales y al propio conjunto verdiblanco. "Lo utilizan 'equipitos' como el Liverpool o varios de la NBA, como los Toronto Raptors, que lo usaron para definir el 'draft' y han ganado el campeonato", esgrimía Ángel Haro.

No en vano, lo que en principio fue una herramienta de análisis del rendimiento para reducir las lesiones y definir alineaciones (clave en el éxito del Leicester, que ascendió a la Premier en la 13/14 y la ganó dos años después), con el Real Madrid de Rafa Benítez, un amante confeso del sistema, como pionero en LaLiga, se ha convertido en un elemento útil también a la hora de acudir al mercado de fichajes.

La profusión de empresas especializadas en la confección de bases de datos a gran escala de torneos, equipos y futbolistas para su posterior venta a instituciones, deportivas o no, ha propiciado que se pueda estudiar el comportamiento del futbolista, extrayendo valor de los datos almacenados, y formulando predicciones a través de los patrones observados. Microsoft y otras firmas de ropa (como Adidas) o del mundo de los videojuegos (Origami) han implementado fórmulas de análisis para comerciar con ellas, ayudados por los 'wearables' que se han ido incorporando al deporte para medir el rendimiento de los profesionales, pero también para uso interno, con el fin de mejorar y corregir dinámicas.

En España, la compañía Opta Sports, como otras de carácter internacional como SofaScore, emplean a cientos de trabajadores (entre dos y tres por encuentro) que se dedican a anotar cada acción de cada partido de cada Liga en 50 países del mundo, lo que se denomina el 'tracking', que no es más que medir el desplazamiento de un jugador para mostrar el mapa de calor, cuánto corrió y a qué velocidad, así como otras estadísticas, que se cruzan con el denominado 'eventing', más popularizado, pues detalla, aunque prácticamente en directo y al instante, diferentes momentos de cada evento deportivo, no ya de fútbol, sino de otras modalidades, como baloncesto, el béisbol o la Fórmula 1, con la escudería McLaren al frente (dedicando a 60 empleados solamente a la monitorización en tiempo real).

Aunque en España se trata de un fenómeno relativamente reciente, con la incorporación masiva de profesionales del sector informático y tecnológico que sepan utilizar las diferentes aplicaciones que gestionan esos enormes paquetes de datos y otros avances (como la Inteligencia Artificial aplicada al balompié), existen antecedentes en lo que va de década. Por ejemplo, el de la selección alemana en el Mundial de 2014. El uso de sensores en los futbolistas y cámaras durante los entrenamientos y los amistosos brindó una valiosísima información al seleccionador, Joachim Löw, y a su cuerpo técnico, ayudándoles a conseguir su triunfo final en el campeonato.

En Inglaterra, el Arsenal instaló en el Emirates Stadium entre ocho y diez cámaras que siguen en todo momento a sus jugadores con el fin de mejorar su posicionamiento en el campo. Este novedoso sistema permite recoger 1,4 millones de datos por partido y se centra en analizar especialmente los momentos en los que los deportistas no están en contacto con el balón, su colocación y sus movimientos.

Algo parecido está realizando también el Barcelona, implantando un sistema que le permite conocer más en detalle los patrones de juego de los rivales y mejorar los movimientos de sus jugadores. Además, la máquina ya recomienda sustitutos ideales para ese jugador que vendes en función de sus principales virtudes (y defectos). Luego, el ojo clínico debe hacer el resto. Por ahora.


La película 'Moneyball' recrea cómo llega al deporte
A Billy Beane, gerente del equipo de béisbol Oakland Athletics, se le considera precursor de la introducción en el mundo del deporte del 'big data'. Como recrea la película 'Moneyball' (2011), protagonizada por Brad Pitt, el directivo consiguió reflotar a la escuadra en 2001 gracias al análisis de datos y a la ayuda de un economista radical, Peter Brand, que recomendó contratar a jugadores hasta entonces gafados, pero que acabaron por ofrecer un gran rendimiento en el entorno adecuado.

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