Big Data en el fútbol: Herramientas y funcionamiento

Autor: | Última modificación: 18 de agosto de 2022 | Tiempo de Lectura: 5 minutos
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Con la proliferación del Big Data en muchos sectores económicos, también nos podemos encontrar el Big Data aplicado al fútbol. Esta tecnología ha revolucionado toda la industria potenciando las capacidades de los jugadores y ayudando al personal técnico a tomar decisiones relevantes con respecto a las alineaciones y a los clubes de fútbol. En este post, descubrirás los aspectos más importantes del Big Data en el fútbol.

¿Cómo funciona el Big Data en el fútbol?

La progresiva incorporación de las tecnologías a los deportes ha permitido generar una gran cantidad de información, denominada Big Data o datos masivos, que nos permite obtener datos gracias a los cuales se puede profundizar en el conocimiento deportivo. Pero, ¿qué es el Big Data en el fútbol? ¿Qué aporta?

El análisis de datos masivos en el fútbol ayuda a medir su rendimiento y a tomar decisiones estratégicas. Esta información permite mejorar nuestros conocimientos y la eficacia de los deportistas en el entrenamiento, en la salud. Incluso se está empezando a implementar su uso en el ámbito de la suplementación y de la alimentación y en el de la dirección y gestión de clubs y entidades deportivas en el mercado de fichajes.

A continuación, comentamos algunas de las áreas principales en las que el Big Data en el fútbol está transformando y facilitando la toma de decisiones tanto dentro como fuera del terreno de juego:

  • Decisiones técnicas basadas en los datos de los deportistas en tiempo real, examinados con herramientas analíticas que permiten identificar los errores tácticos cometidos por el atleta y el equipo con el fin de entrenarlos para que superen esos fallos.
  • Análisis predictivo que analiza la gran cantidad de fuentes de datos existentes (biometría, árbitro, equipo técnico o rendimiento de nuevos jugadores). Permite identificar a los jugadores adecuados, reducir el riesgo de lesiones y generar modelos predictivos de los jugadores del equipo y también del equipo rival.
  • Marketing de eventos para desarrollar campañas personalizadas y predecir qué publicidad, promoción o actividad de comunicación directa atraerá a más seguidores o aficionados.
  • Eficiencia de recursos con instalaciones inteligentes en los estadios para controlar el rendimiento de todos los recursos con mayor nivel de precisión.
  • Predicción del tiempo para aplicar mejores dispositivos de seguridad, preparar el estadio y reorientar los recursos necesarios.

Herramientas y aplicaciones del Big Data en el fútbol

Hay numerosas aplicaciones en el ámbito del fútbol donde podemos encontrar diferencias y similitudes, pero en la mayoría de los casos se persigue un mismo objetivo: recoger el mayor número de datos posibles que puedan servir de ayuda a entrenadores y cuerpos técnicos.

Las variables comúnmente analizadas y recogidas por el Big Data en el fútbol tratan sobre aspectos técnicos, tácticos y/o condicionales relativos al rendimiento de los jugadores y los equipos en competición.

Para tener una idea de la cantidad de datos obtenidos en cada uno de los partidos mediante el análisis de datos, a continuación exponemos las variables analizadas por equipo y partido extraídas de la herramientas de análisis InStat Scout:

  • Indicadores de éxito: goles, oportunidades de gol, oportunidades de gol exitosas, tiros, tiros a puerta, eficacia en tiros a puerta, tiros fuera, tiros bloqueados, pases de gol y eficacia en pases de gol.
  • A nivel global: tiempo efectivo de juego, porcentaje de posesión y duración media de las posesiones.
  • A nivel ofensivo: pases, pases exitosos, tiros, centros, eficacia en los centros, duelos, duelos ganados, duelos aéreos, regates, regates realizados con éxito, pérdidas de balón, ataques posicionales, ataques posicionales con tiro, contraataques, contraataques con tiro, acciones a balón parado, tiros libre directos, corners, corners con tiro, eficacia en el corners, ataques por el carril izquierdo, ataques por el carril central y ataques por el carril derecho, etcétera.
  • A nivel defensivo: faltas realizadas, tarjetas amarillas, duelos defensivos, duelos defensivos ganados, entradas, entradas realizadas con éxito, interceptaciones de balón, recuperaciones de balón y recuperaciones de balón en campo rival.

Además de Instat Scout hay más herramientas que se utilizan en el fútbol profesional como OptaSport, WyScout o MediaCoach. En España, destaca la app utilizada por el Real Madrid, Bernabéu Digital, que además de ayudar al club también lo hace como empresa.

Bernabéu Digital es una aplicación que recopila datos sobre su afición. Los seguidores pueden seguir el partido en directo con opciones de repetición, multicámara, contenidos exclusivos personalizados y otros muchos datos a gusto del usuario.

Con los datos recogidos pueden desarrollar estrategias de Marketing, optimizar beneficios para la empresa y recibir el feedback de los aficionados. Otro tipo de webs y apps sirven para la búsqueda y selección de nuevos jugadores, a través de los valores obtenidos por algoritmos, se puede conocer el valor del jugador en el mercado, goles, asistencias, movimientos, su historial de lesiones y hasta su comportamiento disciplinario en el campo de juego.

Asimismo, se aplica constantemente el Big Data a los jugadores de fútbol, evaluando su forma de juego, cómo pueden mejorar y reducir el número de lesiones al que se enfrentan día a día.

Herramientas y funcionamiento del Big data en el fútbol

Recomendaciones para utilizar Big Data en el fútbol

1. Utilizar el análisis de datos en fútbol como herramienta complementaria

Los datos son una pieza de información adicional en el proceso de toma de decisiones, ya que es necesario complementarlos con otros análisis para que sean una herramienta útil. Por lo tanto, las conclusiones del análisis de datos no deben ser la única fuente de información a la hora de tomar una decisión.

2. Diferenciar las cosas importantes de las interesantes

El fútbol está lleno de estadísticas como los goles, tiros, pases, entradas, etc. El reto es saber cuáles son realmente útiles para evaluar y tomar decisiones y cuáles son simplemente un número más.

Por un lado, tenemos que elegir métricas que sean buenos indicadores de lo que estamos tratando de medir. Y, por otro lado, las métricas seleccionadas deben estar alineadas con el estilo de juego del equipo. En el Big Data aplicado al fútbol puede suceder que algunas métricas sean importantes en algunos análisis, pero mucho menos en otros.

3. Comunicar con visualizaciones simples

Las conclusiones obtenidas de los datos deben comunicarse en un idioma para que cualquier persona pueda comprenderlas y utilizarlas en el proceso de toma de decisiones. En muchos casos, es recomendable sacrificar algo de precisión del modelo para poder comunicar y explicar cómo se construyen las métricas.

Las visualizaciones juegan un papel trascendental en este aspecto. Deben ser lo más gráficos y simples posible. El objetivo aquí es mostrar evidencia de la idea principal sin confundir a las personas con un exceso de información.

Hemos expuesto el importante papel que puede llegar a tener el Big Data en el fútbol, desde las áreas principales en las que puede ser útil hasta los parámetros exactos que puede medir. Además, aportamos varios consejos para que el Big Data en el fútbol pueda usarse de la forma más provechosa posible.

Has podido ver cómo influye el Data Science en el fútbol y todos los datos que se pueden extraer y utilizar posteriormente en cada partido y equipo. ¿Quieres seguir aprendiendo?

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