Entrevista ED 

Expertos en Big Data: "Una máquina nunca sustituirá a un Serra"

28.06.2019 | 16:53
Captura tomada de la web InstatScout, utilizada por muchos clubes de fútbol.

En las últimas semanas se ha hablado mucho de Big Data y de su aplicación al mundo del fútbol. Dos especialistas en este asunto, David Raúl Sáez Ávila, Director Académico del Máster en Big Data Deportivo, realizado en colaboración con Opta y la UCAM y David Fombella Pombal, Tutor y Coordinador Académico, comentan a ED cómo es esta herramienta.

- ¿En qué consiste, grosso modo, el Big Data aplicado al fútbol?
- Se trata de la aplicación de las diferentes tecnologías Big Data para la ingesta, procesamiento y visualización de las múltiples fuentes de información que rodean al fútbol (datos de eventos proporcionados por Opta, datos de Tracking generado por Cámaras Ópticas y dispositivos GPS). El Big Data se aplica, actualmente, a múltiples procesos, tanto deportivos como extradeportivos. A nivel deportivo, se utiliza para realizar el análisis objetivo, de las propias plantillas y de los rivales, para mejorar el rendimiento físico, controlar las cargas relativas a la preparación física, mejorar aspectos técnicos, tácticos, psicológicos. En el apartado de scouting, se utiliza el Big Data a la hora de acometer fichajes, a través del análisis exhaustivo de los datos objetivos que de los jugadores nos ofrecen múltiples herramientas y fuentes de datos. En lo extradeportivo, se utiliza el Big Data para la mejora de los procesos de gestión, la comunicación en redes sociales y el marketing, dentro de lo que conocemos como fan engagement (fidelización del hincha), a través del diseño y ofrecimiento de servicios y experiencias personalizadas basadas en anlítica.

- ¿Se puede hacer una planificación sólo mirando números?
- La información proporcionada por este tipo de sistemas sirve de ayuda a los distintos integrantes de los cuerpos técnicos, entre los que se encuentran los entrenadores, los preparadores físicos, los psicólogos, los scouters que, en definitiva, son los que toman las decisiones de planificación en sus distintas áreas de actuación.

- ¿Qué tecnologías existen? ¿Cada club desarrolla la suya o hay una estándar?
- Para almacenamiento se recomiendan bases de datos columnares analíticas como Vertica en combinación con lenguajes como R y Python para la creación de algoritmos y realización de predicciones con técnicas machine learning. Una vez almacenados y procesados esos datos se visualizarían con Microsoft Power Bi o Tableau. La mayoría de los clubes tienen acceso a herramientas ampliamente consolidadas, como Provision de Opta, una de las más potentes, así como InStat, WyScout, Stats... Los clubes pertenecientes a la LaLiga 1, 2, 3, disponen de MediaCoach, la herramienta que LaLiga pone a disposición de los Clubes y que integra múltiples funcionalidades, desde las meramente estadísticas, hasta las más avanzadas de videoanálisis, pasando por el diseño y preparación de informes prepartido y pospartido, con infinidad de datos del propio equipo y del rival, que ayudan, sobremanera, al analista a realizar su trabajo y presentárselo al cuerpo técnico para que le sirva de apoyo en sus decisiones.

- ¿Qué experiencia conoce de clubes que lo implementan?
- De una forma u otra, la gran mayoría de los clubes, utilizan la analítica avanzada, en su día a día, como una tarea más de su preparación. A modo de ejemplo, algunos clubes que implementan tecnologías Big Data, en lo relacionado con el aspecto físico, han conseguido reducir las lesiones musculares en base a algoritmos que les permiten optimizar las cargas, tanto en entrenamientos como en la competición. En este sentid, ya se sabe que el jugador más caro es el lesionado.

- ¿Sustituirá alguna vez la máquina al ojo clínico del que hablaba Serra?
- Nunca una máquina sustituirá por completo a profesionales con la trayectoria de Serra, por ejemplo, sin embargo su uso eficiente ayuda a realizar un filtrado de jugadores y búsqueda de reemplazos similares a miembros de nuestra plantilla dentro de los cientos de ligas disponibles a nivel proveedores de datos, por ejemplo. Y, por descontado, como venimos apuntando, en todos los aspectos del deporte, tanto dentro como fuera del terreno de juego.

- ¿Qué enseñan en el Máster que se pueda aplicar al fútbol?
- En nuestro Máster en Big Data Deportivo, realizado en colaboración con Opta y la UCAM, trabajamos una gran variedad de contenidos entre los que se incluyen la búsqueda y la gestión de los datasets relevantes, la preparación y el tratamiento de todos los datos para convertirlos en información de valor para el equipo, el trabajo con algoritmos de machine learning para realizar motores de predicción y toma decisiones. Además, trabajamos con las principales herramientas de la industria del dato deportivo (ProVision de Opta, InStat, Stats, WyScout, Catapult) y que nos proveen de datos de tracking, eventing, físicos herramientas de ingesta de datos como Pentaho y visualización como Power BI y Tableau. Del mismo modo, profundizamos con nuestros estudiantes en el manejo de la herramienta utilizada por los cuerpos técnicos de LaLiga Santander y de LaLiga 1,2,3 en España, Mediacoach, que cuenta con video análisis y eventing incrustado. Incluyendo también la realización y análisis con datos GPS de intensidad y volumen. Del mismo modo y para que el estudiante esté al día de los máximos avances producidos en el mundo del Big Data aplicado al deporte, contamos con la colaboración, a través de la impartición de MasterClass en directo, de las principales empresas del sector como Opta, LaLiga Mediacoach, Driblab, Madribble, Catapult, Telefónica, NBN23, Nac Sports, Eric Sports, SaS, IBM Watson Anlytics, InStat, WyScout, Oliver, Analítica Sports entre otras; o clubes profesionales como el Club América de México, el Arsenal o el CD Tacón, recién ascendido a la Liga Iberdrola y que será integrado por el Real Madrid, por ejemplo, que comparte, de forma directa con nuestros estudiantes, más de 15º, actualmente, sus experiencias reales. Se puede encontrar la información completa y desarrollada en: https://www.campusbigdata.com/master-en-big-data-deportivo.

- ¿Son estudios con mucha salida laboral?
- Existe más información disponible proporcionada por las propias competiciones que la que los clubes y su personal son capaces de procesar. A nivel competición se están construyendo portales analíticos pero el auténtico valor diferencial es el tratamiento interno de datos. Tristemente la herramienta más utilizada sigue siendo Excel y esto hace que se pierda más del 99% del potencial disponible. Por suerte, estamos consiguiendo construir este nuevo perfil incipiente de Analista Deportivo Avanzado con Big Data, que ya está revolucionando múltiples aspectos deportivos del día a día de nuestro clubes, aportando valor e integrándose, como un elemento más dentro de las Dirección Deportiva y en los cuerpos técnicos.

- ¿Cuánto tardaremos en ver a todos los clubes con un departamento de Big Data?
- Además de los grandes clubes en España, ejemplos como el Betis o recientemente el Levante han anunciado la creación de un área Big Data dentro de su organigrama. En uno o dos años todos los equipos de primera división y la mayoría de los equipos de segunda contarán con personal especializado en estas materias. Por nuestra parte, tenemos acciones específicas, dentro del Máster, para hacer esta cultura extensiva y viable para clubes de categorías inferiores, 2ª B, Tercera... ya que entendemos que la integración del Big Data en cualquier club, ya sea de la categoría que sea, es esencial para su proceso evolutivo.

- En esos departamentos de Big Data, ¿habrá lo que se conoce como gente de fútbol o veremos informáticos e ingenieros?
- Los perfiles científico de datos y consultor Big Data son cada día más una realidad en esos departamentos. Por supuesto que si estos tienen un conocimiento del juego sus fases y su lógica será mas fácil la adaptación al lenguaje del entrenador y analista del primer equipo. La realidad es que los equipos de analistas están compuestos por perfiles multidisciplinares que poseen conocimientos avanzados del juego y una serie de competencias técnicas, aunque ambas cosas no es necesario que recaigan sobre la misma persona. Para que os lectores puedan hacer una idea, por ejemplo, el América de México tiene un equipo de 8 analistas. En este sentido, nosotros trabajamos para preparar perfiles híbridos, Analistas top que, una vez formados, no solo posean las competencias técnicas necesarias para hacer un uso efectivo e inteligente de los datos disponibles sino también un conocimiento profundo del deporte de aplicación.

- El Big Data también sirve apara estudiar rivales o para la preparación física.
- A modo de resumen, podemos decir que el Big Data se puede utilizar además de para la secretaría técnica, scouting y búsqueda de jugadores para todos los temas del área condicional y control de carga física, muy utilizado para la prevención de lesiones. Pero no nos podemos olvidar del análisis del modelo de juego, cuando nos enfrentamos a un rival ¿Cómo realiza los repliegues defensivos? ¿Cuál es su posicionamiento medio defensivo? ¿Cuántos tiros de media por partido realiza en contraataques o bajo presión? ¿Cómo se posiciona en el campo en base al resultado? Todas estas preguntas y muchas más pueden ser respondidas por la gran cantidad de datos existentes si estos son explotados de una forma correcta€ y para es?o trabajamos, día a día, en la preparación de profesionales que sean capaces de llevarlo a cabo.

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