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Big Data y Fútbol. ¿La transformación del deporte?

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Se acerca una final más del torneo europeo más importante del mundo, la liga de campeones (Champions League), este año se enfrentarán el equipo español Real Madrid, contra el equipo ingles del Liverpool. Seguramente en este partido habrá goles, faltas y demás que para el espectador o fanático de estos dos equipos será motivo de debate o discusión, Se acerca una final más del torneo europeo más importante del mundo, la liga de campeones (Champions League), este año se enfrentarán el equipo español Real Madrid, contra el equipo ingles del Liverpool. Seguramente en este partido habrá goles, faltas y demás que para el espectador o fanático de estos dos equipos será motivo de debate o discusión, sin embargo, este partido de fútbol aportará algo significativo, aportará datos.

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Las estadísticas hacen parte del fútbol desde hace muchos años, el presentar un histórico de cada acción de este deporte como goles, asistencias o demás, ha sido un factor que en la actualidad ha tomado mucha importancia, sin embargo, en estos últimos años la aparición del Big Data ha transformado el fútbol de una manera más preventiva y futurista.

En un partido de fútbol se generan alrededor de más de 5 millones de datos, esto distribuido entre todos los componentes del encuentro, como son el cuerpo arbitral, los jugadores y claro está, el balón del fútbol. Entre toda esta multitud de datos, lo importante está en saber cuál es el dato maestro, el destacado y es aquí donde el Big data hace su aportación.

En definitiva, ¿qué aportación tiene el Big data en el Fútbol?, la respuesta a esta pregunta se basa en estos tres factores.sin embargo, este partido de fútbol aportará algo significativo, aportará datos.

Las estadísticas hacen parte del fútbol desde hace muchos años, el presentar un histórico de cada acción de este deporte como goles, asistencias o demás, ha sido un factor que en la actualidad ha tomado mucha importancia, sin embargo, en estos últimos años la aparición del Big Data ha transformado el fútbol de una manera más preventiva y futurista.

En un partido de fútbol se generan alrededor de más de 5 millones de datos, esto distribuido entre todos los componentes del encuentro, como son el cuerpo arbitral, los jugadores y claro está, el balón del fútbol. Entre toda esta multitud de datos, lo importante está en saber cuál es el dato maestro, el destacado y es aquí donde el Big data hace su aportación.

En definitiva, ¿qué aportación tiene el Big data en el Fútbol?, la respuesta a esta pregunta se basa en estos tres factores:

  • Análisis del partido.
  • Rendimiento individual de los jugadores.
  • Mercado de fichajes.

El primer factor es de los tres es el que menos aplicación tiene en la realidad, la razón es que los entrenadores durante el encuentro confían más en sus estudios, intuiciones y habilidades directivas para resolver las múltiples situaciones de un partido de futbol.

Con lo anterior no nos referimos a que se equivocan realizando esto, claro está, si el factor humano desaparece este deporte perdería mucho, pero con los aportes que da el Big Data se podrían tomar decisiones acertadas a tiempo real. ¿Cómo?, como se ha mencionado anteriormente el Big Data destaca el o los datos maestros, supongamos un ejemplo, Marcelo ha realizado 7 centros en lo que lleva del partido y realizado 50 pases, donde en su mayoría han sido dirigidos a Cristiano, este ejemplo sencillo lo analizaría el Big Data de manera intuitiva y automática e indicaría una acción a realizar tanto para el equipo contrario para contrarrestar esto o para el equipo en este caso el Madrid de aprovecharlo.

El segundo factor es el más importante para tomar decisiones para un futuro ya sea a corto plazo (elegir las 11 iniciales) a mediano plazo (realizar una rutina de entrenamientos) o largo plazo (realizar renovaciones).

El rendimiento de los jugadores toma una mayor relevancia en los entrenamientos, en estos, los jugadores disponen de un equipamiento que logrará calcular todos los datos posibles, como por ejemplo, pulsaciones, temperatura corporal, estado de los músculos y muchas más, con estos datos se busca prevenir lesiones, saber en que minuto el rendimiento del jugador caerá, indicar instrucciones de intensidad durante una franja horaria, en definitiva, se busca conocer el rendimiento físico del jugador más de lo que el propio sea consciente de saber.

El último factor ya se ha visto aplicado en otros entornos, precisamente en el financiero, en las bolsas, pues el mercado de fichajes es similar, con los datos recolectados anteriormente del jugador (tanto su rendimiento como sus datos durante el juego), le otorga un valor, ese valor fluctúa por diversas razones y con todos estos escenarios es donde el Big Data toma estos datos y los transforma en soluciones, en indicarle al responsable del fichajes o al equipo en general, cual es el momento correcto de realizar la compra del jugador o si es mejor esperar, con esto se trata de evitar errores en la compra y con esto cuidar el presupuesto y la situación financiera del equipo.

Con estos tres factores hemos destacado la importancia del Big Data en el fútbol, se enfoca en lograr mayores beneficios tanto para el equipo como para los jugadores. Esta recolección y preparación datos otorga que se logren ya se en el presente o en el futuro encuentros más preparados y por ende más competitivos.

Datos de la Liga de Campeones

Como iniciamos este post se juega el encuentro deportivo de este mes, por esto repasaremos los datos más relevantes de los dos equipos que se enfrentarán este 26 de mayo.

Real Madrid

Victorias en la competición: 8
Empates en la competición: 2
Derrotas en la competición: 2
Goles marcados: 30
Promedio de goles por partido: 2,5
Goles en contra: 15
Goles dentro de área: 24
Goles fuera del área: 4
Penaltis: 4
Disparos totales: 208
Tiros a puertas: 86
Remate en los palos: 5
Pases completados: 6663
Promedio posesión balón: 54%
Faltas cometidas: 126
Faltas sufridas: 134
Tarjetas amarillas: 21
Tarjetas rojas: 0

Liverpool

Victorias en la competición: 7
Empates en la competición: 4
Derrotas en la competición: 1
Goles marcados: 40
Promedio de goles por partido: 3,3
Goles en contra: 13
Goles dentro de área: 34
Goles fuera del área: 6
Penaltis: 1
Disparos totales: 189
Tiros a puertas: 89
Remate en los palos: 5
Pases completados: 5461
Promedio posesión balón: 51%
Faltas cometidas: 139
Faltas sufridas: 104
Tarjetas amarillas: 21
Tarjetas rojas: 1

Con todo esto esperamos que tanto el Real Madrid como el Liverpool realicen un gran encuentro y que el Big Data recolecte toda la información importante para el fútbol. Si estas interesado en el Big Data te informamos que contamos con un Máster en Big Data & Business Analytics que te enseñara en todos lo campos de este mundo de datos.

Johel Jiménez 25-05-2018
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