Muchos habrán vistos la película o leído el libro “Moneyball”. Se puede considerar que esta historia populariza el uso de la analítica de datos en el deporte. El libro de Michael Lewis, publicado en 2003, fue una biografía de los negocios deportivos que se convirtió en un movimiento. Hoy en día, muchos equipos deportivos de élite aceptan que el análisis de los datos en bruto produce información que el ojo humano, por muy experimentado que sea, no percibe.
En Moneyball se cuenta la historia de cómo Billy Beane, apoyado por matemáticos, transformaron décadas de metodología del béisbol de las grandes ligas. Un presupuesto minúsculo -el tercero más pequeño de la liga- obligó a los Oakland Athletics a convertirse en revolucionarios. En lugar de hacer caso a los cazatalentos con prejuicios tan arraigados, confiaron en los modelos estadísticos y las métricas. Reclutaron a jugadores de otros equipos, ignorados o infravalorados. Muchos, sorprendentemente, prosperaron. Y el equipo también. El Oakland Athletics logró esa temporada una racha de 20 victorias, un récord de la liga.
Analítica de datos en el futbol y la Premier league
Aunque el uso de datos y análisis técnicos se ha convertido en algo esencial para los clubes de fútbol de hoy en día, ya no se limita a los grandes equipos de la Premier League. Los clubes más pequeños también están entrando en acción, gracias a softwares más baratos y accesibles.
Una de estas herramientas es el seguimiento óptico, que puede utilizarse para determinar la posición de los jugadores en el campo 25 veces por segundo, en relación con el balón, los rivales y los compañeros de equipo.
También hay datos relacionados con el balón, como los pases, los tiros y las pérdidas de balón, mientras que las herramientas más avanzadas pueden analizar la estabilidad defensiva, el control del terreno de juego y las oportunidades de gol sin balón.
En los entrenamientos, los equipos utilizan dispositivos portátiles para medir la carga de trabajo y la fatiga de los jugadores y así gestionar su estado físico.
«Muchos clubes de fútbol utilizan de alguna manera los datos en sus procesos de toma de decisiones, pero la forma en que lo hacen y el grado en que lo hacen varía mucho de un club a otro», afirma Jan Van Haaren, director de análisis de SciSports.
El Arsenal cuenta con un equipo de unas 15 personas que trabajan en las áreas de rendimiento, análisis y ciencia de datos, mientras que el Liverpool, el Barcelona y el Manchester City, más recientemente, se consideran en general los pioneros en el área de datos, según Van Haaren.
«El análisis de datos se ha concentrado hasta ahora en los principales clubes de Europa. Sólo los clubes con grandes presupuestos han creado departamentos de análisis de datos que trabajan con los analistas de rendimiento y los departamentos de ojeadores», afirma Rubén Saavedra, cofundador de la empresa de análisis deportivo Metrica Sports.
El análisis de datos se ha centrado generalmente en el análisis de acontecimientos pasados. «Sin embargo, creo que el futuro del análisis de datos se ampliará a la predicción de acontecimientos futuros», afirma Saavedra, de Metrica Sports.
Analítica de datos en el futbol – Ejemplo de métrica
El impacto de los datos también se está manifestando de otras maneras. Un ejemplo es la métrica Expected Goals (xG), que mide la calidad de los tiros de un equipo y de un jugador.
Desde que la xG empezó a ser utilizada por los equipos, la distancia media de los disparos en la Premier League ha disminuido en cada temporada.
«Esencialmente, el modelo muestra cómo los disparos desde larga distancia son generalmente improductivos y ha cambiado la forma en que [la mayoría] de los equipos tratan de construir su juego de ataque», dice Duncan Alexander, de la empresa de tecnología deportiva Stats Perform.
Parte de la información de este artículo viene del artículo: Data experts are becoming football’s best signings
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