Big Data Aplicado al Fútbol; ¿Sabías que los deportistas no sólo son vigilados por las cámaras de los estadios, sino también por muchos dispositivos extravagantes como acelerómetros, sensores de ritmo cardíaco e incluso sistemas tipo GPS?. De hecho, el Big Data y las tecnologías modernas están revolucionando el deporte e incluso impulsando la industria de los deportes a nuevos horizontes.

El fútbol está cambiando a un ritmo rápido debido a la implementación de la analítica de big data en los últimos años. Los datos estadísticos y analíticos se han utilizado para obtener una ventaja competitiva en el rendimiento del deporte.

Al igual que en la película Moneyball, el fútbol ha comenzado a obtener valiosos conocimientos sobre cómo utilizar eficazmente los indicadores clave para preparar mejor los partidos.

La tecnología Big Data aplicada al fútbol, se ha utilizado para apoyar el análisis previo y posterior al partido de cada jugador.

Hoy en día podemos hablar de Big Data Fútbol, por ejemplo, los 20 estadios de fútbol de la Premier League en el Reino Unido están equipados con un conjunto de 10 a 12 cámaras digitales que siguen a cada jugador en el campo. Cada segundo se recogen diez puntos de datos de cada uno de los 22 jugadores sobre el terreno de juego, lo que genera 1,5 millones de puntos de datos por partido.

Los analistas de big data aplicado al fútbol codifican los datos para identificar cada entrada, disparo o pase con el fin de permitir a los directivos y analistas de rendimiento obtener información sobre lo que ocurrió exactamente en cada partido y con cada jugador. Los clubes de fútbol están utilizando estas herramientas pioneras de recopilación de datos para tomar decisiones más informadas sobre el fichaje de jugadores, la evaluación de los mismos para su mejora y el scouting.

Otro aspecto de estos datos es la información disponible para los jugadores de apuestas deportivas que desean obtener información antes de crear un equipo que suele utilizarse para la aplicación de apuestas. La Big Data aplicado al fútbol esta revolucionando el nivel de competición dentro del campo y también fuera del campo en el análisis de fichajes y el mundo de las apuestas en el fútbol.

Los macrodatos ayudan a los clubes de fútbol a entender mejor qué jugadores fichar. A menudo, los clubes se han excedido en la búsqueda de jugadores que no están a la altura del dinero invertido. Un buen ejemplo de clubes que utilizan el análisis de big data aplicado al fútbol para encontrar jugadores infravalorados es el Estrella Roja de Belgrado. Según un artículo de Forbes, Lorenzo Ebecilio jugaba en un equipo chipriota poco visto cuando el Estrella Roja de Belgrado buscaba un centrocampista ofensivo. El Club 21, una empresa de inteligencia consultiva en materia de fútbol, consultó al Estrella Roja de Belgrado para que echara un vistazo a Lorenzo Ebecilio a partir de la información que pudo recabar a través de los datos de inteligencia y concluyo con un fichaje estrella, esta toma de decisiones fue producto de la big data aplicado al fútbol, cosa que antes de la explosión de la Big Data solo se conseguía a base de «ojeadores».

Otro ejemplo de análisis de big data aplicado al fútbol es el uso de «StatDNA» utilizado por el Arsenal Football Club. Según un artículo del New York Time escrito por Rory Smith, el anterior entrenador del Arsenal, Arsene Wenger, decidió aplicar la analítica de big data para determinar el próximo fichaje que debía considerar para su equipo.

El caso de estudio utilizado en el artículo muestra los fracasos de dos fichajes concretos. Marouane Chamakh, un delantero marroquí diletante que sólo marcó 14 goles en tres temporadas, y Park Chu-Young, traspasado del Mónaco y que sólo jugó siete minutos en dos años. Ambos jugadores abandonaron el Arsenal. Tras su marcha, el Arsenal de Wenger decidió que era hora de buscar otras opciones. El Arsenal ya había recurrido a StatDNA, pero Ivan Gazidis, director ejecutivo del Arsenal, y Hendrick Almstadt, jefe de desarrollo empresarial, propusieron la idea de comprar StatDNA directamente para desbaratar a los rivales. Se hizo una presentación y se decidió la compra. Los clubes intentan minimizar las pérdidas sufridas y se ha desatado una carrera armamentística entre ellos para ver quién dispone de los mejores datos para recopilar información y hacer los mejores fichajes.

¿Qué aporta la Big Data Fútbol Analytics a los clubes que desean fichar jugadores?

En los ejemplos de casos anteriores se observan las ventajas de la analítica de big data y las ventajas que se obtienen al contratar a empresas especializadas en la recopilación de datos deportivos.

La principal ventaja del big data aplicado al fútbol en el mercado de fichajes de jugadores es la capacidad de minimizar el riesgo que asume un club cuando invierte en un jugador.

Con el ejemplo que hemos explicando antes del equipo de fútbol Estrella Roja de Belgrado, el club no tiene los medios para hacer una inversión sustancial por un jugador en particular y han podido conseguir una ganga al encontrar un jugador infravalorado analizando elementos clave que el mercado de fichajes ha pasado por alto. Por este motivo, los clubes de fútbol están utilizando la analítica de big data para evitar estas inversiones fallidas.

Vídeo Big Data Aplicado al Fútbol en Fichajes:

«Una vez que tienes el talento es el momento de dejar que la tecnología juegue un papel objetivo para ayudarte a conseguir ese plus», dicen los preparadores físicos del Real Madrid.

La analítica de Big Data aplicada al fútbol está teniendo un gran impacto en la vida de los jugadores profesionales en cuanto a cómo deben entrenar.

La tecnología estadística se está mostrando a los entrenadores y a los jugadores antes y después de los entrenamientos, y de los partidos para entender mejor dónde están estáticamente. Esto se está abriendo paso en los equipos de la cantera a medida que el juego sigue mejorando a través del análisis de big data aplicado al fútbol. El Real Madrid es un ejemplo de cómo se está utilizando esto hoy en día. Actualmente están personalizando cada plan de preparación física a cada jugador para entender mejor sus necesidades. El equipo de coaching deportivo del Real Madrid esta a la vanguardia del uso de tecnología Big Data aplicado al fútbol. Cada jugador lleva unos sensores que rastrean sus movimientos en el terreno de juego y durante los partidos a petición de los preparadores físicos.

Estos dispositivos de big data aplicada al fútbol hacen un seguimiento de la frecuencia cardíaca de los jugadores, la velocidad máxima y la distancia recorrida mediante biometría y GPS. Los datos también son utilizados para comparar y contrastar a los próximos rivales. Esto ha sido beneficioso para los entrenadores a la hora de preparar sus próximos partidos. En lugar de un enfoque de observación televisivo y el scouting, el análisis de big data ha sido capaz de producir números reales para identificar si un oponente es fuerte o débil.

Esta investigación puede suponer una gran ventaja para los equipos que buscan luchar por la victoria. Por ejemplo, si un club desea obtener información sobre la forma en que un jugador golpea el balón, la tecnología de big data aplicado al fútbol puede utilizarse para determinar las preferencias de los jugadores contrarios.

La analítica de big data ayuda a analizar la preparación del juego. Según la revista German Journal sports medicine, el autor sostiene que los indicadores clave de rendimiento (KPI) son la clave para comprender plenamente los datos que hay detrás de las medidas de rendimiento tradicionales, como los mapas de calor y la frecuencia de pases.

Además, el autor explica cómo los datos posicionales son más predictivos que el enfoque cualitativo del vídeo que se solía utilizar en el pasado. Se analizaron un total de 50 partidos de la temporada 2014/2015 en el estudio de campo de big data aplicado al fútbol más amplio conocido. Se creó un modelo de software denominado SOCCER para evaluar el rendimiento de los jugadores individuales, de los grupos tácticos y de todo el equipo.

De este estudio se descubrieron tres indicadores clave de rendimiento (KPI). KPI – 1 Control del espacio, este estudio descubrió que los equipos dominantes controlan la mayor parte del espacio, especialmente en las zonas críticas del campo de juego. KPI – 2 Oponentes superados, los equipos exitosos se enfrentan en promedio a menos oponentes cuando atacan, incluso para los pases que son verticales. KPI – 3 Índice de presión, con independencia de la fuerza del juego, los equipos perdedores presionan significativamente más a menudo durante los partidos ganados con diferencias de dos goles.

Desde los estándares de aptitud física hasta el análisis posicional que va más allá del análisis tradicional, el big data aplicado al fútbol está teniendo un impacto significativo en la forma en que se ejecuta el juego del fútbol.

La tecnología de sensores implantada está haciendo un seguimiento de los estándares físicos en lugar de los sistemas antiguos que dejan atrás a algunos miembros del equipo. El análisis estadístico de dónde se encuentran los jugadores en sus estándares de aptitud física permite a los entrenadores comprender mejor si alguien debe jugar el fin de semana, o posponerlo. La investigación más significativa que se encontró fue el análisis de big data a través de las áreas clave de rendimiento. Este estudio fue capaz de predecir la probabilidad de que la realización de una determinada tarea en el campo aumente la probabilidad de una victoria. También proporciona datos útiles para los entrenadores que necesitan saber qué distingue a los buenos equipos de los malos.

Pasemos a la parte que nos concierne, las apuestas y cómo el Big Data afecta a nuestra industria de apuestas deportivas. Actualmente las casas de apuestas tienen todos los datos estadísticos del fútbol y otros deportes al igual que todos los datos de nuestro sistema de apuestas o patrones.

Si quieren, a golpe de click lo saben todo sobre nosotros, absolutamente todo lo que hacemos en su casa de apuestas.

Los datos que cada uno de nosotros les proporciona, procesados convenientemente, pueden ayudar a la promoción. Saber que sus clientes apuestan más a menudo y por ejemplo tener promociones más atractivas durante la La Liga de Campeones.

En la big data aplicado al fútbol, saber que la mayoría de los apostantes son más activos a una hora determinada les obliga a tener más gente con ellos, de lo contrario no tendrán suficiente gente para decidir las mejores cuotas para las apuestas en vivo y por lo tanto perderán más dinero.

El Big Data no se limita a controlar a los apostantes. Hay que tener en cuenta que las casas de apuestas apuestan cada vez más por conocer mejor los partidos que intentan predecir, en este caso ofreciendo cuotas. Tener el Big Data de su lado también les permite predecir mejor y, por tanto, perder menos dinero y estar más protegidos en las probabilidades que ofrecen.

Una vez más, el uso de Big Data aplicado al fútbol para controlar mejor las probabilidades refuerza nuestra incapacidad para predecir. Si por un lado los números están de su lado, por otro lado sólo tenemos la intuición, la experiencia o el «creo que esta apuesta es la correcta».

Incluso los modelos de supercomputadora de algunos apostantes profesionales están siendo puestos a prueba en la actualidad, porque el Big Data ya forma parte del día a día de todo apostante que quiera ganar algo en las casas de apuestas.

En el caso de que uses la big data aplicada al fútbol en las casas de apuestas y seas un gran experto en las estadísticas y tus resultados sean continuamente óptimos, hay casas de apuestas que no solo te dejan de proporcionar bonos o promociones personalizadas, sino que incluso puede llegar el caso de que «te inviten a abandonar su casa de apuestas». Un gran experto en big data aplicada al fútbol u otros deportes puede ser un activo pasivo para una casa de apuestas.

Al igual que en el mundo del trading, ahora existen expertos en el uso de la big data en el mundo de las apuestas, que no solo invierten su propio dinero, sino que también invierten capital de asociados, convirtiéndote en un corredor de apuestas profesional, sobre todo en el mundo del fútbol.

Vídeo: Limitaciones Casas de Apuestas a Usuarios que Ganan Haciendo uso de la Big Data.