DATA ANALYTICS Y SU RELEVANCIA EN EL MUNDIAL DE CATAR

Se acerca el día en que el balón se pondrá a rodar en tierras cataríes y la analítica de datos es la selección treinta y tres en clasificarse; ya que por primera vez en la historia de los mundiales de fútbol, la FIFA dará paso a una nueva era en la captura y análisis de datos futbolísticos, denominada Enhanced Football Intelligence (EFI).

La analítica de datos es un proceso que consiste en inspeccionar,​ limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones estratégicas. Pese a que en los últimos años, ha existido mayor énfasis en el fútbol y otros deportes, su alcance es más amplio y se adapta a cualquier situación cotidiana.

Gracias al EFI, mientras en un partido normal se registran en promedio de dos mil datos, para el mundial se ha desarrollado una plataforma que permitirá entregar aproximadamente 95 mil datos por partido, a cada selección participante. Además, cada futbolista tendrá acceso exclusivo a sus datos individuales de rendimiento e incluso a videos de situaciones precisas de sus juegos, mediante el aplicativo FIFA Player. Todo esto será posible con la ayuda de los veinticinco analistas que se han contratado para cada partido, es decir, casi uno por jugador; además de una gran cantidad de científicos e ingenieros de datos.

Algunos de los indicadores principales a medir en el mundial, serán los siguientes:

  • Posesión del balón
  • Fases del juego
  • Tiempo de recuperación del balón
  • Ruptura de líneas rivales
  • Recepción de pases por detrás de las líneas defensiva y de medio campo
  • Altura de la línea defensiva y longitud del equipo
  • Forma técnica del equipo / posicionamiento de los jugadores
  • Incursiones en el último tercio
  • Pérdidas de balón provocadas
  • Presión sobre el balón
  • Goles esperados

Con todos los datos que se recolectarán, las selecciones y los jugadores podrán mejorar sus indicadores más bajos y aprovechar sus fortalezas dependiendo de los rivales a enfrentar.

El uso de la analítica de datos en el fútbol ya ha estado presente, pues equipos importantes como el Fútbol Club Barcelona y Real Madrid han ido ganando experiencia en este ámbito ya que los resultados están comprobados. En Sudamérica, el análisis de datos en el fútbol también ha ganado mucho terreno, ya que, tanto en clubes como en selecciones nacionales, los directores técnicos han utilizado información para intentar superar a sus rivales. Un ejemplo de esto es el caso de Gustavo Alfaro (entrenador de la selección ecuatoriana).

De la mano de Alejandro Manograsso, analista de video y datos de la selección ecuatoriana, Gustavo Alfaro ha trabajado desde 2005: utilizando los datos y su análisis como parte fundamental de los logros alcanzados (Copa Sudamericana 2007, Copa Argentina 2013 y clasificación a Catar 2022). Durante el proceso eliminatorio hacia Catar, Alfaro se concentró en medir y mejorar ciertos indicadores de rendimiento para contrarrestar las diferencias al enfrentarse a rivales, especialmente de mayor experiencia o simplemente a rivales que “aparentemente” son superiores. Estos indicadores se centran en algunos temas como rendimiento físico esperado del jugador, aspectos tácticos en los que más errores se cometen, pérdidas de balón que desembocan en goles por tipo de pérdida y por zona, entre otros.

Este análisis ha permitido enfocar entrenamientos y charlas personalizadas en cuestiones específicas a mejorar.

Para finalizar, hay que resaltar que la aplicación del análisis de datos se extiende a diversas áreas, y para ello, ACTUARIA ofrece productos de esta índole a las empresas que estén listas para aprovechar la información que poseen y, a partir de esta, tomar decisiones estratégicas que impacten positivamente en ellas.

Como lo hizo nuestro equipo tricolor: ¡¿ estás listo para mejorar los indicadores de tu empresa y dejar en offside a tu competencia a través de la analítica de datos?!

 

 

Autor: Santiago Armijos, Data Scientist.

Referencias



Author: ACTUARIA
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