Análisis deportivo: Cómo utilizan el análisis de datos los distintos deportes

Según las estadísticas de creación de datos clave para 2022, cada día se crean 2,5 quintillones de bytes de datos. Al crearse tal cantidad de datos, más personas tienen acceso a información que les permitirá tomar mejores decisiones. Así pues, no es de extrañar que los datos desempeñen un papel cada vez más importante en casi todos los ámbitos. Una de esas áreas que está prosperando en esta nueva era es el análisis deportivo. 

Cualquiera que se interese por las retransmisiones deportivas conoce la vasta naturaleza del papel de los datos y las estadísticas en el panorama deportivo actual. Un número cada vez mayor de personas del mundo del deporte están dispuestas a aprovechar el poder del análisis para obtener cualquier ventaja estadística que puedan encontrar, dando lugar al sector del análisis deportivo. 

¿Qué es el análisis deportivo? 

El análisis deportivo es el estudio del rendimiento deportivo y la salud empresarial para optimizar los procesos y el éxito de una organización deportiva. El análisis deportivo tiene tres componentes esenciales:

• Análisis de datos sobre el terreno. Esta área implica el seguimiento de métricas de datos clave en el campo para influir en las metodologías que pueden utilizarse para mejorar las estrategias en el juego, los planes de nutrición y otras áreas vitales que podrían aumentar éticamente los niveles de rendimiento de los atletas. Trata de responder a preguntas relacionadas con el rendimiento en el campo, como "¿qué futbolista ha creado más ocasiones en Europa?" o "¿qué jugador ha corrido más rápido en 20 metros?", etc. 
• Análisis de datos fuera del campo. Aquí, la atención se centra en el aspecto empresarial del deporte. Implica controlar importantes métricas de datos fuera del campo, como la venta de entradas, la venta de productos, el compromiso de los aficionados, etc. Este tipo de análisis de datos pretende ayudar a los responsables de los equipos deportivos a tomar mejores decisiones dirigidas a aumentar el crecimiento y la rentabilidad. 

El análisis de datos es vital en la empresa moderna. Varias empresas de diversos sectores han aprovechado el análisis de datos para ayudarles a optimizar su rendimiento. Al implantar el análisis de datos en su modelo de negocio, las empresas disponen ahora de información suficiente para ayudarles a tomar mejores decisiones empresariales y reducir los costes de forma más eficiente.  

¿Por qué es útil el análisis de datos en el deporte? 

El mercado mundial del deporte pasó de 354 960 millones de dólares en 2021 a 496 520 millones en 2022, según la investigación de The Business Research Company, lo que lo convierte en uno de los mayores mercados del mundo. A medida que aumenta a inversión en el mercado deportivo mundial, los equipos deportivos se comprometen mucho más a invertir en el análisis de datos deportivos para obtener una ventaja competitiva, de ahí la previsión de que el mercado del análisis deportivo alcance más de 4500 millones de dólares en 2025. 

Algunas de las principales ventajas del análisis de datos en el deporte son: 

Toma de decisiones informada

El análisis de datos deportivos puede ser una herramienta útil para tomar decisiones estratégicas importantes. Por ejemplo, cuando le preguntaron a Thomas Tuchel, ex entrenador del Chelsea Football Club, por qué había sacado al guardameta Kepa Arrizabalaga a última hora de la prórroga, respondió: "Teníamos estadísticas, estábamos bien preparados, de que Kepa es el mejor en porcentaje parando penaltis." Y añadió: "Hay pruebas de que Kepa es mejor en esta disciplina". El Chelsea se impuso en la tanda de penaltis, en la que Kepa detuvo dos de ellos. 

Aunque en el caso anterior puede haber sido diferente, las decisiones respaldadas por datos dentro y fuera del campo suelen conducir a una toma de decisiones más potente y precisa. 

Otro ejemplo lo tenemos en la NBA. Varios equipos, como los Philadelphia 76ers, están aprovechando intrincadas técnicas de análisis de datos, como la visualización de datos y la comprobación de hipótesis, para analizar los partidos de la NBA e influir en la estrategia de los entrenadores. 

Este tipo de análisis ha tenido un profundo efecto en el baloncesto. Cada vez hay más acción en la línea de tiros de tres, ya que los equipos se han dado cuenta de que lanzar más tiros de tres puntos merece la pena (los equipos pueden fallar más tiros, pero cuando entran, ganan más puntos). 

Aumento de los ingresos 

En general, las empresas que invierten en datos y análisis pueden experimentar notables beneficios financieros. Según una investigación realizada por McKinsey & Company, el aumento medio inicial de los beneficios de los grandes fue del seis por ciento, que aumentó hasta el nueve por ciento por las inversiones de cinco años de duración. 

Un área en la que los equipos deportivos están utilizando el análisis de datos para aumentar los ingresos es la venta de entradas. Fijar eficazmente el precio de las entradas es una parte importante, aunque delicada, de las ventas. Con el análisis de datos, las organizaciones deportivas pueden obtener una mayor comprensión de los aspectos financieros clave, lo que les permite determinar el precio de mejor valor para los clientes y la organización. 

Por ejemplo, los Astros de Houston utilizaron el análisis de datos para generar escenarios "hipotéticos" con el fin de comprender a los compradores de entradas para un solo partido, con la esperanza de convertirlos en abonados de temporada y, al mismo tiempo, conservar a los actuales abonados de temporada. 

En otro caso, se empleó el análisis para comprender las compensaciones que hacen los aficionados entre variables como la ubicación de los asientos, las opciones de comida y bebida y otras alternativas en la sección del club. La idea era conocer mejor a los aficionados para que las franquicias pudieran adaptar la oferta de entradas a las necesidades de los aficionados en una sección concreta.

El análisis de datos en el deporte también es estupenda para optimizar los ingresos del comercio deportivo online. Los equipos deportivos están aplicando técnicas como la manipulación, agregación y limpieza de datos, entre otras, para analizar los datos de los productos con el fin de optimizar los ingresos.  

El desarrollo del sector del análisis deportivo 

El deporte y el análisis de datos están estrechamente ligados desde hace mucho tiempo. El béisbol fue uno de los primeros en adoptar el análisis deportivo, ya que Earnshaw Cook publicó Percentage Baseball en 1964. Sin embargo, varios estadísticos atribuirían probablemente la popularización del análisis deportivo a Billy Beane, director general de los Oaklands Athletics de 1997 a 2016.

Hasta 2002, los entrenadores y los atletas de béisbol tendían a hacer la vista gorda ante los análisis de datos más profundos en favor de la intuición instintiva, la estética de un jugador o las estadísticas superficiales como la media de bateo. Billy Beane, con un presupuesto minimalista, se dio cuenta de que conseguir corredores en base era vital para anotar más carreras. Con esta iluminación, Beane centró su estrategia en adquirir lanzadores titulares que pasaban desapercibidos -normalmente por una fracción del precio de un lanzador de renombre- que tuvieran un alto porcentaje de bases, con la idea de que los equipos con porcentajes de bases más altos tenían más probabilidades de marcar carreras. 

El éxito de Beane con los Oaklands Athletics provocó que otros equipos de las Grandes Ligas de Béisbol (MLB) se fijaran en él. En 2003, los Boston Red Sox fueron los siguientes de la MLB en adoptar un enfoque similar. Su estrategia de optimizar un equipo con análisis de datos deportivos se conoció como "Moneyball". Pero no fue hasta 2011, cuando se estrenó la película Moneyball, cuando el término "análisis deportivo" se popularizó en la cultura deportiva dominante.

Desde entonces, cada deporte importante ha experimentado su propia evolución analítica. Varios equipos deportivos están deseosos de obtener una ventaja competitiva con el análisis de datos y están invirtiendo mucho en contratar científicos de datos deportivos para analizar objetivamente los datos dentro y fuera del campo.   

Cómo utilizan el análisis los distintos deportes

Aunque el propósito fundamental del análisis de datos deportivos es universal, obtener una ventaja competitiva mediante estadísticas y análisis de datos, los distintos deportes despliegan métodos diversos para recopilar y analizar datos de forma eficiente para su deporte. 

Fútbol

El análisis de datos deportivos forma parte integrante de la toma de decisiones fuera del campo en el fútbol. Los clubes de fútbol de todo el mundo han invertido mucho en ciencia de datos y tecnología relacionada para ayudar a aumentar el rendimiento de los jugadores en el campo y mejorar la toma de decisiones fuera de él. Esto implica el seguimiento y el control de datos como la posición de los jugadores en el juego, la fatiga durante el entrenamiento, la distancia recorrida y otros datos que pueden proporcionar una mayor comprensión de la preparación de los jugadores. 

Se pueden recopilar otras estadísticas para investigar el rendimiento de un jugador individual, como regates, pases e intercepciones con éxito. El análisis de estos datos proporciona a entrenadores y jugadores una mayor comprensión de los puntos fuertes y débiles de su juego, lo que resulta útil para su desarrollo. Puedes leer más sobre cómo la ciencia de datos está cambiando el fútbol en otro artículo. 

Béisbol

Como uno de los primeros deportes en adoptar el análisis deportivo, el béisbol lleva varios años marcando la pauta. Algunas de las mentes más brillantes del juego, como Theo Epstein, ni siquiera han pisado nunca un partido de béisbol de las ligas mayores o menores. En cambio, estas personas dependen de su formación avanzada y de su pasión por hacer números para ayudar a tomar decisiones dentro y fuera del campo.

Debido a la exhaustiva recopilación de estadísticas recogidas en el béisbol durante mucho tiempo, más personas como Theo Epstein se han unido a la comunidad de analistas de datos deportivos del béisbol. Se realiza un seguimiento de una gran variedad de estadísticas para ayudar al equipo de la MLB a tomar decisiones, como por ejemplo:

• La media de bateo: estadística que se calcula dividiendo el número de hits por el número de bateos de ese jugador. Esta estadística revela las tendencias de un jugador y qué lanzamiento tiende a poncharle (strike out). El objetivo es ayudar a los jugadores a identificar qué tipo de lanzamiento es su punto débil; también es la estadística más discutida en el béisbol. 
• Porcentaje en base: esta es una de las estadísticas ofensivas más importantes; ilustra la frecuencia con la que un bateador puede evitar ser eliminado en el plato y se define como el porcentaje de veces que un jugador alcanza la base por hit, walk, o cuando le golpea un pitch.  
• Promedio de bateo: la media de bateo mide la potencia de bateo de un jugador. Mide el número de bases que gana un jugador con sus bateos. Cuanto mayor sea la media de bateo, más probabilidades tendrá el jugador de batear para bases extra.

Puedes aplicar tus conocimientos de béisbol, Python y visualización de datos con Matplotlib y Seaborn en nuestro proyecto La nueva era del análisis de datos en el béisbol.    

Baloncesto 

Daryl Morey fue uno de los primeros directores generales de la NBA en aplicar métricas estadísticas avanzadas como parte fundamental de la evaluación de jugadores. Ahora, la mayoría de la NBA tiene analistas de datos deportivos como personal en sus equipos. Su función es apoyar a entrenadores y jugadores con datos que les ayuden a maximizar el rendimiento en el campo y a identificar a los jugadores infravalorados. 

En el nivel más alto del baloncesto, los equipos utilizan cámaras de seguimiento de datos en todos los ángulos del campo de baloncesto para seguir todos los movimientos de cada jugador en la cancha. Estos datos se sincronizan con las estadísticas de los jugadores para proporcionar un desglose completo de su rendimiento.

¿Qué hacen los analistas deportivos? 

Un analista deportivo probablemente verá el acontecimiento deportivo que se le asigne, preparará el comentario y lo emitirá en directo o por escrito. Por tanto, deben tener una capacidad analítica y de comunicación excepcionalmente sólida, ya que representa una gran parte de sus responsabilidades cotidianas. Además, los analistas deportivos tienen un profundo conocimiento del deporte que eligen, lo que incluye una buena idea del contexto histórico y de las estadísticas clave que definen la competición. 

Cómo ser analista deportivo

A medida que continúa el crecimiento de la industria del deporte, un subproducto natural es la abundancia de oportunidades de empleo. Las personas con un don para el análisis de datos y un interés irresistible por los deportes pueden fusionar su talento con sus aficiones para labrarse una carrera satisfactoria como analista deportivo. 

Convertirse en analista deportivo suele constar de tres componentes clave: formarse, desarrollar habilidades y adquirir experiencia. Si te preguntas cómo iniciarte en el análisis deportivo, estos pasos pueden ayudarte. 

Formarse

La mayoría de los analistas deportivos empiezan como aficionados habituales a los deportes. Sin embargo, al decidir que tu objetivo es convertirte en analista deportivo, debes absorber tanta información sobre deportes como sea posible. A menudo se espera que los analistas deportivos sean una especie de enciclopedia deportiva andante.

Además, es esencial tener conocimientos de estadística. La estadística es el lenguaje preferido en el análisis deportivo. Por lo general, ayuda prestar mucha atención a los resultados actuales de los partidos, como las estadísticas de los jugadores, los registros de victorias y derrotas, y otra información estadística disponible, para mejorar tu vocabulario estadístico a la vez que aprendes qué métricas son importantes para el rendimiento deportivo.

A largo plazo, la formación en estas dos áreas te ayudará a crear evaluaciones y predicciones autorizadas basadas en modelos estadísticos.

Muchos analistas deportivos cursarán algún tipo de titulación en ciencia de datos deportivos, ya sea centrada principalmente en el aspecto deportivo o en el de la ciencia de datos. Por supuesto, otros tipos de educación pueden ayudar, ya sea en deportes, estadística, ciencia de datos o campos relacionados.     

Desarrollar habilidades

Para convertirse en analista deportivo se requieren muchas habilidades blandas y duras: 

Habilidades blandas 

Formarse en estadística y en el deporte elegido es sólo una parte del proceso. La otra parte consiste en aprovechar el conocimiento de las estadísticas y combinarlo con la información contextual de tu deporte elegido para generar ideas. Tener una buena relación con las partes interesadas sin duda ayuda mucho, ya que se espera que los analistas deportivos comprendan las necesidades de las partes interesadas (es decir, entrenadores, directores, etc.) y ofrezcan información precisa en el momento oportuno. 

También es importante cómo se transmiten las ideas. Es probable que las partes interesadas sean menos técnicas que el analista deportivo, lo que significa que la información debe presentarse en un formato comprensible y útil para simplificar el proceso de planificación y toma de decisiones de las partes interesadas.

Habilidades duras

Cualquiera que trabaje con datos debe tener conocimientos y conciencia de los datos: sigue nuestro curso Comprender la ciencia de datos para saber más. Un elemento clave del trabajo de un profesional de datos es garantizar que los datos sean precisos y fiables, lo que requiere un buen conocimiento de cómo se recopilan, almacenan y recuperan los datos. Esto también incluye garantizar que los datos estén limpios: a menudo se estima que el 80 % del tiempo de un científico de datos se dedica a la limpieza de datos. 

Puedes poner a prueba tus habilidades de limpieza de datos en este proyecto de importación y limpieza de datos, que se centra en los datos de asistencia al fútbol durante la Copa Mundial Femenina de la FIFA 2019. 

Más allá de la capacidad de leer, escribir, comunicar y razonar con datos, los analistas deportivos también deben estar dotados de importantes conocimientos técnicos sobre diversas herramientas de análisis y lenguajes de programación. Estas herramientas de análisis deportivo incluyen:

• Hojas de cálculo Excel
• SQL
• R o Python 
• Tableau 

Adquirir experiencia

La experiencia suele ser un factor decisivo para varios jefes de contratación. Los profesionales principiantes a menudo se lamentan de la dificultad de introducirse en campos técnicos, ya que los responsables de contratación suelen preferir a los candidatos con experiencia; se dice: "pero ¿cómo voy a adquirir experiencia si sólo contratáis a gente con experiencia?". Este sistema de creencias se basa en la idea de que un trabajo es la única forma de adquirir experiencia. 

Cualquier tarea que demuestre experiencia profesional en el análisis de datos es suficiente para reforzar el currículum de un candidato a analista deportivo. Algunos ejemplos de tareas son contribuir al código abierto, trabajar en proyectos, trabajar por cuenta propia y hacer prácticas.

Nuestro programa de Analista de Datos con R cubre todas las habilidades esenciales que necesitarás para trabajar en tu carrera de analista deportivo. También puedes especializarte como analista de datos en Python y Power BI. 

Resumen

el análisis deportivo consiste en recopilar y analizar estadísticas históricas relevantes que puedan proporcionar una ventaja competitiva a un equipo o individuo. Con cada vez más equipos deportivos invirtiendo en análisis de datos, muchos entusiastas de los deportes y las estadísticas se están decantando por una carrera como analista deportivo.