“Durante un partido se pueden generar ocho millones de datos”

¿Cómo llegó a dedicarse a la estadística en el fútbol?

Empecé a trabar a los 18 años con empresas de telecomunicaciones e informática. Paralelamente entrené en multitud de categorías del fútbol base, hasta Tercera División Nacional. Los dos sectores, tecnología y fútbol, han ido de la mano para mí. Siempre buscaba integrar un sector o cualquier novedad en el otro. Tenía una ilusión, un reto, integrar ambos conceptos. Hace 25 años era inimaginable, ahora es una realidad.

¿Cuál ha sido el gran cambio en el fútbol?

La clave de todo esto es una situación real que vivimos no en el deporte, sino en la vida. Es la nueva revolución industrial derivada del mundo del dato, el internet de las cosas. En cualquier situación de nuestra vida se generan multitud de datos a nuestro alrededor. Hay millones de datos a nuestro alrededor que monitorizan absolutamente todo lo que sucede. Y el fútbol no es ajeno a ello.

¿Cuántos datos genera un partido de fútbol?

Teniendo en cuenta todos los jugadores, equipo arbitral y lo más importante, la pelota, se capturan más de ocho millones de datos y eventos.

¿Cómo se recogen?

Instalando tecnología IoT, de internet de las cosas, en este caso de monitorización en los estadios. Por ejemplo, con una serie de cámaras. Así se estudian los eventos...

¿A qué se refiere con eventos?

A situaciones del juego. Imaginemos que vemos de nuevo el partido pero no a través de todos los ojos de todos los que estamos en el estadio, si no con los ojos de 100 Bernabéus llenos.

¿Qué se puede hacer con esos datos?

Una vez capturados debemos almacenarlos correctamente en un repositorio común que permita transversabilidad entre todos los actores de responsabilidad en el tratamiento de los mismos. Depurarlos, como dicen en mi tierra de Castilla, para separar el grano de la paja. No todos valen y más teniendo en cuenta lo que nos solicite quien tiene que tomar la decisión subjetiva final. Analizarlos objetivamente, y eso sólo es posible por el volumen de los mismos con herramientas analíticas y algoritmos matemáticos. Y posteriormente reportar sus conclusiones de una manera fácil y sencilla para quien toma las decisiones finales de una manera subjetiva pero apoyándose entre otros aspectos en la objetividad del dato correctamente interpretado, las tome con las mayores garantías y ahorrándose el mayor tiempo posible. El tiempo, algo tan necesario.

¿Si?

Wenger, apoyándose en conocimiento científico dice que el ojo humano sólo puede ver el 30% de lo que pasa en un partido. No le falta razón. El resto de información que no ves está ahí. Se trata de que no se nos escape ni un solo detalle, el fútbol se decide por mínimos detallles. Porque eso ayudará a la toma de decisiones.

La cultura del dato...

En las grandes empresas se culturiza a la organización a través del dato para ayudar a tomar decisiones subjetivas pero apoyadas en objetividad, y ahora, le ha llegado su momento en el fútbol. O culturizamos nuestras entidades a través del dato, o estaremos un paso o varios por detrás de nuestros rivales.

¿Cómo se ordenan ocho millones de datos?

Lo principal es tener claro cuál es el dato idóneo, el dato maestro. Sin duda alguna es el dato ZXY, los datos que se producen en todas sus situaciones a través de la pelota. Y depurarlo al máximo a través de los requerimientos de quien toma la decisión final de manera subjetiva. El buen proyecto de data se realiza correctamente, en un 80%, depurando al máximo el dato.

Tiene sentido…

Una vez que tenemos el dato depurado hay que aplicar la ciencia. El análisis de esos ocho millones de datos genera más de 25 pentabytes de datos.

¿Eso es mucho?

En papel impreso serían más de 259.000 kilómetros. ¿Quién sería capaz de analizarlo de manera objetiva sin la metodología y las herramientas correctas?

Parece complicado.

Por supuesto que es complicado, pero necesario. El fútbol es un juego, pero un juego acíclico de habilidades abiertas donde todo gira alrededor de la pelota y en el que el factor humano, toma de decisión final del jugador e incluso decisiones arbitrales y fortuna tienen mucho que decir. Por eso genera tantos eventos, por eso requiere de metodologías del tratamiento del dato, profesionales.

¿Y qué pasa en otros deportes?

Es más fácil analizar otros deportes, la gran mayoría son cíclicos.

¿Podría poner casos prácticos en el fútbol?

El Leicester ganó la Premier. Ha sido el primer equipo de la historia del fútbol de élite europeo, top, que menos jugadores lesionados ha tenido en una temporada. Ranieri tuvo el máximo tiempo a todos sus jugadores para preparar la periodización táctica y técnica. En Inglaterra obligan a los clubes a tener dentro de su estructura matemáticos de datos.

¿Conoce a los del Leicester?

A Tom Joel y a sus compañeros, sí. Espectacular trabajo el que realizan.

¿Qué situaciones son acíclicas?

Patrones de juego. ¿Podemos predefinir cómo nos va a jugar un equipo? ¿Si juega en casa o fuera? ¿Si es una acción de salida de balón o de repliegue? ¿Cómo juega si llueve mucho o poco? ¿Si pita un árbitro u otro?

¿Se puede saber?

Se puede saber. Pero esa es la clave. Para responder a esas preguntas hay que conocer el dato perfecto. Y el dato perfecto sería X Y sobre pelota. Necesitaríamos saber la posición de los jugadores y la pelota para a partir de ahí meter ciencia que nos permita saber qué va a suceder.

Hemos llegado a la clave…

No es dogmático, pero el entrenador va a tener tanta información sobre lo que le puede pasar que le va a ayudar a tomar decisiones. Se pueden predecir patrones del comportamiento del juego.

Lo del lanzamiento de penaltis será lo más básico...

(Risas). Eso es cíclico, es más fácil. Pero funciona igual: el portero tendrá toda la información pero luego decide él dónde se tira. Pero podrá saber por dónde los suele tirar Messi si está fuera de casa y el partido ha pasado del minuto 70. Y esto es recíproco: el lanzador también podría tener información de hacia dónde se suelen tirar los porteros.

¿Qué pueden ganar los entrenadores?

Tiempo, eso que nos falta a todos. Y emplear ese tiempo en el terreno de juego o en tareas de metodología que consideren oportunas. Yo organizo en la Universidad de Valladolid un máster dedicado a formar en esta metodología y cultura del dato. En la primera edición tuvimos 19 inscritos. Hubo profesionales de clubes como el Sevilla que apostaron por inscribirse para aprender. También del New York Cosmos, Real Valladolid y de varios equipos chinos. A todos esos 19 estudiantes mi agradecimiento por su confianza.

Curioso.

Eso fue en octubre. Para la segunda edición, que sale en marzo, ya hay 42 inscritos. El 90% son analistas de equipos de primer nivel del fútbol español. Barcelona, Real Madrid, Sevilla, Valladolid, Real Sociedad…

Este es el momento.

Sin duda es el momento.

¿Cómo contrató el Sevilla sus servicios?

Por la relación a través del máster de la Universidad de Valladolid.

¿Qué quieren hacer?

Imagino que seguir creciendo, si cabe aún más, y esto es otro granito de arena a sumar.

¿El Madrid no trabaja en este sentido?

Lo desconozco. Mi única relación con el Madrid es indirecta a través de la Universidad Europea, como formador en varios de sus másters.

¿Sirve el Big Data para los fichajes?

Indudablemente. Ese tema es cíclico. Es indiferente contratar un talento para un equipo o para IBM o Microsoft. Sólo hacen falta una serie de herramientas que analicen datos.

De fichar a voleo, nada.

Se está fichando de una manera subjetiva, y seguirá siendo así. Pero se puede mirar si un jugador se lesiona mucho o poco, qué grado de comportamiento ha tenido dentro del grupo, el grado de expulsiones… Todo eso es cíclico. Pero en lo acíclico se podría mirar, si soy un equipo al que le gusta tener la pelota, cuál es su ratio consecutivo de asociación media…

¿Ratio consecutivo de asociación media?

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 mediocentro respecto al juego. Busquets siempre garantiza la primera salida de balón. Da bien el primer pase el 98% de las veces. Pero también se puede saber qué pasa luego con el balón en las siguientes tres o cuatro acciones, si tienen éxito o no. Porque dependen mucho de aquel primer pase que dio Busquets.