¿Qué es el Big Data en el fútbol?
El big data es un concepto clave hoy en día entre los clubes y federaciones deportivas, aplicando estadísticas basadas en modelos algorítmicos que permiten identificar estrategias en el juego para optimizar y mejorar el rendimiento de sus jugadores.
Gracias a este análisis de datos, podemos obtener información sobre el rendimiento de los jugadores y sus actividades en general, aplicándolo en las sesiones de entrenamiento y en los partidos.
Estos datos pueden ayudar a los entrenadores a mejorar sus tácticas.
Pero no todo se limita a los jugadores...
En el fútbol, es posible recopilar datos sobre cosas como: los goles marcados y fallados, la posesión del balón, la velocidad máxima alcanzada por los jugadores, la distancia recorrida por los jugadores durante un partido, el tiempo empleado en las diferentes zonas del campo (ataque y defensa), mapas de calor de los jugadores en el campo y mucho más.¿Cómo aprovechan los clubes esta gran información
Ahora que entendemos que el principal uso del big data en el fútbol es tomar mejores decisiones, veamos culáles son esas decisiones:
a) Las decisiones relacionadas con la plantilla y contratos. Se refieren a la elección de qué jugadores comprar y vender.
Por ejemplo, el jugador del Manchester City: Kevin De Bruyne contrató un equipo de Big Data para cotizar su valor actual y negociar con el club a través de los datos recopilados. De esta manera De Bruyne demostró al club su valor y se convirtío en el jugador mejor pagado de la Premier League.
b) Las decisiones tácticas. Se refieren a la formación que se va a utilizar. Esto puede depender de la formación del rival. La formación de un equipo también puede depender de sus propios puntos fuertes y débiles.
En resumen se aprovechan tanto dentro y fuera de las "canchas".
¿Pueden los datos mejorar el rendimiento de un equipo?
Sí. De hecho, algunos equipos ya lo han demostrado. Por ejemplo, el Chelsea FC utilizó el análisis de datos para ayudar a determinar su alineación inicial para cada partido durante la temporada 2016/2017 de la Premier League (terminaron primeros). También tenían acceso a una base de datos interna que contenía información sobre el historial de lesiones de los jugadores y su estado físico.Esto les ayudó a predecir cuánto tiempo estaría de baja cada jugador si se lesionaba durante un partido. Con el big data, los equipos pueden ahora hacer un seguimiento preciso de la presión que ejerce cada jugador sobre los rivales durante los partidos y de cuántos toques hacen los jugadores en general a lo largo de la temporada. Esto permite a los entrenadores ver qué jugadores necesitan más descanso o qué jugadores son más eficaces en circunstancias específicas.
Su impacto fuera del campo
El análisis de datos en los deportes no solo tiene un gran impacto dentro y fuera del campo, sino que también ha contribuido a la industria de apuestas deportivas que están en constante crecimiento, la cual representa aproximadamente el 13% de la industria mundial de apuestas.Según mountbet.com muchas casas de apuestas en línea emplean la analítica de big data para poder ofrecer a sus clientes mejores servicios, como transmisión en directo con cuadros estadísticos y herramientas mejoradas de comparación de cuotas que les ayuden a tomar mejores decisiones a la hora de realizar sus apuestas.
Conclusión
Creemos que es este uso del Big Data es el que marcará el futuro del análisis del rendimiento y también dará lugar a una evolución en la forma de predecir los eventos deportivos. Existen otros muchos usos del Big Data, pero una cosa es segura: ha llegado para quedarse.Fuente: este post proviene de Blog Soporte para PC, donde puedes consultar el contenido original.
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