Big Data en el fútbol

Si preguntas a cualquier aficionado al fútbol cuál ha sido el mayor cambio en el deporte durante los últimos años, muchos dirían seguramente el uso de la tecnología VAR - la Asistencia al Árbitro por Video (“Video Assistant Referee” en inglés) para revisar distintas situaciones que se producen en un partido como pueden ser goles, penaltis y tarjetas rojas. Otros hablarían del aumento de los salarios de los jugadores o de las cantidades que pagan los clubes en el mercado de fichajes. Pero pocos mencionarían el uso de Big Data en el fútbol, una tecnología que está cambiando todos los aspectos del deporte rey – desde el análisis de los partidos, la condición física de los jugadores, hasta el scouting de nuevos fichajes.

En este post, analizamos los usos principales del Big Data aplicado al fútbol y vemos algunas de las herramientas y aplicaciones más utilizadas por los clubes más exitosos hoy en día.

¿Cómo utilizar los datos para ganar un partido?

Hoy en día, gracias a herramientas como Opta Stats, una de las herramientas que conocerás en el Máster en Big Data Deportivo en la Escuela Universitaria Real Madrid – Universidad Europea, los entrenadores pueden tomar decisiones sobre tácticas en base a datos en vez de a sus opiniones. 

Por ejemplo, en el caso de un centrocampista que tiene que crear oportunidades para los delanteros. Un especialista en big data, puede analizar cuántos pases claves debe realizar, qué parte del campo debe cubrir y si debe jugar pases largos o cortos. De igual modo, el análisis del Big Data puede ser utilizado para estudiar a los equipos contrarios y descubrir las debilidades a explotar. Teniendo en cuenta como ejemplo los laterales del Real Madrid  - Marcelo y Dani Carvajal. Ambos son muy buenos en posesión y completan un porcentaje muy alto de pases. El Big Data podría mostrarte que Marcelo tarda más en soltar sus pases. Como consecuencia, podrías montar tu equipo de manera que le presiona más rápidamente y le lleva a cometer más errores.

Seguimiento físico y conocimientos médicos

Anteriormente, la condición física de un jugador se basaba principalmente en lo que un jugador comunicaba. Los análisis se empezaron a utilizar por personal médico y personal específico para facilitar la recuperación, pero si un jugador decía estar bien, casi siempre, se les elegía. La tecnología ha cambiado esto. Los aparatos nos proporcionan una cantidad de datos sobre cada jugador del equipo bien sea de un entrenamiento o de un partido. La tecnología usable proporciona información muy detallada sobre el estado físico del jugador. ¿Con qué rapidez e intensidad están corriendo? ¿Su ritmo cardíaco es adecuado? ¿Están sudando en exceso? Esta información proporcionada a los equipos médicos les permite tener unos conocimientos muy avanzados para verificar si el jugador está en su mejor momento físico.

¿Cómo se usa Big Data en el mercado de fichajes?

El mercado de fichajes del verano de 2020 finalizó con casi cuatro mil millones de Euros gastados por las cinco ligas principales de Europa. La mayoría de los aficionados que ven un jugador que les gusta piensan, “mi equipo debería ficharle”. Así ya no funciona este mercado. 

Los clubs están construyendo una plantilla soñada. Esto significa que tendrían un equipo con cualidades específicas que puede jugar de cierta manera. Los datos disponibles actualmente en el juego permiten buscar jugadores que cumplen un perfil específico antes de mandar a los ojeadores a que les observen. 

No sólo proporciona un enfoque muy preciso a los clubes, sino que también ahorra tiempo y dinero en tests de personalidad y actividades innecesarias de cazatalentos. Ya tendrán una idea bastante clara de la mentalidad y habilidad de un jugador lo cual debería llevar a una integración más exitosa en el equipo, con menos problemas.

Tomemos el ejemplo del Real Madrid. Sergio Ramos está llegando al final de una exitosa carrera y, antes o después, tendrá que ser reemplazado. ¿Pero cómo se reemplaza a un hombre así? La respuesta es: no se puede. Es uno de los, sino el mejor, defensa del mundo. Lo que la jerarquía del Real Madrid podría hacer sería revisar las partes claves del juego de Ramos y enfocar su búsqueda en jugadores que tienen habilidades similares y que tienen el potencial de llenar este vacío.

Las principales herramientas de Big Data utilizadas hoy

Tal y como hemos mencionado antes, a lo largo de los últimos años ha habido una explosión en el uso del Big Data en el fútbol. Clubes, organizaciones, cazatalentos, fitness y análisis de partidos tienen varias herramientas disponibles para obtener datos y tomar decisiones claves en cada aspecto del juego. Algunas de las herramientas analíticas de datos, lenguajes estadísticos y/o programación más comúnmente utilizadas hoy en día, entre otras, sobre los datos deportivos que se generan (Mediacoach, GPS, …), incluirían:  

  • Microsfot Power BI
  • Tableau
  • Qlik
  • Pentaho
  • Lenguaje R
  • MySQL

Si quieres entender mejor cómo utilizar y gestionar estas herramientas y aplicaciones, puedes hacerlo estudiando el Máster en Big Data Deportivo o con nuestra oferta de innovaciones online donde encontrarás formaciones relacionadas como el Curso en Inteligencia Artificial y Big Data Deportivo o nuestro Curso en Fisioterapia Deportiva e Inteligencia Artificial de la Escuela Universitaria del Real Madrid – Universidad Europea.