1 | ¿Quién va a ganar el próximo mundial de Fútbol? Los Datos nos dan las opciones

¿Quién va a ganar el próximo mundial de fútbol?Los datos nos dan las opciones

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¿Quién va a ganar el próximo mundial de fútbol? Los datos nos dan las opciones.

En un mundo del deporte cada vez más igualado, donde los pequeños detalles separan la victoria de la derrota, el Sports Analytics cobra fuerza como un factor diferencial otorgando la posibilidad de cuotas de éxito inimaginables a los equipos que sepan sacarle partido.

Aunque el análisis de datos aplicado al deporte lleva años utilizándose, la mayor potencia de cálculo de los ordenadores junto con la evolución de los sistemas de analítica ha permitido que este estudio haya comenzado a tener más relevancia y haya aparecido un nuevo horizonte en la competición deportiva.

Tal es la importancia que ha adquirido en los últimos años que incluso, ya existe una rama específica de la analítica dedicada en exclusiva a este campo denominada Sports Analytics, que se define como la aplicación de técnicas avanzadas de analítica de datos usando información objetiva que permita optimizar el trabajo de los deportistas y clubes.1

Igual que en el entorno empresarial la utilización de los datos y el Big Data ofrecen grandes posibilidades, en el entorno deportivo sucede lo mismo, aunque muchos no son conscientes del beneficio que pueden obtener con la toma de datos y su posterior estudio.

Los clubes más decididos a apostar por este análisis están obteniendo ventajas determinantes con respecto a sus rivales e incluso permite a los equipos más pequeños competir de igual a igual con clubes con mayores posibilidades con un uso eficiente de esta herramienta. Es el caso del Leicester City, que siendo

un equipo humilde de la Premier League inglesa fue campeón en la temporada 2015/2016, usando la analítica de datos para la prevención de lesiones, consiguiendo ser el equipo menos damnificado de toda la liga.2

Gracias a la tecnología en la nube, ya no es necesaria una gran inversión tecnológica. Lo importante es disponer de los datos, y a partir de ahí, un equipo de Data Scientists permite depurar y obtener la información relevante, que junto a personal de los clubes crearán equipos multidisciplinares, dando sentido al dato y diseñarán estrategias que les permitan conseguir mejores resultados.

A pesar de que sus inicios fueron en Estados Unidos; siendo los pioneros en estudiar los datos clubes de béisbol, fútbol americano y baloncesto; su posible aplicación a cualquier deporte ha motivado la expansión al resto de países, donde otros deportes como fútbol o ciclismo, tienen cada vez con más frecuencia equipos que incorporan la analítica en la gestión como un complemento a los sistemas actuales.

Durante un partido de fútbol se pueden llegar a generar 8,5 millones de datos que serán analizados con herramientas

de Big Data como Python, R o Spark

Noelia Gonzalez Rodríguez

Data Science Tribe Lead en Prácticas Digitales de Minsait by Indra

Además, los clubes, conscientes del valor que aportan los fans a su estructura de negocio (Fan Engagement), emplean también la analítica para mejorar la eficacia comercial ofreciendo a los seguidores más fieles ventajas que valoren ese compromiso, generar contenido de calidad para mantenerles informados en todo momento de acuerdo a sus gustos y preferencias, y conocer la percepción que tienen los aficionados del club a través de datos obtenidos por las redes sociales. Sin embargo, las oportunidades que se generan con Sports Analytics no se limitan a los aficionados, sino que también se han hecho extensivas a los deportistas y los clubes en campos como los siguientes:

1 Minsait2 Mark Brus. Leicester City are bottom of the Premier League table…for injuries [online], April 2016. <http://metro.co.uk/2016/04/26/leicester-city-are-bottom-of-the-premier-league-table-for-injuries-5841263/> [Consulted: 11/4/2018].

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Control detallado del rendimiento

El mayor activo que tienen los clubes son los deportistas, por ello debe tenerse especial cuidado su estado físico para que se mantenga en unas condiciones óptimas a la hora de afrontar las competiciones. Como consecuencia debe llevarse a cabo una buena planificación física, teniendo en cuenta que la carga de trabajo no exceda la que puede ser soportada por el deportista, de modo que la probabilidad de que se produzca una lesión se reduzca considerablemente. Éste será un objetivo principal para los clubes, debido a los altos costes que estas circunstancias conllevan. Se estima que, en 2015, en las cuatro ligas más importantes de fútbol profesional, la pérdida debido a las lesiones fue de US$12.4 millones por equipo.3

Mediante el uso de wearables que monitoricen la actividad del atleta, y con el apoyo de análisis biomecánicos, se puede conseguir un mayor control, permitiendo adaptarse a las circunstancias particulares de cada uno alcanzando un mayor rendimiento. Sin embargo, los resultados no sólo dependen de aspectos físicos, sino que entran en juego factores psicológicos que pueden hacer que un deportista no pueda aprovechar al máximo sus cualidades. Como consecuencia, estos datos también deben tenerse en cuenta e incorporarse al análisis.

3 Kasem Abotel. El costo abrumador de las lesiones deportivas [en línea], Agosto 2015. <https://news.sap.com/latinamerica/2015/08/19/el-costo-abrumador-de-las-lesiones-deportivas/ > [Consultada: 11/4/2018].

Imagen 1. Análisis biométrico de un corredor

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Competiciones digitalizadas

Las competiciones deportivas se deciden por pequeños detalles. Por ello, los clubes quieren tener bajo control cualquier aspecto que pueda llegar a ser determinante. Actualmente tienen personas especializadas en visualizar a los oponentes para conocer de antemano sus puntos fuertes y tener más recursos para poder frenarlos. Sin embargo, por la enorme cantidad de jugadores y localizaciones existentes es un trabajo prácticamente inabarcable. Gracias a Sports Analytics podría automatizarse y hacer el proceso más eficiente, examinando cuáles son los patrones de juego y las jugadas más efectivas de los equipos utilizando Machine Learning. Tambien se podría

conocer las habilidades de los deportistas, pudiendo tener una mejor preparación de cara a las competiciones o incluso realizar correcciones durante la competición al poder ser obtenidos near real time. También permite tener un análisis post competición más valioso, con información de calidad obtenida mediante esta herramienta.

En la NBA, los Golden State Warriors valoran el potencial de cada jugada con el análisis de datos. Por ejemplo, optimizan la posición de sus jugadores en la cancha para que sus mejores lanzadores puedan recibir sin oposición.

Imagen 2. Patrón de juego de un tenista según el análisis de sus partidos

Imagen 3. Optimización de una jugada en baloncesto mediante Space Analysis

Captación y retención de talento

Hoy en día, el deporte ha dejado de ser sólo un entretenimiento pasando a ser un negocio donde las operaciones que se realizan en los mercados de fichajes son estudiadas al milímetro para conocer si la inversión que se va a afrontar cumplirá los objetivos que se buscan. Sports Analytics aporta robustez a las operaciones, consiguiendo que los movimientos se lleven a cabo con información de calidad donde se tengan en cuenta datos objetivos que permitan valorar a los deportistas según los beneficios que puedan aportar al equipo. Además, con estas valoraciones se podrá recompensar a los atletas que tengan mayor rendimiento con mayores salarios consiguiendo una distribución más justa de los mismos en base a parámetros medibles y objetivos, o incluso rediseñar los modelos de incentivos en base a otros parámetros alternativos.

Uno de los casos de éxito más famosos es el de Oakland Athletics, equipo de baseball que, para la temporada del 2002, fichó a los jugadores basándose en las estadísticas obtenidas a partir del análisis de datos, creando una plantilla muy competitiva capaz de conseguir una racha de 20 victorias consecutivas.4

4 Sports Illustrated. 2002 Oakland Athletics: 20 [online], September 2017. <https://www.si.com/mlb/2017/09/08/longest-winning-streaks-2002-oakland> [Consulted: 11/4/2018].

5 | Analítica Avanzada para la Industria 4.0

Conclusiones

La evolución en el futuro será la integración de nuevos wearables tanto en los deportistas, con más sensores de seguimiento de actividad, como en los diferentes utensilios utilizados para el juego (raquetas, balones, equipación, etc).

El panorama actual del deporte está cambiando, la analítica de datos va consiguiendo tener más presencia y su influencia a la hora de optimizar resultados es innegable, por lo que el estudio de los mismos será algo habitual en el futuro.

Imagen 4. Comparativa de dos jugadores de fútbol según sus características

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Minsait

Mark Brus. Leicester City are bottom of the Premier League table…for injuries [online], April 2016. <http://metro.co.uk/2016/04/26/leicester-city-are-bottom-of-the-premier-league-table-for-injuries-5841263/> [Consulted: 11/4/2018].

Kasem Abotel. El costo abrumador de las lesiones deportivas [en línea], Agosto 2015. <https://news.sap.com/latinamerica/2015/08/19/el-costo-abrumador-de-las-lesiones-deportivas/ > [Consultada: 11/4/2018].

Sports Illustrated. 2002 Oakland Athletics: 20 [online], September 2017. <https://www.si.com/mlb/2017/09/08/longest-winning-streaks-2002-oakland> [Consulted: 11/4/2018].

Bibliografía

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Ignacio Alvaro FariñasDirector en Prácticas Digitales

Noelia Gonzalez RodríguezData Science Tribe Lead en Minsait by Indra y profesora del Curso de Análisis Deportivo de Datos y Big Data en la Universidad de Valladolid

Minsait es la unidad de negocio de Indra que da respuesta a los retos que la transformación digital plantea a empresas e instituciones. Indra es una de las principales empresas globales de consultoría y tecnología y el socio tecnológico para los negocios clave de sus clientes en todo el mundo.

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