Big data. Estas dos palabras no suenan a fútbol, pero sin darnos cuenta en la actualidad la tecnología y el deporte son dos mundos que cada vez están más unidos. Se puede definir como una gran cantidad de datos e información que se recogen, se transforman y se analizan para ayudarnos a tomar mejores decisiones, con el fin de obtener buenos resultados y mejorar el rendimiento de nuestros deportistas.
¿Para qué se utiliza el Big data en el fútbol?
A través de diferentes métricas, puede aplicarse a diferentes factores como en el rendimiento de cada futbolista en los partidos o entrenamientos, en el mercado de fichajes, en el análisis del juego y sobretodo en la prevención de lesiones, que el analista de Big data puede utilizar para elaborar informes detallados que empleará durante la temporada para intentar conseguir mejores resultados.
Vamos a empezar diferenciando los tipos de datos que se pueden obtener de un partido o entrenamiento de fútbol.
- Datos de eventing: son los datos que ocurren con el balón y lo que le rodea, como por ejemplo el número de pases, los goles o las faltas. También se detallan sus características, como el jugador protagonista, la parte del cuerpo con la realiza la acción o el minuto en el que ocurre. Se llegan a registrar hasta 3500 eventos por partido.
- Datos de tracking: también se registran las coordenadas de todos los jugadores y el balón en el campo, varias veces por segundo. Gracias a la inteligencia artificial se puede incluso analizar en cada momento la orientación corporal del jugador.
¿Métricas más utilizadas en el fútbol?
-Goles esperados o Expected Goals (xG) Son la probabilidad de anotar que tiene un futbolista en cada posibilidad de gol.
– Asistencias esperadas o Expected Assists (xA) Busca medir la calidad de un pase que acaba en un remate.
– Puntos esperados o Expected points (xP o XPTS) Es una métrica que refleja la cantidad promedio de puntos a lo largo de un plazo que un equipo habría esperado conseguir si el partido se hubiese jugado cientos de miles de veces.
– Pases Permitidos por acción Defensiva (PPDA) Esta métrica busca determinar la presión que realizó el equipo defensor sobre jugadores rivales cuando tienen la pelota. Para ello se tiene en cuenta el número de pases realizados y el número de acciones defensivas (entradas, intercepciones, faltas y duelo defensivos ganados).
– Goles esperados a puesta o ( xGOT) Mide la probabilidad de que un portero reciba un gol, combinando la probabilidad de gol del disparo (xG) con el lugar de la portería en el que entraría en balón. A mejor calidad del disparo y ubicación más ajustada a las esquinas, más alto será el valor de (xGOT) que tendrá que evitar un partero.
¿Cómo se puede utilizar el BIG Data en una academia de fútbol?
El punto de partida es claro y no hay que olvidarlo. El objetivo final siempre debe ser mejorar el desarrollo deportivo del jugador/a en un ambiente educativo y de transmisión de valores. Ese desarrollo puede venir por el talento, con la presencia de mejores entrenadores, metodología, y con unas buenas instalaciones para su desarrollo pero también a través de la tecnología.
Gracias a los dispositivos como: cámaras, teléfonos móviles, drones y otras aplicaciones, nos permiten recoger datos para después analizar cual son los mejores para nosotros y ayudando a tomar mejor las decisiones.
Finalmente, con los datos recogidos también se pueden desarrollar estrategias de marketing, optimizar beneficios para la empresa y así mejorar la accesibilidad de la información dentro de la ella.
Aquí adjuntamos un informe realizado por los Analistas de datos de la FIFA en el Mundial de Qatar, partido Japón –España.
