El fútbol es un negocio en auge. Los clubes están viendo una afluencia de dinero sin precedentes y están tratando de asegurarse el mantenerse en la cima. Esto ha allanado el camino para que el análisis de datos en el fútbol contribuyan al éxito dentro y fuera del campo.
Los estadios de todo el mundo están adornados con cámaras para seguir los movimientos de los jugadores en todo momento, incluso cuando no están en posesión del balón. Cada partido recopila 1,4 millones de conjuntos de datos. Son 10 datos por segundo por cada jugador. Es esto lo que brinda más información a los entrenadores, analistas e incluso al personal administrativo. La posibilidad de ver las diferentes capas de la acción en el campo sería imposible de rastrear con precisión con el ojo humano. Los jugadores también son objeto de un estricto control fuera del campo. Los rastreadores GPS, los sensores de aceleración, los monitores de frecuencia cardíaca y el seguimiento de la dieta y el sueño ofrecen métricas que optimizan el entrenamiento y la táctica. No sólo esto, sino que un enfoque estadístico del entrenamiento puede ayudar a prevenir lesiones, pronosticar los tiempos de recuperación y evitar el sobre entrenamiento. Más allá del campo, cada movimiento de un futbolista genera grandes conjuntos de datos usables.
Hemos visto el análisis de datos en el fútbol, principalmente para el rendimiento, pero, ¿qué más pueden hacer los datos para dar aún más forma al fútbol?
Los equipos están utilizando los datos para encontrar y fichar jugadores y conseguir una ventaja táctica para sus siguientes partidos.
Destacada por Moneyball de Michael Lewis (y su película de 2011), la ciencia de datos en los partidos está en aumento. Para deportes como el béisbol, el análisis predictivo funciona bien al aplicar métricas a jugadores en posiciones fijas con movimientos limitados. Pero, ¿cómo incorporamos dichos análisis en un juego fluido como el fútbol? Es mucho más difícil aplicar el análisis estadístico para determinar el resultado de un partido con movimientos de jugadores más libres y esporádicos y con mil probabilidades de decisión.
Los científicos de datos están trabajando junto con los ojeadores tradicionales. Esto permite a los equipos buscar el "próximo gran chollo" mediante la implementación de enfoques analíticos. A medida que la competencia por los jugadores se vuelve cada vez más feroz, existe una gran oportunidad de detectar calidad en el mercado de fichajes que otros (tal vez) no vean más allá del nombre en la parte posterior de la camiseta.
Clubes como el Liverpool han contratado analistas como Michael Edwards quien, al frente de un equipo de analistas, ha introducido nuevos métodos para encontrar nuevos jugadores. Al trabajar con ojeadores tradicionales, estos analistas de datos están liderando el camino en el futuro del fútbol. Un ojeador puede recomendar fichar a un futbolista después de una buena racha, pero un analista puede ver todo el historial de rendimiento rastreable. Esto ayuda a juzgar mejor las capacidades de los jugadores a largo plazo y lo que pueden aportar al club.
El análisis de datos en el fútbol puede respaldar los contratos
Al reemplazar parte del proceso de scouting con enfoques más basados en datos, los clubes también pueden justificar en cierta medida sus enormes gastos. Respaldado por sus datos de rendimiento, el Real Madrid compró a Gareth Bale por 85 millones. También se tuvo en cuenta su previsión de beneficios de 41 millones de euros en 6 años gracias a la venta de camisetas.
Empresas como Prozone están liderando el camino del análisis del rendimiento en los deportes. La mayoría de los clubes de la Premier League los utilizan. Han pasado un par de años desde su integración con Football Manager de la base de datos mundial de Sports Interactive. Contiene información de los jugadores que ingresan en su herramienta Recruiter utilizada por los equipos de la Premier League.
Esto puso a disposición de los clubes los datos biográficos y contractuales de más de 80.000 jugadores. Se dispone de información sobre el regate de los jugadores, los intentos de gol, la agresividad, la posesión del balón, las paradas o la distancia recorrida en el campo. Esta herramienta permite a los clubes tomar decisiones con más información durante la época de fichajes. Les da a los jugadores de clubes más pequeños la oportunidad de ser descubiertos y fichados por clubes más grandes.
Pero el análisis de datos en el fútbol sólo puede llegar hasta cierto punto para ayudar a directores deportivos o secretarios técnicos a tomar las decisiones correctas durante la temporada de fichajes. Encontrar no sólo nuevos talentos sino también el talento adecuado todavía requiere un elemento humano. ¿Tienen la mentalidad adecuada? ¿Cómo se desarrollará y crecerá el jugador? Todavía quedan algunas lagunas y un largo camino por recorrer, pero las primeras señales nos dicen que la unión entre Big Data y análisis de datos en el fútbol es una combinación perfecta.