Big data, Inteligencia artificial, Machine learning… Cada vez es más habitual escuchar estos términos relacionados con el mundo del fútbol, pero… ¿hasta que punto están siendo utilizadas estas herramientas por los clubes? Y más importante aún, ¿cuántas tienen impacto real en el desarrollo deportivo de los equipos hoy en día?
Cualquiera diría que el impacto en España o América latina es ya enorme. Y es que no dejamos de ver noticias en medios deportivos donde se utilizan términos como los famosos “expected goals” o que se atreven a predecir los goles que anotaría algún que otro delantero si fichase por el Real Madrid. También es normal encontrar publicaciones en redes sociales utilizando algunas métricas avanzadas (con mayor o menor criterio) y últimamente también proliferan gran cantidad de cursos que nos invitan a formarnos para ser expertos en cosas como big data, ciencia del dato o analítica avanzada aplicada al mundo del fútbol.
La realidad es que, a día de hoy, el impacto es mucho menor de lo que uno podría esperar. Y sí, lo decimos con conocimiento de causa. Muy pocos son los clubes que tienen implantada una estrategia de analítica del dato y cuentan con personal realmente experto en la materia (¡y es que estos perfiles son realmente difíciles de encontrar!).
Por eso en esta entrada del blog vamos a intentar señalar 5 PUNTOS CLAVE para iniciar una buena estrategia de analítica de datos en el fútbol, que realmente tenga impacto y pueda ser una ventaja para tu club. Y prometemos no hablarte de sofisticados modelos matemáticos ni de la última tecnología cloud. Tampoco de algoritmos muy complicados o de conceptos estadísticos demasiado profundos. O al menos no por el momento 😉
¡Vamos a ello!
Proyectos sencillos y metodología iterativa
Llevamos muchos años trabajando en el mundo del dato, en esta y en otras industrias donde estos temas están mucho más maduros (telco, energía, banca…) y hay un denominador común en todos ellas: al inicio, los mayores éxitos suelen partir de los proyectos más modestos.
Muchas veces empiezas de cero y cualquier avance, por pequeño que sea, ya es oro para el club. Quizá inicialmente no necesites tener controladas todas las métricas que existen o las más avanzadas. Tampoco gastarte todo el presupuesto en adquirir la base de datos más extensa, ni contratar a un ejército de analistas. Aprovecha los recursos ya disponibles, céntrate en resolver un caso de uso que resuelva necesidades del negocio y a partir de ahí detecta debilidades. Inicia un proceso de mejora constante e iterativa.
Es imposible instaurar una cultura del dato de la noche a la mañana, es un proceso a largo plazo y necesitarás una buena base. Intenta dar resultados en el corto plazo y vete creciendo sobre esta semilla.
Menos es más
Otro básico en el mundo empresarial sea cual sea la industria en la que trabajemos. Tenemos que resolver problemas de negocio y nuestro negocio es el fútbol. Al cuerpo técnico le da igual si la solución pasa por una red neuronal con 258 capas o por una simple consulta y un gráfico que da justo en el clavo.
Si ambos métodos dan solución al problema, opta siempre por la vía más sencilla. Ya sabemos que no suena tan “cool”, pero será más sencillo de transmitir y seguramente tendrá más impacto en el terreno de juego.
La clave está en los datos ¡No te ates a un único proveedor!
Este es un tema controvertido. Cuando hablamos con clubes y gente del mundo del fútbol, cada uno tiene una idea preconcebida acerca de un proveedor u otro. Lo cierto es que todos tienen pros y contras.
No nos engañemos, los datos en este mundo son caros y no todo el mundo necesita el “pack completo”. O no al menos inicialmente.
Es fundamental ser capaz de sacar el máximo partido a los datos que proporciona cada proveedor y saber donde están sus debilidades y fortalezas. Llegado el caso, ser capaz de unificar y consolidar información de distintos proveedores puede ser una ventaja competitiva.
Construye un equipo experto, evita las individualidades
Al hablar de proyectos pequeños y de optar por soluciones sencillas podríamos pensar que el adquirir los conocimientos y habilidades para realizar este tipo de proyectos se podrá conseguir, de la misma manera, de forma fácil y rápida.
Nada más lejos de la realidad, y esto es algo que quizá este sector aun no ha llegado a comprender. No puedes convertirte en un experto en analítica o data science de la noche a la mañana, tampoco haciendo este o aquel curso. Se necesita tiempo, horas de formación e investigación y sobre todo haberse enfrentado a gran variedad de problemas reales. Acumular aciertos y fracasos es fundamental.
Y otra mala noticia: nunca podrás dejar de formarte en este campo. Cada día aparecen nuevas tecnologías y herramientas que permiten realizar tareas de forma más eficiente.
Así que necesitarás perfiles con una fuerte base en estadística, programación (indispensables los Python, R y SQL), gestión de bases de datos, visualización, capacidad de comunicación y por supuesto conocimiento del juego. La pregunta es: ¿tienes cubierto todo esto en tu equipo?
Huye de los unicornios o del Messi tecnológico. Las disciplinas, tecnologías y temáticas son muchas y muy profundas. No existe nadie que pueda controlar todas las facetas. ¿Acaso Messi es bueno defendiendo? Una individualidad te puede ganar un partido o una final, pero será un buen equipo compensado y multidisciplinar el que te dé una estabilidad a largo plazo para la estrategia de tu club o empresa.
Personaliza, personaliza y personaliza
Y por último, la clave de todo. Cada club, dirección deportiva, secretaria técnica, cuerpo técnico… tienen unas necesidades concretas y UNICAS.
¿Acaso Guardiola y Mourinho ficharían al mismo lateral derecho para su equipo? Pues es imposible que ambos necesiten la misma herramienta de scouting basada en datos. Son necesarias muchas horas hablando de fútbol, entendiendo la visión de los profesionales del deporte y muchos procesos de prueba-error para llegar a la solución correcta.
¿Cuál es la alternativa a todo esto? Contratar un único producto cerrado y desentenderse, pensando que eso cubre todas tus necesidades analíticas.
Lo sentimos, pero si eliges ese camino no podrás decir que apuestas por la analítica avanzada, la ciencia del dato o el “big data” (en nuestra primera entrada hablábamos de este vocablo https://www.alebia.es/big-data-opcion-futbol-obligacion/). En ese caso, sin duda estarías apostando a caballo perdedor y jugando en desventaja respecto a los clubes que tomen el camino correcto y hagan una apuesta a largo plazo.
En definitiva, si queremos tener éxito y obtener del dato una ventaja competitiva no podemos convertir la analítica avanzada en el fútbol en un “fast food” cuando en realidad es “cocina de autor”.