Como sabemos, el big data es una tecnología encargada de recopilar, manipular y analizar grandes cantidades de conjuntos de datos a través del principio de las tres V (volumen, velocidad y variedad), a fin de facilitar la correcta toma de decisiones en base a información trabajada y visualizada. Poco a poco, esta disciplina se ha vuelto más fundamental en rubros donde antes no se tomaba muy en cuenta, como el deporte.

El uso del big data en el deporte

A finales de los años noventa, los Oakland Athletics, un equipo modesto de béisbol de la costa Oeste de los Estados Unidos, dieron a conocer al mundo una nueva forma de gestión deportiva basada en la recopilación y análisis de datos (conocido como los Sabermetrics). Este enfoque analítico, impulsado por el ejecutivo Billy Beane y su asistente Paul DePosta permitió al equipo ganar 20 juegos seguidos y llegar a los playoffs de la temporada 2002. 

Más allá de los resultados, lo que se generó a partir de ese ese momento fue un punto de partida para este y otros deportes para imitar aquel enfoque y profesionalizar la medición de datos. El objetivo fue tomar decisiones correctas y mejorar el rendimiento de los jugadores. 

Big data en el deporte rey

Se dice que el uso del big data en el fútbol llegó de manera tardía. Sin embargo, año tras año son más los equipos que se aventuran a apostar económicamente en la gestión de datos. Esto se debe, sobre todo, a un cambio de pensamiento de los encargados de la gestión de los clubes deportivos de hoy, quienes ya no consideran al fútbol solo como un deporte basado en el talento y la improvisación, sino también como una ciencia que debe ser estudiada.

Los equipos europeos fueron los primeros en implementar departamentos inhouse de business analytics y contratar empresas expertas en big data. Podemos destacar casos de éxito en equipos como el de la selección alemana, el del Real Madrid con Rafael Benites o, más recientemente, el caso de Liverpool con Jürgen Klopp. 

El valor del big data en el fútbol

El big data permite a los equipos tener indicadores que expliquen de una manera más detallada el rendimiento de cada futbolista a través de datos sueltos como la velocidad, la resistencia, la fatiga, el recorrido, entre otros. Cuando estos datos se procesan y vinculan, el director técnico puede tener un mejor panorama de sus jugadores en cuanto a lo técnico, lo táctico y lo físico. 

El big data permite a las empresas identificar problemas que no habían visto antes, a prepararse de la mejor manera a situaciones actuales y a tratar de predecir escenarios futuros. Además de ayudar en lo operativo, facilita la toma de acciones de ventas y de mercadotecnia. La información recopilada no solo se centra en el jugador, sino también en todo lo que involucra al club. Podemos destacar aquí la venta de entradas y camisetas, por ejemplo.

En conclusión, el uso del big data en el fútbol (y en general, en el deporte) representa una gran ventaja competitiva si es que se invierte el tiempo, la gestión y el dinero adecuados. No solo es esencial contar con más información, sino también saber cómo interpretarla y darle la mayor utilidad posible. ¿Has aplicado esta herramienta en tu organización? Cuéntanos tu experiencia.

Bibliografía:

Ferrándiz, A. (2020). Cómo el uso de analytics está transformando el fútbol y los deportes. Alan Ferrándiz Langley. 

Román, V. (2018). Big data en el fútbol, cuando el deporte se ayuda de los números. RPP. 

Bellizzi, G. (2020). Big data en el fútbol: qué es, su utilidad y cómo se aplica en la Argentina. TyC Sports. 

Perú Retail (2019). ¿Cómo el big data transforma los negocios? Perú Retail.