Cada vez más selecciones de fútbol son conscientes del avance del sports analytics, es decir, la introducción de sistemas big data en el deporte, por lo que muchas de ellas llegan al Mundial de Rusia equipadas con la última tecnología. Entre sus filas, hay profesionales que se encargan de analizar grandes cantidades de información para resolver posibles problemas en el juego y facilitar la toma de decisiones al cuerpo técnico. De hecho, la vigente campeona, Alemania, ya puso en práctica un sistema de big data en el pasado mundial. Oliver Bierhoff, director deportivo del combinado germano, ha destacado la importancia de los datos en el juego de su selección: “Hemos creado un plan de juego que pone el poder de la gestión de datos e información en tiempo real al alcance de nuestras manos, permitiéndonos disfrutar de una sólida ventaja competitiva».
Gracias al big data, el entrenador cuenta con información clave para tomar decisiones que cambien el rumbo del encuentro durante el descanso o realizar cambios en la alineación y la táctica para corregir posibles complicaciones aprovechadas por el rival durante los 90 minutos. Además, toda la información recopilada queda registrada en una base de datos que permite realizar un análisis más profundo de cara a los siguientes partidos.
En el Mundial de Rusia se implantarán avanzados sistemas que sofistican aún más la aplicación de esta tecnología en el mundo del fútbol. The Valley ha analizado los últimos avances y cuáles son las claves para que las selecciones saquen el máximo partido al big data.
Seguimiento exhaustivo de las posiciones de los jugadores
La presencia de cámaras en el terreno de juego permite realizar un seguimiento al detalle de los movimientos de los futbolistas y la trayectoria del balón durante el partido. Esta información es procesada por un software que ofrece estadísticas actualizadas en tiempo real e imágenes en directo a los analistas. Ellos son los encargados de examinar cómo están rindiendo los jugadores, qué posiciones están resultando claves en el devenir del juego y analizan las situaciones vividas en el partido para sacar conclusiones y transmitirlas a los técnicos. Por ejemplo, aunque no es posible vaticinar qué va a hacer un jugador como Messi, sí se puede contar con información sobre su juego y hacia qué lado suele regatear.
Los pases, las pérdidas de balón, los goles, el número de faltas y tarjetas, o la posesión son algunos de los datos que proporcionan estos sistemas que se centran en el eventing, es decir, en el seguimiento global del juego. En total, según los expertos, se pueden llegar a generar más de 8 millones de datos en un solo partido.
Además, la visión del juego, más amplia desde las gradas del estadio, lleva a muchos profesionales del big data a situarse en la tribuna para tener también una referencia subjetiva de lo que está pasando. En este caso, suelen usar dispositivos móviles, como tablets y smartphones, para comunicar los datos al banquillo.
Se permite analizar individualmente el rendimiento físico
Para completar la información que ofrecen los sistemas de big data durante los partidos, las selecciones cuentan con dispositivos y sistemas que miden el rendimiento individual de cada futbolista. Los sensores wearables que integran los sujetadores que llevan algunos jugadores debajo de la camiseta permiten registrar y analizar datos recogidos en los entrenamientos. Estos dispositivos incorporan un contador de pulsaciones, acelerómetro y GPS para llevar a cabo un seguimiento individual de la resistencia física, la velocidad y la forma de correr, indicadores que permiten comprobar el nivel de fatiga y prevenir el riesgo de lesiones.
Los sistemas de análisis individual se han sofisticado. “Cogemos todas las acciones con balón: sabemos quién lo toca, dónde y cuándo. Podemos decir cuántas veces ha tocado el balón un jugador, con qué parte del cuerpo, dónde y en qué segundo”, según ha asegurado Chechu Fernández, director de producción de OPTA, empresa proveedora de datos de LaLiga. Estos parámetros descriptivos de cada jugador permiten establecer modelos predictivos para compararlos con jugadores rivales o compañeros de cara a decidir, por ejemplo, la alineación titular.
El criterio subjetivo del entrenador es clave
Los expertos de The Valley destacan que, al analizar los datos siguiendo algoritmos matemáticos, el analista obtiene conclusiones objetivas. Es decir, llega a resultados estadísticos que, al cruzarlos con los datos de las selecciones rivales, permiten prever por dónde se puede crear más peligro en ataque, qué jugadores tienen más probabilidades de ganar duelos aéreos y qué zonas del terreno de juego son más favorables en la presión para robar la posesión al equipo rival.
Lo ideal es que el especialista parta de las directrices marcadas por los técnicos en cuanto a la identificación de posibles problemas en el juego. Esto implica que el tratamiento de la información tome como referencia un análisis subjetivo. Así, si el equipo técnico identifica que la selección recibe muchos goles de córner, el profesional de big data centra su análisis en esas jugadas y no en el desarrollo total del juego, lo que retrasaría considerablemente su trabajo.
Una vez encontrado el dato clave, el analista comunica sus conclusiones al cuerpo técnico, quien toma las decisiones más oportunas según las circunstancias del equipo y el rival. Todo ello, con la garantía de contar con información contrastada y objeti
