Así como en la película Moneyball con Brad Pitt, el fichaje de jugadores a través del Big Data gana cada vez más terreno, gracias a los increíbles resultados que dio a lo largo y ancho del globo. Estrellas como Kevin De Bruyne y Memphis Depay han definido su futuro gracias a la información y cada vez más clubes incorporan la tecnología a la toma de decisiones.
¿Qué es el Big Data y pará qué sirve?
Big data, en pocas palabras, podría ser definido como una cantidad de información de tanto volumen y complejidad que es difícil o imposible procesarlos con los métodos tradicionales, y por esa razón se utilizan tecnologías y herramientas para extraer información de dichos datos. Son las conclusiones surgidas gracias al big data las que resultan trascendentales para muchas industrias, incluída la del fútbol.
En un partido de fútbol se generan decenas de millones de datos, y la pregunta que surge inmediatamente es ¿Cómo podemos aprovecharlos y procesarlos?
Desde la política de fichajes hasta el análisis de partidos, los usos del Big Data son tantos como creatividad y herramientas tengamos. Los datos siempre estuvieron ahí, el diferencial radica en cómo tratamos a los mismos. Usar la información para elegir fichajes es posible, como también lo es para prevenir lesiones, analizar al rival y mejorar aspectos propios del juego.
Cada vez que un equipo innovó en cuanto al Big Data, los resultados fueron positivos y hasta en algunos casos realmente históricos.
¿Cómo usan los clubes el Big Data para fichar? El caso del Sevilla
Bien conocida es la palabra scouting en el mundo del fútbol, donde un equipo de trabajo se encarga de buscar jugadores, mirar horas de video y recorrer estadios con el objetivo encontrar esos talentos que mejor refuercen al equipo. En los últimos años esto varió muchísimo y cada vez el Big Data pisa más fuerte.
El caso más emblemático en España es el de Monchi en el Sevilla, que bajo la premisa de “comprar barato y vender caro” se encargó de aprovechar al máximo las herramientas del Big Data para ver a esos jugadores que “nadie veía”. El primer paso fue crear un departamento de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Big Data. Luego, implementar su base de datos que cuenta con decenas de miles de jugadores que son posibles fichajes del Sevilla. ¿Los resultados? El Sevilla, hasta 2005, había ganado cuatro títulos en su historia y en 15 años han ganado diez.
"El dato ha existido siempre, la diferencia es que ahora hay muchos más datos y por eso lo llamamos Big Data. El Big Data no es la panacea ni la piedra filosofal. Es una ayuda magnífica. El dato existe, pero la habilidad está en separar el humo de lo que es la señal" comenta Monchi, Director General Deportivo del Sevilla F.C
Con el tiempo, muchísimos equipos han incorporado políticas de fichajes similares y al día de hoy ningún equipo ficha sin tener claridad sobre las métricas de los jugadores y su rendimiento.
¿Cómo aprovechan los jugadores el Big Data a la hora de los fichajes?
El caso de Kevin De Bruyne. Un ejemplo que tomó relevancia fue cuando Kevin De Bruyne negoció su contrato sin agente, solo gracias a la ayuda del Big Data.
Su agente, Patrick De Koster, fue arrestado en 2020 por fraude y blanqueo de dinero, por lo que el jugador belga decidió dejar las tareas de negociación en manos de la tecnología y que sean los datos los que hablen por él.
Gracias a esto, De Bruyne logró aumentar su salario a una cifra cercana a las 20 millones de libras, siendo el mejor pagado del plantel comandado por Pep Guardiola y quedando en el top 3 de la Premier League, sólo superado por el portugués Cristiano Ronaldo.
El caso de Memphis Depay. En 2017 y tras dos temporadas en el Manchester United de Van Gaal, Memphis decidió cambiar de equipo ya que no había rendido lo que él, el entrenador y los fans esperaban.
Para decidir su futuro, Depay se contactó con Giels Brouwer, fundador de SciSports, una empresa especializada en Big Data. En una reunión en Manchester, donde el jugador residía, le comentó a Giels que buscaba competir en un equipo donde pueda jugar “libremente”, siendo importante para el equipo y que además ese equipo forme parte de alguna de las 5 ligas top de Europa.
Tomando en cuenta las solicitudes del holandés, el siguiente paso para Giels fue realizar un análisis del juego de Depay en el PSV, donde explotó, y compararlo con su desempeño en el Manchester United. Las conclusiones fueron que en Inglaterra el jugador se encargaba de muchas más acciones defensivas, y que el estilo de juego de Van Gaal no lo ayudaba a mostrar su mejor faceta.
El paso siguiente fue introducir toda la información, sumada al análisis de juego de Depay, a la computadora. Se tuvieron en cuenta aspectos como que no haya ninguna figura en su puesto, la velocidad de las transiciones y los pases, la consistencia del equipo, el estilo de juego y las proyecciones a futuro, entre otras métricas claves. Depay tenía claro que quería desembarcar en un equipo donde disfrute jugar y pueda mostrar su mejor versión, el dinero era secundario en esta elección.
"Al final, redactamos un informe con cinco posibles clubes que se adaptarían a su estilo de juego y el Lyon era uno de ellos. Por supuesto, depende del agente y del club llegar a un acuerdo, ya que nuestro trabajo termina ahí" Giels Brouwer, fundador de SciSports.
¿Los resultados? Allí no sólo peleó hasta el final el campeonato de la Ligue 1 con el PSG, sino que además logró una histórica clasificación a semifinales de la Champions League en 2020, venciendo en cuartos de final al Manchester City de Guardiola. Como si fuera poco, su gran nivel lo llevó al FC Barcelona y también volvió a ser una pieza clave en la Selección Holandesa, donde seguramente será titular en la próxima cita mundialista en Qatar 2022.
Otros usos del Big Data en el fútbol
Además de los fichajes, el Big Data se utiliza en muchísimos aspectos más. Uno de los usos más recurridos por los clubes es el análisis de rivales, pero sobre todo el análisis del rendimiento propio. Un ejemplo de esto es cuando Alemania logró en 2014 salir campeón del mundo y según los mismos protagonistas, gracias a SAP, una herramienta que les permitió bajar el promedio de posesión de pelota de 3,4 segundos a casi 1 segundo, algo que se vio reflejado de manera clara en aquel histórico 7-1 a Brasil en semifinales.
También el Big Data llegó de la mano de la tecnología GPS para revolucionar el fútbol. El análisis de datos para obtener métricas de cada jugador, con el objetivo de mejorar performance y también planificar entrenamientos es algo de lo que ningún equipo quiere quedar afuera. La tecnología GPS es utilizada para monitorear a cada jugador individualmente, permitiendo analizar muchos aspectos que a simple vista son casi imposibles. Además, cada vez es más usada para la prevención de lesiones, ya que permite comparar las cargas de los jugadores y saber cuando un jugador tiene riesgo de lesión o está preparado para volver a competir luego de una.
A diferencia de las tecnologías ya nombradas, la tecnología GPS tiene una opción low cost que logró que muchos equipos, sobre todo en España, puedan acceder al uso de datos, el GPS OLIVER. Un dispositivo GPS que a través de una plataforma y una app móvil brinda información sobre cada detalle del rendimiento de quien lo usa. El precio es tan accesible que muchos equipos que usualmente no podían acceder, hoy están aprovechando de los beneficios del Big Data, tanto de fútbol profesional como amateur, además de femenino, futsal y formativo.
"OLIVER es una plataforma que permite no solo monitorear rendimiento de los jugadores, sino también genera conocimiento en toda la estructura del club" comentó José Edmilson, presidente FC SKA Brasil y ex campeón mundial con Brasil en el Mundial 2002
El Big Data tiene muchas aristas más que han quedado fuera de este artículo, pero definitivamente llegó para cambiar el fútbol, aunque sin cambiar la magia de este deporte. La profesionalización está intrínsecamente ligada a la tecnología, y seguramente con el pasar de los años quienes no se adapten terminarán estando en seria desventaja, y aquellos que innoven serán quienes logren maximizar sus beneficios, como hicieron el Sevilla, Kevin de Bruyne, Depay o la selección de Alemania.
“Todos los equipos deportivos están a la caza de medios innovadores para obtener ventajas competitivas sobre sus rivales” aseveró Bierhoff, Embajador de la Marca SAP, empresa que soporte de Big Data de Alemania en 2014
