Primer plano: el Big Data en el fútbol y cómo lo usan Belgrano, Talleres e Instituto

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En la selección del talento, procesar datos de manera correcta es clave como un gol. Así es la utilización de esta herramienta en Belgrano, de Talleres y de Instituto

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El mundo cambia. El fútbol y la manera de gestionar su dinámica, también. “Un error en un partido son tres puntos. Errar en un fichaje, en cambio, es una pérdida millonaria”. La frase pertenece a uno de los gurúes de la estadística aplicada al deporte o Big Data, como se la conoce mundialmente.

¿De qué se trata? Es una de las grandes revoluciones que el fútbol experimentó en los últimos tiempos. A la hora de contratar refuerzos, decir “fulano juega bien” suena hasta primitivo.

Hoy se describe a un jugador en función de la cantidad de pases efectivos, los cortes, sus desplazamientos, los kilómetros recorridos, el desgaste muscular y la tasa de sudoración, entre otros ítems. Todo se mide. Todo se procesa. Es un universo de datos que, bien interpretados, pueden servir para, entre otras cosas, acortar la brecha entre los equipos poderosos y los de menor presupuesto.

El juego de la fortuna, la película de 2011 protagonizada por Brad Pitt, reflejó antes que nadie este fenómeno. Es la adaptación del libro Moneyball, que cuenta la historia de Billy Beane, gerente general del equipo de baseball Oakland Athletics, quien se benefició de las estadísticas para fichar jugadores ignorados por sus rivales. ¿Cómo le fue? Con el 28° presupuesto entre 30 equipos, Oakland hizo historia al convertirse en el primero en ganar 20 partidos seguidos en más de 100 años de historia de la MLB.

En realidad, Beane se basó en el cuaderno de Bill James, un aficionado que en la década del ’70 llevaba todos los números de este deporte. Una suerte de “padre” del Big Data moderno. “Los estadígrafos quieren saber cómo son las estadísticas. Yo quiero saber qué significan. Igual que los periodistas deportivos, que las usan para decorar sus artículos en lugar de entender el juego”, dice James.

El español Salvador Carmona, creador de Origami Sports, no supera los 30 años y es uno de los referentes en la materia. Quería ser periodista deportivo pero terminó estudiando Economía. Fue a Estados Unidos y consiguió una beca en ESPN radio. Como parte de su maestría creó un modelo que establecía cuánto debían cobrar los jugadores de la NBA según su rendimiento. El proyecto fue reconocido y le permitió trabajar en la máxima liga de básquet.

Salvador Carmona.De regreso a España, Carmona creó Origami Sports, que llegó a manejar una base de datos con más de 12 mil jugadores de las principales ligas de fútbol del mundo. Allí almacenan números sobre pases efectivos, goles y ocasiones de gol creadas, pases entre líneas, gambetas, kilómetros recorridos, velocidades máximas. Sus clientes eran equipos de las primeras ligas de España, la Serie A de Italia y la Premier League inglesa.

Carmona, que hace poco fundó Madribble, dice que de todos los clubes de Sudamérica sólo tuvo una consulta y fue de Tigre. “Es un problema de mentalidad más que de recursos. El fútbol nunca ha tenido tanto dinero. A veces un director deportivo cree que nuestros análisis le van a quitar el trabajo. Pero es al revés; esto va a optimizar su trabajo”, cuenta en el contacto con Mundo D.

Uno de los mejores ejemplos del buen uso de la estadística aplicada al fútbol es, según Carmona, la contratación de Engolo Kanté por parte de Leicester City. “Buscaban en las cinco ligas más grandes al volante que más robaba balones y convertía la secuencia en un ataque. Querían reemplazar al ‘Cuchu’ Cambiasso. Kanté jugaba en el Caen de Francia y el DT Ranieri no lo quería. Pero lo llevaron igual y terminó siendo figura. Después lo compró el Chelsea (donde juega actualmente)”, contó.

Ranieri y Kanté en el Leicester que luego fue campeón.“Desde 2009 se registra todo en las grandes ligas. Si el arquero toma la pelota en dos tiempos, si un defensor juega de primera, si usa las dos piernas, etc. Con el uso de la Big Data se viene un modelo más eficiente del juego”, agrega.

Un partido de fútbol puede generar unos ocho millones de datos, muchos de los cuales son imperceptibles para el ojo humano. Imposible (y tal vez improductivo) procesarlos a todos, pero puede que varios ayuden a tomar decisiones correctas. Conocer datos en tiempo real en medio de un partido sería casi como tener la bola de cristal para un técnico.

Más de este mundo

El periodista Marcelo Gantman contó en La Nación que la Alemania campeona del último Mundial utilizaba los servicios de la multinacional de gestión informática SAP.

“La goleada 7 a 1 contra Brasil en semifinales fue el punto más alto de condensación del Big Data aplicado al juego. Ese partido, en el que Alemania marcó tres goles en 179 segundos, se convirtió en un dato fetiche para la escudería del DT Low. Resulta curioso revisar ese encuentro en Belo Horizonte y notar hoy el equilibrio de ciertos números. Las estadísticas muestran la superficie, mientras que los datos revelan aquello que está más profundo”, escribió.

Buceando en los datos, Gantman contó que ambos equipos tuvieron una cantidad similar de remates al arco. “La diferencia estuvo en la velocidad de los pases. Allí, los alemanes, que tenían un promedio de posesión de la pelota en los pases de 3,4 segundos, lograron bajarlo a 1,1 segundos. La visualización de datos fue esencial para que los jugadores entendieran lo que el técnico buscaba”, explicó.

“Decir que Messi es el mejor jugador del mundo es obvio. Hay que ubicar a quienes aún no lo son”, dice Francisco González, quien gestiona las estadísticas del Sevilla de España. González habla de “ratio consecutivo de asociación media” para examinar la labor de un volante generador de juego como Sergio Busquets, en Barcelona.

Francisco García.“Es la capacidad de asociarse con dos, tres o cuatro jugadores de manera consecutiva en tres, cuatro o cinco ocasiones. Es correlacionar la asociación. Puedo saber la influencia de un mediocampista respecto del juego. Busquets siempre garantiza la primera salida de la pelota. Da bien el primer pase el 98 por ciento de las veces. Pero también se puede saber qué pasa luego con la pelota en las siguientes tres o cuatro acciones. Porque dependen mucho de aquel primer pase”, señala.

Presenciar un entrenamiento ya no es ver un par de conos y 22 tipos corriendo detrás de la pelota. Cámaras, sensores, drones, pulseras y monitores son parte de la nueva geografía.

La recolección de información y la buena interpretación de los datos pueden modificar una estrategia, cambiar el panorama del mercado de pases y hasta hacer un campeón.

Cómo usan la herramiento Belgrano, Talleres e Instituto

“El único equipo en Argentina que puede trabajar con Big Data en serio son Los Pumas. Cuando los procesos son cortos como en el fútbol, la recolección de datos no tiene sentido, porque cuando terminás el proceso de diagnóstico capaz que te tenés que ir por los resultados”, comenta el cordobés Cristian Iriarte, quien fue PF en el Milan de Italia bajo la dirección técnica de Vincenzo Montella.

“Recién en el tercer año se pueden ver los cambios”, agrega. “Formarse en Big Data lleva menos de dos años. Pero la desesperación económica en Sudamérica hace que se tomen decisiones apresuradas”, dice y elogia la calidad de profesionales de Argentina. “Hay picos de excelencia mundial, pero no hay un sistema que los contenga”, evalúa. Para Iriarte, todo jugador es mejorable, excepto aquellos que brillan por su creatividad.

“A los Messi o a los Dybala los quiere todo el mundo por su inventiva, de romper esquemas. La creatividad no se entrena. El creativo tiene un plus. Es el 10 por ciento de los futbolistas”, dice.

Cómo lo gestiona la “T”

La computadora de Talleres. (Foto de Raimundo Viñuelas)En Talleres, no es extraño ver jugadores ingresar tras una práctica a la oficina de análisis de video, donde de manera personalizada se les muestran en números e imágenes cuestiones referidas a su rendimiento.

El experimentado PF Alexis Olariaga ofrece su punto de vista como integrante del Área de Análisis de Rendimiento de la “T”, a cargo de Andrés Jornet. “Con la tecnología cambian los entrenamientos y la planificación. Ahora podés medir distancias e intensidades. Termina un entrenamiento y descargamos los GPS. Cuando Darío (Kudelka) llega al vestuario, pregunta: ‘¿Cómo fue la práctica?’ o pide información puntual de un jugador y se le proporciona inmediatamente”, dice.

Alexis Olariaga, del área de Talleres. (Foto de Raimundo Viñuelas)Olariaga cuenta que también se procesan los datos de la parte técnica. “Se analizan zonas de más juego o cantidad de pases efectivos. Aún estamos aceitando el uso de la tecnología. Editamos minivideos y se los pasamos a los jugadores por WhatsApp. También se usa con datos de los rivales”, detalla.

Los GPS celestes

Hace unos siete años, en Belgrano aparecieron los primeros GPS. Desde aquel entonces, la acumulación y el análisis de los datos ocupan un rol tan importante como el del cuerpo técnico. “Hacemos reportes de las variables físicas, por un lado, y de la eficiencia táctica, por el otro. Se monitorea todo y hasta se pueden extraer datos en tiempo real”, cuenta Hernán Castex, de la secretaría técnica.

Hernán Castex, del área de Belgrano. (Foto Raimundo Viñuelas)“Tenemos un departamento de scouting integrado por seis personas. Cada una tiene asignada una liga y hace un barrido del mercado con sus parámetros”, cierra.

Tanto en Talleres como en Belgrano, aclaran que el uso de la tecnología ayuda a achicar el margen de error, pero “no resuelve las cosas adentro de la cancha”.

El trabajo de Belgrano en el predio. (Raimundo Viñuelas)En Instituto, el DT Darío Franco cuenta que la estrategia de juego puede variar en función de los reportes del análisis de video. Explica: “Se analizan fortalezas y debilidades. En defensa, cuando el rival tiene la pelota, nos adaptamos para presionar y quitársela. En cambio, en ataque no cambiamos, sino que vemos cómo y por dónde le podemos hacer daño”.

El preparador físico de la Gloria Paulo Garletti cuenta que monitorear el despliegue físico de los jugadores les hizo ver los partidos de otra manera. “Uno muchas veces se va conforme por el resultado en un partido, pero cuando ve los datos puede pasar que hubo menos despliegue físico que en el rival. O puede pasar al revés: corriste más pero perdiste. Son cosas que ayudan a analizar el rendimiento y a planificar en función de eso”, dice.