El deporte no es ajeno a la revolución de datos impulsada por los avances tecnológicos. Cada gol en el fútbol, cada triple en el básquetbol o cada pedaleada por minuto en el ciclismo arroja un enorme volumen de datos que solo el big data puede desentrañar.
Estos datos por sí solos son irrelevantes, pero con un contexto y un ordenamiento adecuado se transforman en información valiosa para organizaciones, franquicias, ligas, clubes y deportistas en particular.
A principios de abril de este año, fue noticia en el mundo del fútbol la renovación del contrato de Kevin De Bruyne. El futbolista belga acordó continuar en el equipo inglés Manchester City a partir de un trabajo de analistas de datos, contratados por el jugador, para negociar con el club sin mediación de un representante.
El trabajo de los analistas estudió cada aspecto relevante de la contribución de De Bruyne al equipo y el impacto de sus actuaciones en los resultados del Manchester City hasta el momento. Así, después de esta negociación, el futbolista se transformó en el mejor pago de la Premier League (la liga inglesa) y pasó de cobrar 300.000 libras a 385.000 libras por semana, lo que supone algo más de 20 millones de libras anuales.
Decisiones justificadas por datos
Convencido de que la información es poder, Juan Morosoff, estudiante del Diploma de Especialización en Dirección de Marketing en la Universidad ORT Uruguay, opina que “el correcto tratamiento y estudio de los datos otorgan información que realmente es relevante y objetiva para la toma de decisiones”. Y agrega que, en el ámbito del deporte, esa información puede ir dirigida al cuerpo técnico, secretaría técnica, preparadores físicos, entre otros.
Morosoff es graduado del curso Experto en Análisis Deportivo de Datos y Big Data en la Universidad de Valladolid (España), y del curso de Análisis y Scouting en fútbol, que está avalado por la Escuela Universitaria Real Madrid (España). Cuenta que se interesó por el análisis de datos futbolísticos tras coincidir con un analista de la Selección de fútbol de Egipto en la Copa Mundial de Rusia 2018.
En la misma línea, Aldo La Marca, graduado de la Licenciatura en Comunicación orientación Periodismo en ORT, considera que el análisis de datos en el deporte es “simplemente darle sentido, dimensión y un contexto claro a esa masa de números y cifras que puede llegar a abrumar a quien trate con ellas”.
La Marca hizo un Máster en Big Data Deportivo en la Universidad Católica San Antonio de Murcia (España) y tiene experiencia laboral en el rubro, ya que trabajó para la empresa de análisis deportivo Opta y actualmente es redactor y creador de contenidos para Stats Perform, compañía propietaria de Opta.
Entre las tantas aplicaciones que puede haber dentro del análisis de datos vinculado a la industria del deporte, lo más típico de encontrar hoy en día, tanto en clubes como en selecciones nacionales, es lo vinculado estrictamente a lo deportivo: el scouting y el videoanálisis.
El primero, dice Morosoff, se caracteriza por el enfoque en “un seguimiento y análisis individualizado de un deportista”. Asimismo, según La Marca, el scouting resulta esencial “en el área de planificación deportiva de un equipo: ver las jóvenes promesas, medir y contrastar su evolución, evaluar el desempeño de determinados jugadores, investigar posibles jugadores a incorporar dependiendo de las necesidades del equipo, entre otras cosas”.
Por otra parte, el videoanálisis tiene distintas aristas en relación al funcionamiento/rendimiento táctico o físico de un equipo en general. Es decir, se enfoca en “cómo atacan o defienden, puntos fuertes y débiles, cómo juega un rival y cómo puedo ganarle, y más”, comenta el Licenciado en Comunicación graduado de ORT.
Los datos vistos desde adentro
Hoy en día, improvisar sobre el funcionamiento del equipo rival ya no existe, por eso la gran mayoría de los clubes profesionales tienen equipos de análisis de datos. “El que no analiza al menos algo básico de un rival tiene desventaja”, opina Estéfano Zammarelli, Licenciado en Sistemas por ORT y cofundador del proyecto AZSportech junto a Krikor Attarian —también graduado de la misma carrera y actualmente docente de la universidad—.
AZSportech es una empresa de videoanálisis, que surgió a partir de la tesis de grado de los dos graduados y fue apoyada por el Centro de Innovación y Emprendimientos (CIE) de la universidad, y como primer cliente tuvo a nada más ni nada menos que la Selección Uruguaya de fútbol.
"El mayor trabajo hoy pasa por saber filtrar la información recabada y darle una interpretación para presentársela a los tomadores de decisiones", afirma Estéfano Zammarelli.
A partir de su interés por dedicarse de lleno a la parte futbolística y a la tarea de entrenar, Zammarelli se desvinculó de la empresa en 2018 y tuvo experiencias como segundo entrenador y videoanalista en el club Libertad de Paraguay, Hanoi de Vietnam y, en el presente, se desempeña como responsable del equipo de análisis y scouting de Nacional en nuestro país.
Allí trabaja directamente con la secretaría y cuerpo técnico para brindarles toda la información necesaria, “de una forma amigable”, para que se puedan tomar decisiones rápidas y efectivas, dentro de lo posible.
Según Zammarelli, “los datos siempre dependen de un contexto”, por eso es que trabajar dentro de un cuerpo técnico le ayudó a ver cómo se valoran los datos desde el otro lado, cuáles son útiles y cuáles no.
AZSportech, por otra parte, continúa trabajando para la selección de Óscar Tabárez. Se le proporcionan informes “estadísticos, análisis pre y postpartido, análisis de rivales y análisis sincrónicos de los partidos, entre otros servicios”, dice Attarian, quien sigue al frente de la empresa que trabaja no solo con Uruguay, sino también con otros tantos clubes, federaciones y entrenadores.
No solo de los resultados deportivos viven los equipos…
En la industria del deporte, el análisis de datos no es útil únicamente para lo estrictamente deportivo. El equipo de Data Platform de Miami Heat, que es dirigido por la Licenciada en Sistemas por ORT Patricia Yelpo, es un ejemplo de eso.
Yelpo trabaja para el equipo de básquetbol de la NBA desde 2016 y ocupa el puesto de Manager Data Platform desde 2017. Su equipo de analistas trabaja bajo la premisa de que el cliente (aficionado de los Heat) es lo más importante: “es a quien servimos y, cuanto más lo conozcamos, mejor podremos entenderlo”.
Saber quién va al AmericanAirlines Arena (estadio de Miami Heat), quién invierte en entradas, en los puestos de comida, en ropa, merchandising, entre otros servicios y productos de la franquicia es el cometido del área de Data Platform. Por esto, los datos, según ella, son lo más importante y valioso.
“Nuestro objetivo es que se transmita el mensaje correcto, por el canal correcto, a la audiencia correcta y en el momento correcto, partiendo siempre de una única fuente de verdad, que son los datos que obtenemos”, afirma.
Según cuenta, su equipo creó una PowerApp interna desde donde se accede a un perfil 360º de cada cliente. Esta mide desde hace cuánto el aficionado va a los partidos de Miami Heat, cuál fue el último partido al que asistió, en que zona (asientos) suele comprar sus tickets, hasta cuánto gasta en comida, ropa u otros servicios y productos del equipo.
De acuerdo a Yelpo, estos son datos de relevancia para “clasificar a los aficionados en diferentes nichos según su perfil”. Toda esa información recopilada y procesada luego es utilizada para estrategias de ventas y marketing de la franquicia.
Si bien el equipo de Data Platform es de Miami Heat, este creó un producto robusto que denota un conocimiento profundo en cuanto al análisis de datos de la NBA, que lo ha posicionado como referente en el sector, y ahora también trabaja con Milwaukee Bucks, otro equipo de la liga.
Sin embargo, el equipo de los Heat solo provee “el movimiento de los datos desde los sistemas transaccionales a los almacenes de datos” a través de la mencionada PowerApp. Es el propio equipo de análisis de datos de los Bucks el que controla y analiza su información, aclara Yelpo. Y tiene sentido, justo en esta temporada, Milwaukee Bucks es el rival de Miami Heat en la primera ronda de playoffs de la NBA.
Por otro lado, el equipo que dirige la graduada de ORT también está en un proyecto con la NBA para ser su principal proveedor de datos sobre todos los equipos.
Según la Licenciada en Sistemas, para ellos “es un orgullo haber sido elegidos por la NBA tras demostrar que los productos son claves y aplicables en distintas áreas”.
Procesos más modernos para una mejor interpretación
Tanto Yelpo como los demás graduados y estudiantes de ORT mencionados coinciden en que los avances tecnológicos son esenciales para la práctica del análisis de datos. “Los procesos se han hecho más robustos y precisos.
Los procesos que para nosotros hoy son automatizados, en un principio eran archivados a partir de hojas de cálculo de Excel enviadas por correo electrónico, que se volvían obsoletas tan pronto como los números cambiaban”, explica la Manager Data Platform de los Heat.
“Nuestro objetivo es que se transmita el mensaje correcto, por el canal correcto, a la audiencia correcta y en el momento correcto, partiendo siempre de una única fuente de verdad, que son los datos que obtenemos”, explica Patricia Yelpo.
En la misma línea, pero ligado a lo deportivo, Zammarelli asegura que para manejar los enormes volúmenes de información y videos de la actualidad es fundamental la tecnología. “Hoy tenés información gratuita en la web, ya recolectada, analizada y al alcance de todos”, dice.
Además, opina que, debido a este gran volumen de datos, el mayor trabajo hoy pasa por “saber filtrar la información recabada y darle una interpretación para presentársela a los tomadores de decisiones”. En su caso, al cuerpo técnico de Nacional; en el de Yelpo al área de marketing o directivos de los Heat.
