Hoy en día los datos juegan un gran papel para la mayoría de los negocios y empresas. Muchas veces, la cantidad, complejidad y variabilidad de los datos dificultan su análisis mediante los métodos tradicionales. A este conjunto de datos a gran escala se le conoce como Big Data. Ahora, el Big Data es tan solo el conjunto de datos, pero para que estos puedan ser procesados y posteriormente analizados, se necesita un lenguaje informático que pueda transformar las inmensas cantidades de datos; como por ejemplo R, el lenguaje con el que nos ocuparemos hoy. En este artículo les hablaré de la aplicación del Big Data y R en un ámbito en el que el uso de datos y estadísticas ha tomado gran importancia en los últimos años: el deporte.
Tal vez se estén preguntando, ¿Por qué R y no cualquier otro lenguaje? Para empezar, R es un programa completamente gratuito, es decir que está al alcance de todos. Pero lo más importante es que R es perfecto para todo tipo de análisis estadístico, ya que nos ofrece gráficos en base a los datos que nos son de mucha utilidad a la hora de analizar cualquier práctica relacionada con el deporte.
En esta actualidad tan digitalizada, en la que todas las organizaciones emplean datos para poder optimizar su trabajo, el mundo del deporte no se ha quedado atrás. La mayoría de clubes deportivos ya cuentan con un departamento especializado en el análisis de datos para mejorar el rendimiento del mismo en diferentes aspectos. Y bien es cierto que no en todos los deportes se le puede dar el mismo uso al Big Data, ya que los modos de juego varían dependiendo la disciplina. Por ejemplo, por un lado tenemos al béisbol, un deporte de balón parado en el que los datos son fundamentales y te pueden dar una gran ventaja, y por el otro lado está el fútbol, un deporte que depende mucho de la situación que se está dando en el terreno de juego, pero en el cual los datos igual pueden ser de gran ayuda. A menor o mayor escala, los datos son una herramienta que de una u otra manera le puede ayudar al equipo analítico del club deportivo. Ahora, ¿Para qué aspectos pueden llegar a ser útiles? En primer lugar tenemos a la aplicación de cara al sistema de juego y al rendimiento de los jugadores. Hay miles de informaciones proporcionadas por el análisis de datos que pueden llegar a ser útiles para los entrenadores cuando se trata de mejorar el estilo de juego, y otros miles cuando se trata de mejorar a un jugador en concreto. Gracias a los gráficos que nos facilita R podemos estudiar el posicionamiento del jugador en situaciones concretas, la efectividad en sus tiros, el porcentaje de 1v1 ganados, etc. Algo que nos asiste de gran manera a la hora de analizar el juego. En segundo lugar tenemos la toma de decisiones cuando se va a fichar a un jugador. El Big data nos ayuda a distinguir entre jugadores que irían bien con el estilo de juego del equipo y jugadores que tal vez no se adaptarían tan bien al sistema. También nos permite encontrar a los más sobresalientes en distintos aspectos del juego entre cientos y cientos de jugadores para que luego puedan ser valorados por analistas deportivos, que dan la luz verde para la compra del atleta. Más adelante veremos ejemplos concretos de fichajes originados por el empleo de datos. En tercer y último lugar, sin relación al deporte en sí, tenemos a el uso de datos para la optimización de las finanzas del club, algo que es de suma importancia para el club.
Para que puedan apreciar mejor todos los beneficios que estoy nombrando, les hablaré de un gran ejemplo de un club que ha empleado el Big Data a su favor, el Liverpool FC de Jürgen Klopp, actual subcampeón de la Champions League. Cuando Jürgen Klopp llegó al club inglés en 2015, venía de no hacer una gran temporada con el Borussia Dortmund en Alemania, ya que había quedado en el puesto 7 en la Bundesliga, algo que generó un poco de desconfianza para la gente del club, más un físico que trabajaba en el departamento de datos del Liverpool logró comprobar gracias a la ciencia de datos, que el trabajo de Jürgen era para haber quedado segundos, pero por motivos externos al entrenador, no había sido así. Esto hizo que Klopp le diera una oportunidad al análisis de datos. Así fue, y el Liverpool comenzó a destacarse de los demás clubes. El equipo liverpuliano empezó, entre otras cosas, a basar sus fichajes en el análisis científico de los jugadores, un buen ejemplo de esto es la compra de Mohamed Salah. El departamento de análisis del equipo tenía la tarea de buscar a alguien que pudiera hacer dupla con Roberto Firmino, uno de los jugadores más fuertes del Liverpool de aquel entonces. Después de analizar muchas informaciones, llegaron a la conclusión de que el jugador egipcio complementará perfectamente con el delantero brasileño. Salah fue transferido y formaron una dupla letal para el Liverpool. Ambos acabaron la temporada con números extraordinarios. Con este y otros muchos ejemplos, el Liverpool de Jürgen Klopp demostró que el análisis científico puede mejorar a un equipo en numerosos aspectos.
El deporte, guste o no, se está volviendo algo cada vez más tecnológico, en donde procesos inteligentes, como el Big Data, juegan un papel fundamental para poder estar en la élite. Cada vez más clubes en diferentes disciplinas deportivas están dándole una gran importancia al análisis científico. Este es el nuevo deporte.