Así se usa el big data el mundo del fútbol
En la última década, la utilización del big data ha transformado la industria del fútbol. A medida que la tecnología y la analítica avanzada evolucionan, clubes, jugadores y analistas dependen cada vez más de herramientas y servicios que permiten un análisis profundo y preciso del rendimiento deportivo, así como la evaluación del valor de mercado de fútbol y sus jugadores.
En este deporte, El big data se usa para facilitar tareas como medir el rendimiento del jugador o tomar decisiones de transferencia y estrategias de juego. Estos datos pueden incluir métricas tradicionales como goles, asistencias y minutos jugados, pero también estadísticas avanzadas como mapas de calor, intercepciones por juego y la eficiencia en los duelos uno a uno.
Driblab: big data para ahorrar tiempo y dinero
Driblab es una plataforma de scouting y análisis que recopila y procesa datos de jugadores y equipos de todo el mundo. Utilizando algoritmos avanzados y técnicas de machine learning, Driblab puede evaluar y predecir el rendimiento de los jugadores, permitiendo a los clubes tomar decisiones más informadas sobre sus inversiones.
Todo esto, sin la necesidad de reuniones y viajes costosos en tiempo y dinero.
Driblab se destaca por su capacidad de convertir datos de fútbol brutos en insights valiosos. Su plataforma puede analizar millones de datos en tiempo real y proporcionar informes detallados que resumen el rendimiento de un jugador en varias métricas, todo esto utilizando big data. Por ejemplo, un club que busca fichar un nuevo delantero puede utilizar Driblab para evaluar la capacidad del jugador en cuanto a:
- Eficiencia de disparo: Cuántos de sus disparos se convierten en goles.
- Contribución al equipo: Qué tan bien se integra en diferentes tácticas y formaciones.
- Estado físico y durabilidad: Análisis de su historial de lesiones y rendimiento físico.
Sus datos también permiten a los clubes comparar a un jugador con otros de otras ligas, para tener una idea más precisa sobre cuánto podrían pagar por él, así como tener una idea de cómo podría rendir este jugador en un nuevo equipo considerando los números obtenidos en el anterior.
También es posible evaluar los riesgos asociados con una transferencia o adquisición, como si hay lesiones pasadas o qué tan bueno se adaptó el jugador en el pasado a un cambio de ese tipo.
De hecho, el uso de big data ya ha demostrado su efectividad en el campo. Clubes como el FC Barcelona y el Manchester City han utilizado estas tecnologías para identificar talentos ocultos y hacer fichajes inteligentes que han demostrado ser muy rentables.
De la misma manera, los entrenadores pueden ajustar sus tácticas basándose en análisis detallados de las fortalezas y debilidades del oponente, así como en datos precisos sobre sus propios jugadores.
Incluso organizaciones como la Asociación de Directores Deportivos Españoles (ADDE) han colaborado con Driblab para utilizar sus datos y, así, facilitar a los directores deportivos de ese país los procesos de innovación y toma de decisiones.
Sin duda, estamos presenciando una era en la que el fútbol se vuelve cada vez más científico, basado en datos y, en última instancia, más emocionante para todos.
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Esposo y padre venezolano. Comunicador, informático y creador de contenidos. Soy un entusiasta apasionado de los electrónicos de consumo y los videojuegos y tengo más de 10 años prestando servicio técnico informático a personas y negocios y ayudándoles a sacar el máximo provecho a sus equipos Windows y Android.
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