En la actualidad, casi todos los equipos de futbol profesional de las ligas élites del mundo emplean el análisis del Big Data para aumentar sus ventajas competitivas antes los rivales. El análisis del Big Data (mega datos/ datos masivos) se refiere al registro estadístico computarizado de millones de acciones de los futbolistas tanto en los entrenamientos, como en el juego y que sirven para la preparación de partidos, monitoreo de estado físico y fichajes . El análisis de estos datos permite la toma decisiones informadas, la cual conlleva a la mejora del rendimiento de un equipo u organización deportiva en particular. En este post hablaremos de la manera en cómo el uso de la Big Data ha revolucionado el futbol moderno.

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La historia más exitosa de aplicación del análisis de datos en el deporte se puede encontrar en el beisbol de las grandes ligas con Billy Beane y sus Atléticos de Oakland. Fue él quien usó la analítica para descubrir jugadores pocos talentosos en la MLB. Bean logró armar un equipo competitivo con jugadores cuyas habilidades no eran las más valoradas dentro de los estándares del beisbol. Así, gracias a este método de contratación y formación de un equipo, los Atléticos de Oakland pasaron de ser un equipo pequeño, a ganar tres títulos divisionales , compitiendo de tú a tú con los equipos de mayor presupuesto en la MLB .

Billy Bean, su metodología y sus Atléticos se hicieron tan famosos en los círculos del beisbol que su historia fue escrita en un libro en 2004 y llevada al cine en el 2011. La película en cuestión se llama Moneyball y fue protagonizada por Bratt Pitt. Gracias a la audacia e inteligencia de Bean, grandes equipos del beisbol de las grandes ligas contrataron a sus propios expertos en análisis. Luego, su estrategia se extendió a todos los demás deportes importantes.

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Así, en el fútbol, desde hace más de una década los clubes grandes han invertido en sus propios departamentos de análisis de dato. Estos departamentos desarrollan sus propios softwares de análisis o contratan los servicios de empresas que se encargan de hacer estos la recogida y el análisis estadísticos de dichos datos. Para esta tarea emplean cámaras y dispositivos móviles como GPS. Estas herramientas tecnológicas han sido empleadas por estos equipos para hacer un seguimiento del estado físico de los jugadores, de las falencias y fortalezas tácticas del equipo y de los fichajes de nuevos prospectos para el equipo. A continuación, detallaré como el análisis del Big Data ha contribuido en la toma de decisiones en el futbol tanto dentro como fuera de la cancha.

Evaluar el rendimiento de los jugadores

El uso y la aplicación de la analítica de big data permite evaluar las fortalezas y debilidades tanto de individualidades como del equipo. A través de secuencias de video, los analistas hacen una reconstrucción del partido, de las jugadas y acciones de cada jugador. Se graban y analizan todos los movimientos del jugador en la cancha: pases, tiros, golpeo con la cabeza, pases con la pierna derecha/izquierda y se analizan las jugadas que precedieron o siguieron estos pases o disparos; además, de la posición en la cancha en las que dichas acciones fueron llevadas a cabo, la frecuencia y efectividad de las mismas, etc. Estas estadísticas son analizadas y presentadas a los entrenadores, quienes formulan estrategias para maximizar el rendimiento del jugador, y del equipo.

Por ejemplo, con estas estadísticas, un entrenador puede plantearle a sus jugadores nuevas formas de posiciones en la cancha, nuevas situaciones de juego; estrategias para ser más efectivo al correr y para involucrarse en acciones del juego en las que se es tan bueno. Asimismo, le permite al cuerpo técnico tomar decisiones acertadas en cuanto a la alineaciones iniciales de los juegos, sustituciones y hasta de las necesidades de nuevos fichajes para el equipo.

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Impacto en el mercado de fichaje.

La aplicación de esta tecnología le permite a los clubes tener un ojeador para cada jugador en cada partido y entrenamiento. Con la gran competitividad que existe en el futbol, con los equipos poderosos que gastan millones en grandes fichajes, lo clubes más modestos deben emplear herramientas creativas para crear un equipo competitivo y hacer inversiones inteligentes. Es allí donde el análisis de datos ha jugado un gran papel en el deporte. A través de esta herramienta se busca reducir el riesgo de requerir un fichaje fallido.

Conocida la necesidad de fichaje que tiene el club, se recurre a este tipo de análisis para conocer cuales jugadores están disponibles, que cumpla con los requerimientos buscados, o que jugador, de acuerdo a sus cualidades, puede adaptarse un poco a los que requiere el club. Con estos datos en mano, se buscan jugadores que puedan encajar en el equipo. El club traza sus objetivos, lo que espera de este u otro jugador, luego se recurre a los datos, se revisan las estadísticas y se decide si se contrata un jugador o no.

Así mismo, usando estas estadísticas que muestran el potencial de algunos jugadores, los clubes pequeños reclutan y compran jugadores con el fin de venderlos a grandes clubes en el futuro . Esto les ha permitido adquirir jugadores de talento infravalorado y venderlos con beneficios.En fin, el análisis de datos ayuda genera opciones de fichajes.

Estudiar más a fondo al equipo rival

El análisis de datos se utiliza para estudiar y predecir las jugadas del rival, lo que permite la formulación de estrategias en el juego. Se pueden ver los datos del equipo rival y estudiar sus puntos fuertes y debilidades. Al estudiar el funcionamiento de los jugadores y del equipo contrario, se pueden formular tácticas que se traduzcan en una ventaja adicional. De estos datos, se pueden ver las tendencias del equipo contrario: su formación para determinado juego, cómo ejercen la presión, hacia qué lado de la cancha dirigen el ataque, cómo realizan las jugadas a balón parado, etc.

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Seguimiento del estado físico de los jugadores.

A través de la analítica de datos, diariamente se recoge información sobre la capacidad física de los jugadores, tanto en los entrenamientos como en los juegos. Estos análisis miden las distancias recorridas, la velocidad a la que se recorren, las aceleraciones y desaceleraciones. La información recabada permite al equipo técnico tener un enfoque más individualizado de los jugadores, de su fatiga y potenciales lesiones. Esto permite que se personalicen los planes de entrenamiento de cada jugador, puesto que se conocen de antemano sus requerimientos físicos.

Las tecnologías de análisis de datos están teniendo un impacto significativo en la forma en que se ejecuta el juego del fútbol actual. La misma permite analizar los diferentes componentes la industria del deporte: el rendimiento de los jugadores y del equipo, la contratación y venta de jugadores; el análisis del juego del equipo rival, etc. es una herramienta fundamental para la toma de decisiones informadas por parte de entrenadores, jugadores, gerentes y propietarios. Por ello, ahora más que nunca, los equipos deportivos esta herramienta para crear una ventaja competitiva tanto dentro como fuera del campo.

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Today, almost all professional soccer teams in the world's elite leagues employ Big Data analysis to increase their competitive advantage over their rivals. Big Data analysis refers to the computerized statistical recording of millions of players' actions in training and in-game, which are used for match preparation, fitness monitoring, and transfers. The analysis of this data allows informed decision making, which leads to the improvement of the performance of a particular team or sports organization. In this post we will discuss how the use of Big Data has revolutionized modern soccer.

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The most successful story of applying data analytics in sports can be found in major league baseball with Billy Beane and his Oakland Athletics. It was he who used analytics to discover under-talented players in the MLB. Bean was able to assemble a competitive team with players whose skills were not the most valued by baseball standards. Thus, thanks to this method of recruiting and building a team, the Oakland Athletics went from being a small team to winning three division titles, competing head to head with the biggest budget teams in the MLB.

Billy Bean, his methodology and his Athletics became so famous in baseball circles that his story was written into a book in 2004 and made into a movie in 2011. The movie in question is called Moneyball and starred Bratt Pitt. Thanks to Bean's audacity and intelligence, major league baseball teams hired their own analytics experts. Later, his strategy spread to all other major sports.

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Thus, in soccer, for more than a decade now, the big clubs have invested in their own data analysis departments. These departments develop their own analysis software or hire the services of companies that are in charge of collecting and analyzing statistical data. For this task they use cameras and mobile devices such as GPS. These technological tools have been used by these teams to track the physical condition of the players, the team's tactical weaknesses and strengths, and the signing of new prospects for the team. Below, I will detail how Big Data analytics has contributed to decision making in soccer both on and off the field.

Evaluating player performance

The use and application of big data analytics allows us to evaluate the strengths and weaknesses of both individuals and the team. Through video sequences, analysts make a reconstruction of the match, plays and actions of each player. All the player's movements on the court are recorded and analyzed: passes, shots, head shots, passes with the right/left leg and the plays that preceded or followed these passes or shots are analyzed; also, the position on the court in which these actions were carried out, the frequency and effectiveness of these actions, etc. These statistics are analyzed and presented to the coaches, who formulate strategies to maximize the performance of the player and the team.

For example, with these statistics, a coach can suggest to his players new ways to position themselves on the court, new game situations; strategies to be more effective in running and to engage in game actions in which they are so good. It also allows the coaching staff to make the right decisions regarding starting lineups, substitutions and even the need for new signings for the team.

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Impact on the transfer market.

The application of this technology allows clubs to have a scout for every player at every game and training session. With the high level of competition in soccer, with powerful teams spending millions on big signings, smaller clubs must employ creative tools to create a competitive team and make smart investments. This is where data analysis has played a big role in the sport. Through this tool, it seeks to reduce the risk of requiring an unsuccessful signing.

Once the club's signing needs are known, this type of analysis is used to find out which players are available, which players meet the requirements, or which players, according to their qualities, can be adapted to the club's needs. With these data in hand, players who can fit into the team are sought. The club outlines its objectives, what it expects from this or that player, then it uses the data, reviews the statistics and decides whether to sign a player or not.

Likewise, using these statistics that show the potential of some players, small clubs recruit and buy players in order to sell them to big clubs in the future. This has allowed them to acquire undervalued talented players and sell them at a profit...In short, data analysis helps generate transfer options.

Further study the opposing team

Data analysis is used to study and predict the opponent's moves, which allows the formulation of in-game strategies. You can view the data of the opposing team and study their strengths and weaknesses. By studying the performance of the players and the opposing team, tactics can be formulated that will result in an additional advantage. From this data, you can see the tendencies of the opposing team: their formation for a certain game, how they exert pressure, which side of the field they direct the attack to, how they perform set pieces, etc.

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Player fitness tracking.

Through data analytics, information is collected daily on the physical capacity of players, both in training and in games. These analytics measure the distances covered, the speed at which they are run, accelerations and decelerations. The information gathered allows the coaching staff to have a more individualized approach to players, their fatigue and potential injuries. This allows training plans to be customized for each player, since their physical requirements are known in advance.

Data analysis technologies are having a significant impact on the way the game of soccer is played today. It enables the analysis of the different components of the sports industry: player and team performance, player recruitment and sales, analysis of the opposing team's game, etc. It is a fundamental tool for informed decision making by coaches, players, managers and owners. Therefore, now more than ever, sports teams are using this tool to create a competitive advantage both on and off the field.