La utilización del Big Data no ha hecho más que comenzar. Aunque su alcance es difícil de predecir, conocemos sus utilidades en el mundo de los negocios, el marketing y las ventas. Sin embargo, existen otras muchas disciplinas en las que su uso abre nuevas e interesantes perspectivas. Un caso particularmente llamativo es la relación que existe entre Big Data y fútbol, que abre un nuevo ámbito profesional: el analista de fútbol.
Si tenemos en cuenta que el fútbol mueve en España más de 15 000 millones de euros al año, resulta lógico que los responsables de la toma de decisiones busquen la mayor seguridad posible. Mediante la aplicación de las tecnologías de Big Data y Machine Learning al deporte, se pueden mejorar distintos procesos como fichajes y diseño de alineaciones. Incluso es posible reducir los riesgos de lesiones y mejorar el rendimiento físico de los jugadores. Veamos cómo se relacionan Big Data y fútbol en la actualidad.
El análisis de los datos generados por la práctica deportiva genera una verdadera ventaja competitiva para los equipos. Por eso, cada día más empresas emplean técnicas de Big Data para asesorar a los directivos del mundo del fútbol. Entre las principales métricas que se tienen en consideración destacan las siguientes:
La posición media del equipo y el sentido del juego son determinantes en el planteamiento de tácticas futbolísticas. Los mapas de calor son una herramienta muy útil para valorar cuáles son las áreas del campo más relevantes en el diseño del juego. A través de ellos se puede visualizar de manera inequívoca la importancia de las bandas en el desarrollo de las jugadas o el papel de los distintos jugadores según su posición en el campo.
Esta información resulta especialmente útil para los preparadores físicos de los equipos. Mediante distintas aplicaciones es posible conocer datos como las distancias recorridas por los jugadores (con o sin balón), la velocidad máxima y media de sus carreras o los porcentajes de posesión en las distintas zonas del campo.
Los comentaristas de los partidos aportan con frecuencia un gran volumen de datos cuantitativos sobre la progresión de los equipos a lo largo de sus narraciones. Para ello se valen de los últimos avances en software estadístico aplicado al fútbol. Estas aplicaciones permiten visualizar distintos parámetros comparados utilizando la posición del balón como referencia: tiros, pases, pérdidas de balón, ocasiones de gol…
En el terreno meramente táctico, el procesamiento de datos permite identificar secuencias y patrones de juego en los equipos rivales. La preparación de cualquier partido conlleva un estudio en profundidad del adversario y el Big Data en el fútbol facilita mucho esta labor.
Un ejemplo muy ilustrativo se da en el análisis de los lanzamientos de penaltis. Mediante el estudio de los datos disponibles se puede inferir fácilmente quiénes se encargan de hacerlo en condiciones normales o cuáles son las tendencias en cuanto a fuerza y trayectoria.
Las cantidades de dinero que se mueven a la hora de fichar a determinados jugadores dan buena cuenta de la importancia que tiene un estudio previo sobre el mercado a la hora de tomar las decisiones pertinentes. En este sentido, se da una secuencialización de procesos ajustada a las necesidades de los clubes:
Las rotaciones en las alineaciones son clave en el éxito de un equipo a lo largo de una temporada. Por eso, contar con datos actualizados sobre las tendencias de cada jugador genera un beneficio colectivo a largo plazo. De eta manera, además, se pueden implementar estrategias adaptadas a cada competición, lo que resulta muy ventajoso teniendo en cuenta el alto nivel de exigencia física actual.
Como vemos, la irrupción del Big Data en distintas disciplinas abre la puerta a nuevas vías de desarrollo profesional inimaginables hasta el momento. Por ello, la formación en las nuevas tecnologías de procesamiento de datos puede ser el elemento clave para conseguir el puesto de trabajo de tus sueños. Contacta con nosotros y descubre las posibilidades que te ofrecen nuestros cursos y másteres de experto en Big Data.
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