El Big data en el Fútbol: 5 métricas que utilizan los analistas.

Descubre las métricas que más utilizan los analistas del Big Data en el futbol 

El Big Data en el fútbol ha revolucionado la forma en que los analistas evalúan el rendimiento de los equipos y los jugadores. Con la cantidad masiva de datos generados durante cada partido y sesión de entrenamiento, los analistas utilizan métricas específicas para obtener información valiosa sobre el juego. Estos datos de fútbol permiten a los equipos comprender mejor aspectos clave del fútbol y tomar decisiones estratégicas basadas en datos sólidos.

Es por ello que en el fútbol profesional, se recopilan cantidades cada vez mayores de datos, para poder desarrollar a través de la Inteligencia Artificial y el machine learning, modelos predictivos que servirán para la toma de decisiones técnico-tácticas.

En los equipos profesionales es un elemento más, se considera una herramienta transversal a cualquier sector del club, como lo es el entrenador, el médico, el preparador físico, el fisioterapeuta o el nutricionista. Permite perfeccionar los conocimientos futbolísticos e intentar reducir el riesgo de lesión.

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¿Es el Big Data en el fútbol el nuevo santo Grial?

Las posibilidades son infinitas, existen datos de todo. Gracias al sistema de Tracking (seguimiento), la Liga de Fútbol Profesional proporciona a los clubes después de cada partido un fichero Excel de 250 000 filas y 151 columnas, lo que genera más de 8 millones de datos de fútbol. Si tuviéramos que imprimir este en informe, serían unos 120 000 kilómetros de papel.

La obtención de datos de fútbol se realiza a través de un sistema de 8 cámaras situadas en todos los campos de los equipos profesionales, almacenando 25 datos por segundo, por cada integrante que hay en el terreno de juego, es decir, los jugadores, el balón y los árbitros. Luego estos datos esta facilitados por herramientas como MediaCouch, Wyscout, InStat u Opta Sports.

En resumen, gracias a la implementación del big data en el fútbol, los equipos tienen más información que nunca con la que pueden estudiar los rivales, sus propios jugadores o el comportamiento del balón. El hecho de prepararse más los partidos, un equipo pequeño puede ganar un equipo grande. Como decía Jose Luis Felipe “se acabaron las ligas de los 100 puntos”, el fútbol esta más igualado, varios equipos luchan por la liga.

En este océano de datos de fútbol no está contemplado los datos diarios que recogen los equipos durante los entrenamientos. ¿Pero realmente que se mide en el día día de un jugador de fútbol?

Datos de fútbol más relevantes

Datos físicos: Estos datos hacen referencia al rendimiento físico del jugador, se utilizan para mejorar sus aptitudes y prevenir el riesgo de lesión.

Ejemplos: Acciones repetidas alta intensidad, numero de aceleraciones/desaceleraciones, distancia alta intensidad (>21km/h)…

Técnico-táctico: Se trata de intentar descifrar que están haciendo los rivales para poder anticiparme a sus necesidades y cómo van a plantear el partido. Analizando el comportamiento táctico de los equipos y las habilidades técnicas de los jugadores.

• Ejemplos tácticos: formación, espacios ocupados, distancias en las líneas (defensa-medio-delantero), polígonos entre los jugadores, es decir, como se asocian entre ellos a la hora de darse pases.

• Ejemplos técnicos: tiros, pases, duelos ganados o perdidos, balones robados, etc.

Como hemos mencionado anteriormente se pueden sacar datos de fútbol de todos los ámbitos. Otra función del Biga Data es el Scouting, para el fichaje de jugadores.

Hablando de los jugadores, hasta ellos se aprovechan de esta nueva tecnología, como fue el caso de Kevin De Bruyne, jugador del Manchester City, que “exigió su renovación en torno al Big Data”. Y así fue, se basaron en sus estadísticas para renegociar sus condiciones, siendo actualmente el jugador mejor pagado de la Premier League.

En la siguiente imagen podemos ver como los jugadores pueden una evaluación general rendimiento gracias a los datos de fútbol generados por big data :

Big data deportivo: Más y más datos

Como hemos visto anteriormente un partido de futbol genera unos 8 millones de datos, sin hablar de los días de entrenamiento. Durante la semana también se monitorean los jugadores para recoger información a nivel táctico y de su rendimiento físico.

A través de la tecnología GPS se generan millones de datos cada día para entender mejor la carga de entrenamiento e intentar prevenir el riesgo de lesión. Sin olvidar, las variables asociadas a la fatiga, al estrés, la ansiedad, el sueño, al dolor muscular, la nutrición…Todas estas variables entran también en el análisis de datos para comprender el futbolista en su conjunto, son humanos, rinden con sus días buenos y sus días malos. Si un jugador acaba de ser padre, puede que no descanse de manera adecuada o que este estresado, todo esto se repercute en su rendimiento y por lo tanto en la probabilidad de padecer lesiones.

En el caso de la NBA, los investigadores de la Stony Brook University, analizaron más de 580 000 tuits de 112 jugadores, y los cruzaron con estadísticas de los partidos. El resultado fue increíble, demostraron que los jugadores que utilizaron Twitter durante la noche anterior al partido tenían un rendimiento inferior, anotaron de media 1,14 puntos menos. Si multiplicamos esta estadística por los 12 jugadores empleados en un partido de baloncesto, la diferencia podría estar entre ganar o perder.

Sin embargo, esto conduce al problema opuesto, donde la gran cantidad de data fútbol se convierte en un obstáculo en sí mismo. Es importante saber interpretar y tomar decisiones adecuadas con objetivos concretos. Un entrenador no puede esperar varios días que le genere el informe el analista de datos, habrá que prepararse para el partido siguiente lo antes posible.

¿Quién es el analista de datos en el fútbol?

Es un miembro más del equipo, su papel consiste en elegir las métricas, sabiendo cuales son realmente significativas para aportar datos de fútbol relevantes, para generar un informe y comunicárselo al cuerpo técnico. La toma de decisión es multifactorial pero el analista tiene interpretar y sintetizar la información para enseñar un informe en un mundo muy reticente a este tipo de tecnología. Las herramientas comunes de análisis de datos y lenguaje estadísticos como pueden ser MySQL, Tableau, Microsoft Power BI…

Es una profesión nueva, en un mercado nuevo. Muy pocos equipos profesionales tienen un departamento de Big Data en el futbol. Sin embargo, es un hecho que cada vez se aplica mal, por lo que aquí podría estar tu futuro profesional. En los datos de fútbol.

5 métricas de un analista de datos de fútbol.

Los analistas de datos de fútbol utilizan una amplia variedad de métricas para evaluar el rendimiento de los equipos y los jugadores. Aquí hay cinco métricas comunes utilizadas en el análisis de datos de fútbol, junto con sus explicaciones:

1. Posesión de balón: Esta métrica mide el porcentaje de tiempo que un equipo tiene el control del balón durante un partido. Proporciona una idea de la capacidad de un equipo para mantener la posesión y dictar el ritmo del juego. Una posesión de balón alta puede indicar un estilo de juego más paciente y controlado.
2. Eficiencia de pases: Esta métrica evalúa la precisión y efectividad de los pases de un jugador o equipo. Mide el porcentaje de pases completados con éxito en relación con el total de intentos de pases. Una alta eficiencia de pases sugiere una habilidad para mantener la posesión y construir jugadas ofensivas.
3. Tasa de remates a gol: Esta métrica indica la proporción de remates realizados por un equipo que terminan en un gol. Es un indicador de la efectividad de un equipo en la finalización de las oportunidades de gol que crea. Una alta tasa de remates a gol refleja una capacidad de finalización eficiente y clara.
4. xG (Expected Goals): El xG es una métrica estadística que estima la probabilidad de que un disparo resulte en un gol. Se calcula utilizando una combinación de variables como la ubicación del disparo, el ángulo de tiro, la distancia al arco, entre otros factores. El xG proporciona una evaluación más objetiva de la calidad de las oportunidades de gol creadas por un equipo.
5. Tasa de recuperación de balones: Esta métrica mide la cantidad de veces que un jugador o equipo recupera el balón en comparación con la cantidad total de balones disputados. Es un indicador de la presión y capacidad defensiva de un equipo. Una alta tasa de recuperación de balones refleja una buena capacidad para interceptar y recuperar la posesión del balón.

Estas métricas son solo ejemplos y hay muchas otras que se utilizan en el análisis de datos de fútbol. Cada una de ellas proporciona información valiosa para evaluar el rendimiento y tomar decisiones estratégicas tanto a nivel individual como colectivo.

Futuro del big data en el futbol

La evolución del Big Data en el fútbol está lejos de alcanzar su punto máximo. Con la rápida expansión de la tecnología y la disponibilidad de datos cada vez más detallados, se espera que el impacto del Big Data en el deporte continúe creciendo en los próximos años. Algunas de las tendencias y predicciones para el futuro incluyen:

1. Integración con Inteligencia Artificial y Machine Learning: La combinación del Big Data con inteligencia artificial y machine learning permitirá análisis más profundos y precisos. Los modelos predictivos avanzados podrán anticipar lesiones, identificar talentos ocultos y optimizar estrategias de juego con mayor exactitud.

2. Realidad Aumentada y Virtual: La realidad aumentada (AR) y la realidad virtual (VR) podrían integrarse con datos masivos para crear experiencias de entrenamiento inmersivas y personalizadas para los jugadores. Estas tecnologías permitirán simular partidos y situaciones de juego basadas en datos reales, mejorando así el rendimiento y la toma de decisiones.

3. Mayor Precisión en la Evaluación de Jugadores: El uso de sensores y dispositivos de monitoreo seguirá avanzando, proporcionando datos aún más precisos sobre el rendimiento físico y técnico de los jugadores. Esto ayudará a los clubes a realizar evaluaciones más detalladas y objetivas, reduciendo el margen de error en la contratación y gestión de talentos.

4. Expansión del Análisis de Datos en el Fútbol Femenino: El Big Data también se está extendiendo al fútbol femenino, ofreciendo las mismas ventajas en términos de análisis de rendimiento y estrategias de juego. Esta inclusión contribuirá a cerrar la brecha de género en el deporte y a promover el desarrollo del fútbol femenino a nivel global.

5. Mejoras en la Gestión de Aficionados: El análisis de datos no solo beneficiará a los jugadores y entrenadores, sino también a los clubes en la gestión de sus aficionados. Al analizar el comportamiento y las preferencias de los seguidores, los clubes podrán ofrecer experiencias más personalizadas y mejorar su relación con los aficionados.

Impacto en la Experiencia de los Aficionados

El Big Data también está transformando la forma en que los aficionados experimentan el fútbol. A continuación, se detallan algunas de las maneras en que el análisis de datos está mejorando la experiencia de los seguidores del deporte:

1. Experiencias Personalizadas: Los clubes están utilizando el Big Data para comprender mejor a sus aficionados, analizando sus hábitos de consumo, preferencias y comportamientos. Esta información permite a los clubes ofrecer contenidos personalizados, como recomendaciones de artículos, servicios especiales y promociones exclusivas que se adaptan a los intereses individuales de cada seguidor.

2. Mejora de la Experiencia en el Estadio: El análisis de datos ayuda a los clubes a optimizar la gestión de los eventos en los estadios. Esto incluye desde la mejora en la organización de los accesos y la reducción de tiempos de espera en las colas, hasta la personalización de los servicios de catering y la oferta de productos durante los partidos. La finalidad es crear una experiencia más cómoda y agradable para los aficionados que asisten en vivo.

3. Aplicaciones Móviles y Plataformas Digitales: Los datos permiten a los clubes desarrollar aplicaciones móviles y plataformas digitales que ofrecen contenido interactivo y en tiempo real. Por ejemplo, aplicaciones que proporcionan estadísticas en vivo, análisis de jugadas y comentarios personalizados durante los partidos. Estas herramientas enriquecen la experiencia del espectador y aumentan su compromiso con el club.

4. Programas de Fidelización: El Big Data permite a los clubes diseñar programas de fidelización más efectivos, basados en el análisis de la lealtad y el comportamiento de compra de los aficionados. Los clubes pueden ofrecer recompensas y beneficios personalizados que fomentan una mayor lealtad y participación continua por parte de sus seguidores.

5. Interacción en Redes Sociales: El análisis de datos de redes sociales permite a los clubes medir y mejorar su interacción con los aficionados. Al identificar los temas y formatos de contenido que generan más engagement, los clubes pueden ajustar sus estrategias de comunicación para mantener a los aficionados informados y entusiasmados.

6. Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR): El uso de AR y VR, alimentadas por datos masivos, permite a los aficionados vivir experiencias inmersivas, como recorrer virtualmente el estadio, revivir momentos históricos del club o interactuar con jugadores y entrenadores en entornos virtuales.

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