El uso del Big Data en deportes está teniendo un gran impacto en la toma de decisiones a distintos niveles, desde el deportivo, con mayor información sobre los jugadores y atletas, hasta el económico, mediante el marketing y las inversiones. En este entorno, el fútbol es una de las disciplinas donde más se puede apreciar este empleo creciente del análisis inteligente de datos masivos. Tanto las grandes ligas a nivel global como los clubes más prestigiosos dan una gran importancia al Big Data en el fútbol, basando muchas de sus decisiones en la información valiosa que les ofrece el análisis de datos.

¿Cómo funciona el Big Data en fútbol?

El uso de Big Data en el fútbol implica recopilar y analizar grandes cantidades de datos provenientes de diversas fuentes, como sensores, sistemas de seguimiento de jugadores, registros de partidos, datos biométricos y más. Toda esta información se procesa y analiza utilizando técnicas de análisis avanzadas y algoritmos de machine learning para obtener conocimiento relevante sobre el rendimiento de los jugadores, estrategias de juego, patrones de lesiones y tácticas del rival entre otros aspectos relevantes.

De esta manera, los datos recopilados y analizados ayudan a los entrenadores y directores técnicos a tomar decisiones precisas y certeras sobre la alineación del equipo, las tácticas de juego, entrenamientos personalizados e incluso a la hora de realizar los cambios apropiados durante un partido.

Un claro ejemplo de la utilidad del Big Data en el fútbol es su capacidad para revelar patrones de juego que no son evidentes a simple vista, como las áreas del campo donde un jugador es más efectivo, su rendimiento en diferentes situaciones de juego, su capacidad de recuperación física…

Además, el empleo del Big Data en la gestión de la organización del fútbol es igualmente importante (los clubes, las ligas y entidades como UEFA o FIFA). Esta tecnología permite optimizar los recursos disponibles y reducir el riesgo de hacer inversiones de riesgo.

¿Qué hace un data scientist en el fútbol?

Un científico de datos, o data scientist, efectúa distintas labores para ofrecer la mejor información posible a entrenadores y jugadores de un equipo de fútbol. Entre sus principales tareas podemos destacar:

Análisis de fichajes

El data scientist busca similitudes entre jugadores para ayudar en la búsqueda de nuevos fichajes, para lo que aplica técnicas de análisis de datos y compara características y estadísticas clave de diferentes jugadores para identificar aquellos que se ajusten a las necesidades del equipo.

Análisis del estilo de juego

Examina el estilo de juego del equipo, así como las similitudes y diferencias con los rivales, para proporcionar información valiosa para los entrenadores, e incluso a los propios jugadores.

Predicción de lesiones

Emplean modelos predictivos basados en datos históricos y biométricos para prevenir posibles lesiones de los jugadores.

Análisis detallado del juego

Los datos de tracking que registran las coordenadas de los jugadores y el balón en el terreno de juego son analizados a fondo por el data scientist para ofrecer información valiosa sobre situaciones específicas del partido, como movimientos tácticos, interacciones entre jugadores o patrones de juego.

Visualización de redes de pase

Utilizando la teoría de grafos, el data scientist puede representar visualmente las redes de pase en el juego. Con esta técnica realizan un mapeo de las interacciones entre los jugadores basándose en los datos de pases realizados durante los partidos mediante las coordenadas x e y que representan la posición de origen del pase y de destino del mismo.

¿En qué puede mejorar el Big Data el fútbol?

Aplicar técnicas de Big Data en el fútbol ofrece grandes posibilidades de mejora para todos los implicados en este deporte, desde los entrenadores y jugadores, hasta los propios gestores y organizadores.

• En primer lugar, en cuanto al estado físico de los jugadores, el análisis detallado de datos permite conocer mejor su rendimiento y predecir posibles lesiones, lo que facilita la gestión de rotaciones en la alineación, previene lesiones y optimiza los entrenamientos. Para ello se dispone de información obtenida a partir de sistemas GPS que proporcionan métricas de velocidad, aceleración y cargas, entre otras, para conocer la capacidad de un jugador.
• En segundo lugar, el Big Data ayuda a preparar partidos al proporcionar información sobre el comportamiento de los jugadores, permitiendo a los equipos superar a sus rivales (los datos recopilados durante los partidos, como posiciones, pases, carreras y ángulos de tiro, se analizan para identificar fallos y aciertos, lo que ayuda a mejorar el rendimiento individual y colectivo).
• Por último, esta tecnología juega un papel importante en los fichajes, proporcionando información más precisa sobre las necesidades y carencias del equipo (qué puestos necesita cubrir o qué perfil de jugador es el más adecuado).

Herramientas y aplicaciones de Big Data en el fútbol

Las plataformas de Big Data son fundamentales para poder sacar el máximo conocimiento de todos los datos que manejan los equipos y organizaciones relacionadas con el fútbol. Algunas de las herramientas de Big Data más utilizadas en este sector son:

InStat

Es una de las aplicaciones de análisis y scouting basada en Big Data más utilizada en el fútbol profesional. Proporciona una amplia gama de datos estadísticos y análisis detallados sobre jugadores, equipos y partidos, presentados en una forma visual y atractiva que facilita su lectura y comprensión.

Opta 

Opta es una empresa especializada en la recopilación y análisis de datos deportivos que proporciona estadísticas detalladas sobre jugadores, equipos y partidos. Su base de datos es ampliamente usada por clubes, entrenadores y analistas para obtener información sobre el rendimiento individual y colectivo, tendencias tácticas, comparaciones entre jugadores, etc.

WyScout

Plataforma de análisis táctico y scouting que ofrece un amplio conjunto de herramientas para el análisis y la evaluación de jugadores y equipos. Aporta datos detallados y relevantes sobre estadísticas individuales y colectivas, permitiendo a los clubes identificar fortalezas y debilidades, realizar seguimientos de jugadores y disponer de estudios tácticos interesantes.

MediaCoach

MediaCoach es una herramienta desarrollada por la empresa MediaPRO, que se enfoca en la recopilación y análisis de datos audiovisuales en el fútbol. Analizando videos de partidos, extrae datos clave como movimientos tácticos, patrones de juego, acciones individuales y colectivas, para generar informes detallados sobre todo lo que sucede en el campo.

Hemos visto la gran repercusión de la tecnología Big Data en el fútbol actual, donde clubes, ligas y entrenadores aprovechan el análisis de toda la información que se genera para mejorar a distintos niveles (deportivo, financiero, táctico…).

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