Big data o análisis de los datos, el jugador número 13 en el deporte

Una visión generalizada sobre la ciencia de datos sugiere que su principal valor radica en que el conocimiento y las conclusiones que ofrece son casi irrefutables, puesto que los datos obtenidos describen objetivamente la realidad. El dato está en el centro del análisis, los modelos, técnicas y algoritmos matemáticos y estadísticos. Por tanto, las conclusiones de estos análisis nunca deberían ser erróneas porque, “los datos dirigen el análisis y los datos son objetivos”. Los datos mueven un sector próspero en el que las empresas se atreven a desafiar cualquier concepto preestablecido en el juego.

Esta “ciencia de datos” se ha convertido en una de las herramientas más valiosas estratégicamente para el mundo del deporte. Entidades deportivas de todo tipo están analizando grandes cantidades de datos complejos, para extraer conocimiento sobre deportistas, el juego, patrones de juego o sus competidores, entre otros aspectos. Además, la ciencia de datos también contribuye a guiar la toma de decisiones para intentar optimizar la toma de decisiones.

Por todo ello podemos asegurar que, aunque habitualmente el  concepto Big Data se asocia al ámbito científico, empresarial o comercial, el concepto cada vez toma mayor presencia en el deporte y en especial, en la alta competición. Para cualquier aficionado es habitual escuchar en las retransmisiones del mundo del motor, en especial Fórmula 1, cómo los comentaristas hablan de la telemetría para analizar algún detalle relacionado con los pilotos, los motores o incluso con las condiciones climatológicas. En realidad, están interpretando datos que procesan computadoras. Es información que, en el caso de los medios, aporta una visión avanzada del deporte, pero en el terreno de las escuderías supone una ventaja competitiva que te sube al podio o te echa en una curva. Hablamos de millones de euros en beneficios o… pérdidas.

El Big Data llega al deporte para igualar el juego, y con presupuestos bajos para crear equipos campeones. El análisis de datos supone una revolución para los deportes profesionales, los propietarios y cuerpos técnicos siempre buscan una ventaja competitiva en sus equipos. Y aunque durante años han invertido en datos y análisis estadístico, así que esto no es nuevo en el deporte profesional, el problema con un enfoque puramente estadístico está en que la persona que analiza solo selecciona determinados datos como, por ejemplo, goles, minutos jugados, pases…

El factor humano sigue estando, junto a los datos, en el centro del proceso de ciencia de datos. Esto tiene consecuencias importantes: no es suficiente acumular grandes cantidades de datos, o datos muy valiosos. Ni siquiera es suficiente tener datos de gran calidad (algo difícil de conseguir). Es esencial contar con un buen equipo humano, con formación, aptitudes e intuición adecuadas para afrontar estos estudios. Pero es difícil encontrar estos perfiles en el deporte.

Los datos escalan con relativa facilidad (no es difícil conseguir más, en muchos casos). Las infraestructuras tecnológicas también son capaces de escalar para abordar análisis más ambiciosos. Es imprescindible que en la toma de decisiones sepan interpretar de forma crítica los resultados del análisis de datos, incorporando conocimiento experto y experiencia previa para extraer las conclusiones adecuadas que se puedan aplicar al deporte. 

En sí, el análisis tiene sesgo porque no se está mirando al jugador en su conjunto, no se interpreta el juego. Están ahorrando tiempo porque a un equipo de estadísticos le llevaría meses analizar concienzudamente los datos de cada jugador. Con las herramientas tradicionales, es virtualmente imposible utilizar los datos entre cientos de jugadores y valorar cuáles son sus debilidades y fortalezas. 

La revolución del Big Data es dar un nuevo enfoque matemático a este análisis. Aplicando análisis topológico de datos para resolver los problemas más complejos. La gran ventaja es la capacidad para gestionar grandes bases de datos. En deporte profesional, podemos utilizar los datos disponibles y automáticamente descubrir puntos clave sin ni siquiera haber visto un partido o tener ningún conocimiento previo.

Eliminar cualquier sesgo y crear grupos de jugadores por estilos de juego y mostramos cómo pueden hacer que sus equipos sean mejores. En vez de adivinar quiénes son los mejores jugadores, ofrece claridad matemática para ver quién es el mejor en su posición.

Ayudar a los entrenadores a tomar mejores decisiones durante un partido. Ayudar a los equipos a seleccionar un tipo de jugador concreto para su plantilla e, incluso, a encontrar jugadores similares a las estrellas pero que, por la razón que sea, cuentan con una ficha baja. De esta forma, equipos con presupuestos pequeños pueden armar equipos competitivos por mucho menos de lo que otros están pagando.

En realidad, el Big Data propone una nueva manera de pensar, cualquier deporte profesional y busca una manera para pensar el juego con unos métodos que a los que otros equipos no tienen acceso o incluso no los han pensado.  

El mejor ejemplo de la llegada del Big Data al deporte es el Leicester City F.C., con un presupuesto muy inferior al del resto de competidores en la Premier League ha pasado de luchar por el descenso la temporada pasada a ser el próximo campeón de una de las ligas mas prestigiosas del Deporte. La incorporación de varios analistas de negocio de Big Data a su estructura ha sido un valor añadido. El Big Data ha llegado al deporte y con ello igualaremos la competitividad entre rivales y eso es mejorar el deporte.

Francisco González, Manager del área Sports de Techedge