De la nube al campo: cómo está evolucionando el análisis de datos en el fútbol

El análisis de datos ya no es competencia exclusiva de las grandes empresas, sino que empresas de todas las formas y tamaños las aprovechan y las incorporan a los flujos de trabajo para ayudar a los procesos de toma de decisiones en cualquier lugar, incluso en el campo de fútbol. De hecho, los análisis son ahora una parte esencial de la fórmula ganadora que está revolucionando a los equipos de fútbol y su forma de jugar.

Jugadores, pioneros y líderes

Durante la mayor parte de la historia moderna, los entrenadores tenían poco más que lápiz, papel y video para ayudarlos a analizar el juego. Durante los años 90, el Manchester United se convirtió en uno de los equipos pioneros en adoptar la analítica en la toma de decisiones; en 2010, los equipos de las principales ligas internacionales estaban adoptando la analítica.

En los últimos años, el fútbol experimentó rápidos avances tecnológicos, con plataformas capaces de capturar y analizar datos de entrenamientos, partidos, dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y wearables. Los entrenadores ahora dependen en gran medida de las métricas para guiar su toma de decisiones y ayudar a sus equipos a sobresalir.

Infundir análisis para mejorar el juego

Los equipos de fútbol se basan en grandes cantidades de datos extraídos de innumerables fuentes para llevar su juego al siguiente nivel. Los sensores de IoT y los dispositivos GPS rastrean los movimientos del jugador y la pelota en tiempo real. El seguimiento óptico puede incluso señalar la posición de los jugadores en el campo 25 veces por segundo, en relación con el balón, la oposición y los compañeros de equipo.

En el entrenamiento, los dispositivos portátiles miden la carga de trabajo, el movimiento y los niveles de fatiga de los jugadores para administrar su condición física y posicionamiento y optimizar el rendimiento durante el juego. Los datos recopilados por estos dispositivos también se utilizan para diseñar planes de entrenamiento personalizados. Durante los partidos, los entrenadores también pueden ver en tiempo real cómo se está desempeñando cada jugador para ayudar a guiar las sustituciones estratégicas.

Esto es análisis infundido en el trabajo: los dispositivos portátiles entregan datos e información directamente a los entrenadores, lo que les permite tomar decisiones y transformar el desempeño de los equipos sin experiencia en datos técnicos.

El almacenamiento de datos moderno en la nube brinda a los equipos la capacidad de recopilar y combinar grandes volúmenes de datos de estos dispositivos. El análisis de big data y la inteligencia artificial permiten el procesamiento y análisis simultáneos de datos de muchas fuentes para medir e incluso predecir el rendimiento. ¡Estos desarrollos han agregado nuevas dimensiones al análisis de datos y al fútbol!

La misma tendencia ha ocurrido en los negocios. La tecnología ofrece a las empresas líderes más formas de generar datos que nunca. A medida que las principales empresas comenzaron a beneficiarse de los análisis que habían adoptado, un número cada vez mayor de otras organizaciones siguieron su ejemplo. La analítica ha demostrado ser una fórmula ganadora, dentro y fuera de la cancha.

Cómo se benefician los equipos de la analítica

La inteligencia más valiosa para los entrenadores muestra lo que sucede en tiempo real. Esto significa que los entrenadores pueden usar estos datos para cambiar la forma y el comportamiento de sus equipos para aumentar sus probabilidades de ganar. Este tipo de información se recopila principalmente a partir de registros de reproducción, video y rastreo GPS, y datos relacionados espacialmente.

Las visualizaciones de datos de mapas de calor han demostrado que los equipos que mantienen la posesión del balón y mantienen una alta intensidad tienen más probabilidades de marcar goles y ganar partidos.

Los datos del equipo también se pueden analizar como una red, en la que los nodos representan a los jugadores y las líneas entre los nodos representan interacciones, como pases entre compañeros de equipo. Los entrenadores pueden identificar diferentes tipos de interacciones y codificar diferentes tipos de eventos. Estos datos les permiten identificar, cambiar y probar la efectividad de pasajes típicos del juego.

Esto se puede ver en un estudio de las redes de pases en el fútbol que analizó un partido Barcelona-Real Madrid en 2018. Otro análisis reciente confirma los equipos líderes en las cinco principales ligas de Europa (Bundesliga, La Liga, Ligue 1, Premier League, Serie A) logran su éxito con más pases por partido, particularmente en la Bundesliga, la Premier League y la Serie A.

Al analizar los datos, los equipos de fútbol pueden identificar las formas ganadoras de jugar y, utilizando las mismas técnicas para el análisis de su equipo, pueden determinar qué equipos lo hacen mejor y cómo.

Datos en tiempo real y análisis predictivo

La analítica predictiva lleva el análisis al futuro y se puede utilizar para ayudar a los entrenadores a comprender las consecuencias de la formación de equipos alterada y otros cambios. Los entrenadores pueden adaptar el entrenamiento, la estrategia y los roles de las personas de acuerdo con los datos sobre sus próximos oponentes. Los gerentes comerciales pueden usar los datos de la misma manera para adaptar sus enfoques a diferentes clientes, niveles de personal, inventario y más.

Una métrica que los equipos han descubierto que tiene poder predictivo son los goles esperados (xG), que mide la calidad de los tiros de los jugadores en el juego de ataque y la probabilidad de que los tiros resulten en goles. xG utiliza algoritmos que tienen en cuenta factores como la distancia desde el objetivo, los ángulos y más.

Los entrenadores utilizan esta métrica para intentar predecir el mejor posicionamiento de los jugadores y los patrones de juego para optimizar las oportunidades de gol. En este caso, la analítica proporciona información sobre las estrategias más efectivas para aplicar en diferentes situaciones.

Con eso en mente, los datos pueden ponerse a trabajar para ayudar a reclutar a los miembros del equipo adecuados para el éxito futuro o acelerar a otros.

Los equipos utilizan una gran cantidad de datos sobre las fortalezas y debilidades de los jugadores para obtener una visión más profunda del desempeño individual y ayudarlos a ellos y al club a tener éxito. Lo que se necesita para aprovechar el poder de todos estos datos es una plataforma de análisis que pueda manejar conjuntos enormes y crecientes de puntos de datos de una multitud de fuentes en vivo y en caché, y luego visualizarlo todo de manera que pueda proporcionar información rápida, comprensible y procesable.

Los datos hacen ganadores

La analítica en el fútbol está abriendo oportunidades increíbles, especialmente a medida que IoT, dispositivos portátiles y plataformas más sofisticadas se normalizan en torneos deportivos, clubes y asociaciones. La infusión de análisis de los equipos de fútbol en la gestión de equipos, el entrenamiento, el análisis de rendimiento y el reclutamiento se ha convertido en una parte esencial de su éxito. Y a medida que más clubes buscan información en los datos sobre cómo pueden formar equipos ganadores, el futuro es emocionante tanto para los jugadores como para los aficionados.

Nota del editor: este artículo está asociado con Sisense.

(Foto de Joshua Hoehne en Unsplash)

La publicación De la nube al campo: cómo está evolucionando el análisis de datos El fútbol apareció por primera vez en AI News.