Publicado en el suplemento
Acciones para la Participación Ciudadana del diario Perfil

El Big Data es aplicable a muchos rubros y el fútbol no es la excepción. Juan Ferlaino es licenciado en Marketing, director técnico, analista táctico y realizó un máster en Big Data Deportivo en la Universidad de Murcia, en España.

Es el creador de ATENEA, una empresa que desde 2018 se dedica a dar servicio a los clubes analizando datos, algo que a éstos les resulta imposible, porque no cuentan con tiempo ni conocimiento para hacerlo.

Actualmente, trabaja con Racing, con el Departamento de Arqueros de la Selección Argentina y con un club importante de Uruguay, que prefiere mantener en reserva. Además, dan charlas y capacitaciones.

¿Desde cuándo se usa Big Data en el fútbol?

En el deporte el trabajo con información comenzó hace ya más de 50 años, pero el Big Data es más actual. Comenzó a usarse a partir de 2010, llegando a crecer fuertemente post 2014, cuando Alemania consiguió el título del mundo siendo usuario constante de la información para la toma de decisiones.

¿Cómo se aplica este concepto al deporte?

Para que hablemos de Big Data necesitamos un gran volumen de datos que tengan variedad de formatos y estructuras y que necesiten ser procesados a gran velocidad.

Se consigue a través del trackeo de data por diferentes medios, básicamente los grandes proveedores de datos lo que hacen es tener cinco personas viendo cada partido y marcando todos los eventos. Además, tienen cámaras que resaltan cada punto del campo de juego y su posicionamiento según los ejes X e Y. Se consiguen más de dos millones de registros por partido. Luego, hay herramientas, como puede ser un chip que va en la canillera y toma cada acción del jugador, pero esto ya depende de cada equipo y por ahora solo lo utilizan en la elite del fútbol europeo.

"Se ofrecen a un entrenador o a un dirigente muchas más variables concretas de las que tenía antes", destacó Ferlaino.

¿Qué tiene para ofrecer el trabajo con información?

Ofrece al fútbol diferentes beneficios. Por ejemplo, brinda objetividad a un mundo que vive rodeado de subjetividades. Hablamos de encontrar insights (su traducción sería “percepciones”) certeros y objetivos que están basados en una metodología científica. Esto ayuda mucho a los entrenadores a comunicar con mucha más fuerza y seguridad su mensaje.

Además, ofrece la posibilidad de la toma de decisiones inteligente, se ofrecen a un entrenador o a un dirigente muchas más variables concretas de las que tenía antes. Ahora, las decisiones se alejan de la suerte y achican el margen de error ya que están basadas en análisis descriptivos probados o predictivos fiables.

¿En qué se utiliza?

Las aplicaciones más comunes hasta el momento son en el scouting (búsqueda) de jugadores y el análisis táctico. En el scouting, haciendo un barrido por todas las acciones de un jugador podemos encontrar al que realmente tenga las características buscadas, hacer comparativas entre mi jugador actual y todos los que estamos siguiendo y usar análisis predictivos que nos indicarán quién es el mejor reemplazo posible. Esto, además, más rápido de lo que tardaríamos en ver partidos de estos jugadores. En un par días, podemos hacer un análisis de 10 jugadores con datos de 10 partidos de cada uno, lo que equivale a 150 horas de partidos.

¿Y para el análisis del juego?

Rápidamente, se puede perfilar a un equipo comparándolo con el resto, advertir dónde están los problemas y qué o quiénes los generan. Lo mismo, con sus fortalezas. Por ejemplo, si nos referimos a las acciones defensivas, podemos ver la amplitud y longitud del equipo cuando no tiene la pelota, las recuperaciones por jugador y lugar del campo y lo mismo con los despejes, las entradas, las faltas, los duelos y ver si cada una de estas acciones fue ganada o perdida y en qué momento del partido.

¿Hay resistencia al uso del Big Data?

Algo hay, sí. Fundamentalmente, hay dudas sobre su beneficio. Para creer en esto, hay que asumir que puede contradecir nuestras percepciones, por lo que ahí siempre surge una primera contradicción.