| 6/22/2018 12:01:00 AM

‘Big data’, el nuevo jugador 'estrella' del Mundial de Fútbol

El análisis de millones de datos derivan en estadísticas, análisis predictivo y decisiones que equipos están empezando a usar a su favor.

A la cancha del deporte más popular del mundo, ha llegado un nuevo jugador del que cada vez más están pendientes los equipos, los jugadores, los entrenadores, los hinchas, los periodistas y hasta los apostadores.

Para muchos, fue el arma ‘secreta’ de la selección alemana para ganar el Mundial de Brasil en el 2014. Ese equipo es considerado pionero en la explotación de datos, usando el ‘big data’ con una herramienta diseñada por la compañía SAP para analizar, procesar esos datos y tomar decisiones.

Aunque en lo que va del Mundial que se lleva a cabo este año en Rusia, perdió su primer encuentro, ante México, se sabe que este año lo está volviendo hacer. Unas herramientas interactivas se han inmerso en el ambiente de los camerinos, los entrenamientos y la banca del cuerpo técnico.

El cambio ha tenido tanta influencia, que los jugadores han pasado de tener que volver a revisar partidos enteros, a recibir de parte del cuerpo técnico, las acciones interesantes de su análisis a su propio teléfono móvil. Con los datos en la mano hacen un análisis más profundo de sus acciones y de las de sus rivales.

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El exfutbolista alemán Oliver Bierhoff, que ahora asesora a su selección nacional, está convencido de que esta forma de trabajar los ayudó a obtener el título de hace cuatro años y que es el ser humano quien sigue decidiendo, porque a pesar de que existan bases de datos y algoritmos, el director técnico Joachim Löw “continúa confiando en su intuición”.

Pero este nuevo jugador ha cruzado el Atlántico. En Brasil existe una plataforma llamada Footstats, que utiliza la plataforma de análisis de SAS y ha llevado esta curiosidad a otro nivel, conquistando a miles de hinchas que están suscritos a una aplicación que les proporciona números, informaciones históricas y en tiempo real para hacer un análisis predictivo del comportamiento de los equipos y los jugadores.

Los partidos los dividen en cuatro cuadrantes, que representan cuatro tiempos durante el encuentro deportivo, usando como base parámetros como el número de goles o faltas marcadas, pases correctos y errados, mapas de calor, posesión de balón, faltas, cruces, goles, entre otras acciones de las que se desprenden todo tipo de emociones en el campo de juego.

“Es una herramienta que permite ver qué equipo tiene una productividad mejor y números que indican triunfo a la hora del juego. No son solo estadísticas de patear hacia el arco o robar la bola. Hoy nosotros que un jugador promedio necesita de 2,7 disparos para hacer un gol a 11 metros del arco. Nosotros nos arriesgamos de hablar de la probabilidad de gol y acertamos el 91% de los goles en el campeonato brasileño 2017”, asegura José Eduardo Romanini, socio y fundador de Footstats.

Suman más de 100.000 seguidores en la red social Twitter y así han atrapado a los mismos clubes y a la labor periodística de los medios de comunicación.

Para Romanini su revolución radica en que tienen una capacidad instantánea de entregarla en la mano al hincha, sucediendo algo diferente y es que todo el mundo puede tener en la palma de su mano la ruptura de los patrones. Footstats existe desde hace más de 10 años con una oferta de datos estadísticos, pero lo que ha creado un furor alrededor de esta herramienta, es completamente diferente.

En todas las esferas

Neil Mendelson, vicepresidente de Big Data y analíticos avanzados en Oracle, sostiene que el big data requiere de un propósito, una meta o fin que se quiera lograr. “En el caso del fútbol puede ser aumentar el rendimiento, ganar un torneo o ser el mejor equipo del mundo. Pero lo que es seguro es que aquellas selecciones que incorporen el análisis de datos dentro de su estrategia tendrán mejores resultados individuales que, al final, hacen que el rendimiento del equipo sea mayor”.

En un planteamiento difundido por la compañía, Mendelson sugiere que los entrenadores pueden identificar cuáles son los jugadores que más efectividad tienen al patear tiros libres, cuales son los que más faltas comenten en el juego o los que más sancionan durante el mes, para tomar las acciones que permitan reducir las vulnerabilidades y trabajar para aumentar su rendimiento, basados en los datos.

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Así mismo, asevera que los equipos pueden crear laboratorios de big data virtuales, utilizando la nube, con lo que tendrán “más efectividad y, posiblemente, mejores resultados, al conocer y predecir comportamientos”.

En diálogo con Dinero, Gustavo Gutman, gerente de SAS para Colombia y Ecuador, comentó por su parte que la analítica beneficia y le aporta valor a todo tipo de decisiones, más allá de los datos, con la estadística aplicada a los datos.

“Esto aporta mucho más información para tomar decisiones, lo que aplica para todos los sectores y negocios, decisiones que pueden ser en tiempo real, que pueden impactar la experiencia de quienes tienen expectativas de esas decisiones, decisiones que pueden impactar como ganar más clientes a un costo menor o identificar aquellos clientes que no están satisfechos con las empresas y evitar que se vayan”, señaló Gutman.

De otro lado, Álvaro Ramírez, director de Big Data y Business Intelligence de Telefónica en Colombia, destacó a Dinero que en un partido de fútbol, en 90 minutos, puede haber hasta 60 millones de datos y coincide en que el ‘big data’ todavía tiene muchas aplicaciones por descubrir.

Para Ramírez, hay miles de oportunidades en algo que no es futuro, que es una realidad en la que muchos todavía no se atreven a incursionar.

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