La importancia del Big Data en Inglaterra

El uso de la estadística avanzada y de un departamento específico para analizar fríamente los datos está empezando a estar a la orden del día en el fútbol inglés. Los márgenes entre los equipos cada vez son menores, y cada vez se estudia más al rival y la forma en la que te va a intentar ganar, por lo que se trata de sacar ventaja al rival desde otro tipo de cuestiones, como, por ejemplo, el Big Data. Empezaron los equipos más grandes, con Arsene Wenger como pionero, pero los más modestos se dieron cuenta que, con un presupuesto más reducido, el uso de la estadística avanzada podría ser muy beneficioso, sobre todo, para las labores de scouting y acertar con los fichajes. Brentford, Brighton o Barnsley, los ejemplos más claros del fútbol inglés.

Todos se suman

Cuando Pep Guardiola decidió incorporar al astrofísico Laurie Shaw a su staff allá por enero, el mundo del fútbol no entendía el por qué. El Manchester City estaba inmerso en una racha de 21 victorias consecutivas y no parecía necesaria esta incorporación. Aun así, Pep quería analizar cómo y hacia dónde iban los pases de cada jugador del equipo y cómo afectaba cada pérdida a la estabilidad defensiva del equipo.

El Liverpool de Jürgen Klopp es otro de los equipos que más fuerte han apostado por el Big Data. Incluso han ido un poco más allá que el resto. Con un equipo de científicos, los reds utilizaron los datos para analizar cuál era la zona del campo que mejor tenían cubierta en cada presión, dependiendo de los movimientos que hacen sus jugadores. Así, Klopp podía ver, al instante, si un jugador había basculado de más, o si, al contrario, alguno de sus futbolistas se descolgaba demasiado en la presión y eso perjudicaba a la misma. También fueron claves, por supuesto, en las incorporaciones más importantes de estos años. Primero, en la contratación de Klopp, ya que el departamento de científicos, a pesar de que su Borussia Dortmund había quedado séptimo la temporada pasada, consideraba que, según sus datos, en situaciones normales hubiese sido segundo. La incorporación de Van Dijk tampoco se entiende sin la importancia de los datos. Cuando todo el mundo se volvió loco por el coste del fichaje, en el Liverpool, analizando sus datos, consideraron que el neerlandés valía 120 millones de libras. Por eso, aceptaron la oferta del Southampton, ya que les parecía que estaban comprándolo barato.

Cambio de uso

Rubén Saavedra, cofundador de Metrica Sports, declaró en la BBC que el uso de los datos podría encaminarse en otra dirección en el futuro. El experto en estadística consideraba que, hasta el momento, se había usado siempre para analizar algo que había pasado ya en el campo o en el entrenamiento previo. Él cree que, en el futuro, la estadística avanzada podría terminar utilizándose para tratar de prevenir o adivinar cosas que puedan ocurrir en el partido siguiente. Así, los entrenadores podrían echar mano de ella para, durante la semana de entrenamiento, corregir algún problema que creen que podrían llegar a tener el fin de semana.

Claro está que la clave de estos datos es la interpretación y la aplicación que se les da de cara a las situaciones reales de partido. Pero, como afirman casi todos los expertos en la industria, son una herramienta muy útil y cada vez se están convirtiendo en más importantes en las direcciones de muchos equipos.

Iker Valverde