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¿Ayudará BigData para ganar el Mundial de Rusia?

¿Ayudará BigData para ganar el Mundial de Rusia?

En el 2011 se estrenó la película "Money Ball" protagonizada por Brad Pitt. Esta narra la historia del gerente del Oakland Athletic y su equipo de béisbol, al que consiguió reflotar en 2001 gracias al análisis de datos y a la ayuda de un economista de ideas radicales, Peter Brand, cuya incursión llevó aparejada la contratación de unos jugadores hasta entonces dejados de lado, pero que acabaron por resultar tremendamente útiles en el lugar apropiado.

Dicho éxito convirtió a Beane en el primero en apostar en serio por las estadísticas más allá de los parámetros de medición convencionales, dejando a un lado las múltiples oposiciones y las no pocas críticas de escépticos.

Beane tuvo que recorrer un camino difícil, pero hoy, esos problemas ya no existen y Big Data ha conseguido colarse en todo el ámbito deportivo, cambiando las formas y transformando la dinámica de equipos y ligas.

En la actualidad, el Big Data está en boca de todos. Además de los beneficios que puede suponer su implementación en empresas, se puede aplicar a otros muchos ámbitos.

¿Es posible convertir a un equipo estándar en campeón con ayuda de los datos? Y, ¿qué es el Big Data?

Por Big Data, entendemos el almacenamiento de gran volumen de datos y, sobre todo, los procedimientos usados a la hora de convertir los datos en información que facilite la toma de decisiones. En el mundo del fútbol todo esto puede aplicarse en diferentes factores:

· Rendimiento individual de los futbolistas

· Mercado de fichajes

· Análisis de juego

Este último factor es el que menos desarrollado está hoy en día en el fútbol. Pero no hay duda que analizando al equipo en conjunto, se pueden obtener datos de efectividad según la zona del campo por la que se ataque o el modo de juego empleado. Un único partido supone miles de líneas de código, la clave es conseguir filtrar lo relevante. Si cruzamos estos datos con los del equipo rival, podemos tener una idea de por dónde atacar para crear más peligro, en qué zonas hay más probabilidad de ganar los ataques o dónde presionar al equipo rival para tener más opciones de robar la pelota.

Los beneficios del Big Data en el fútbol son muy reales y se puede realmente conseguir ventaja competitiva con él. Muchas empresas (y pocos equipos de fútbol) lo están empezando a utilizar.

Lógicamente, no todo es predecible, por lo que no siempre se obtienen los resultados esperados. Existen factores que no pueden transformarse en números y que alteran el rendimiento de cualquier futbolista.

A pesar de esto, se apuesta a todo. Hoy existe una aplicación del Big Data en el mundo del fútbol que es, probablemente, la más utilizada en las grandes ligas. Se basa en medir el rendimiento individual de los futbolistas. La alta competición obliga a los deportistas a ir al límite, requiriendo sobresfuerzos, aumentando la posibilidad de sufrir lesiones, o bajar rendimiento. Un buen análisis del Big Data con la información de deportistas que realizan el mismo esfuerzo y evaluando desgastes físicos serviría para adaptar la preparación física y evitar males mayores.

CASO ALEMANIA (MUNDIAL BRASIL 2014)

La selección germana no sólo sacó rédito en Brasil de la calidad de sus jugadores para ser campeón sino que implementó además la utilización de un revolucionario programa que entrega millones de datos para mejorar el desempeño futbolístico analizando la "competencia".

Esta fue la aplicación Match Insights, creada por SAP, que permite ver el rendimiento de los jugadores y las debilidades del oponente, entre otras funcionalidades. La aplicación tuvo su explosión en el 2014 y fue la selección de Alemania la pionera, ya que utilizó el programa en los entrenamientos durante su participación en el mundial.

BIGDATA

El programa cumple la función de recepcionar grandes volúmenes de datos de internet para así obtener información de ellos. En el caso del fútbol se agregan al mismo un número importante de cámaras y sensores que posteriormente el sistema analiza y comprime en datos precisos capaces de arrojar los más finos detalles sobre los futbolistas que, para ser captados, se entrenan con sensores.

Sólo por mencionar una de las mejoras de la selección germana a partir de la utilización del sistema SAP Big Data, basta con mencionar que cuando comenzó a aplicar este método, el promedio de posesión de la pelota era de 3,4 segundos por jugador. Y que, al ser advertidos, logró reducir a 1,1 mediante la velocidad de pases.

El sistema permite además analizar el desempeño del equipo rival a partir del movimiento de cada jugador mediante datos surgidos de los partidos disputados por el futbolista que se quiere analizar y posibilita además la opción de plantear los distintos sistemas tácticos del oponente y sus eventuales intérpretes y, así, los entrenadores que cuentan con esa tecnología tendrán mayores posibilidades de neutralizar el juego del rival.

Entre los datos que poseían de los oponentes, se destacan las "sombras defensivas", es decir, los espacios que los jugadores contrarios pueden proteger con su cuerpo, para que los delanteros puedan aprovechar esas debilidades. Quizás, esa fue la clave para que la Mannschaft ganara 7-1 el partido de semifinales contra el anfitrión.

No obstante, no fue la única Selección que utilizó la tecnología en este Mundial. También los equipos de Uruguay y Honduras implementaron Football Analysis, de redUSERS. Si bien, ambos equipos quedaron fuera de la competición en una etapa muy temprana, le permitió a Uruguay ser el equipo sudamericano que llegó más lejos en Sudáfrica 2010.

Los organizadores dicen que Rusia 2018 será el mundial más tecnológico de la historia. ¿Aprovecharan las selecciones los beneficios del BigData y las nuevas tecnologías? ¿Los tendrán en cuenta en sus estrategias?

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21 de agosto de 2018 | 18:58
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