‘El valor humano y de interpretación del dato deportivo’ con David R. Sáez

En Sports Data Campus [https://sportsdatacampus.com/] sois expertos en la formación de Analistas de Datos especializados en deporte (Performance Data Analyst) en áreas muy diversas, pero tenéis un enfoque especial en la gestión de datos en el deporte. Hablamos con David R. Sáez, CEO de Sports Data Campus 

¿Qué son los datos en el deporte, dónde se producen y para qué sirve conocerlos?

En el mundo del deporte se generan datos continuamente y se recopila información sobre diferentes aspectos del juego, incluyendo estadísticas de los jugadores, estrategias de juego, lesiones, y otros factores que pueden influir en el rendimiento del equipo o el jugador. Así, actualmente el Análisis de Datos deportivo, ayuda a mejorar el rendimiento del equipo y del jugador, ayuda a desarrollar estrategias de juego mediante patrones y tendencias, así como a prevenir lesiones o en la toma objetiva de decisiones.

Es importante destacar, en este punto, que en el análisis de datos en el deporte, podemos distinguir dos tipos de datos principales: los datos de tracking (información detallada que se recopila a través de cámaras u otros sensores ubicados en el campo de juego o en el deportista) y los datos de eventing (información que se recopila por el analista a partir de eventos específicos que suceden durante el juego).

Ambos tipos de datos se pueden clasificar dependiendo de la procedencia: de rendimiento físico y técnico de los deportistas, biométricos, de seguimiento y posicionamiento, de eventos durante el partido o de redes sociales / medios de comunicación. Pueden ser recopilados de forma interna, externa, de terceros o combinados.

¿Todos los datos son igual de importantes? ¿Cómo podemos saber qué datos son importantes?

No, definitivamente no. No todos los datos son igual de importantes. Por ello, es muy importante que seamos capaces de identificar aquellos que aportan más valor y nos pueden ayudar a generar ventajas competitivas, dentro de cada ámbito de acción. 

En el contexto del deporte, por ejemplo, el análisis de datos puede tener diferentes objetivos, y cada uno de estos objetivos puede requerir diferentes tipos de datos y métricas específicas.

Para determinar qué datos son los más importantes, es necesario establecer claramente los objetivos del análisis y las preguntas que se quieren responder y asegurarnos de que los datos sean relevantes para la tarea específica que estemos abordando.

Por desgracia, no todos los datos son precisos, completos y confiables. 

En nuestros programas formativos trabajamos con nuestros estudiantes en la generación, tratamiento y explotación de datos de rendimiento, de tracking, biomédicos y de vídeo

¿Qué se necesita para obtener estos datos? ¿Cuál es el proceso que se debe seguir para obtenerlos?

Es difícil enumerar las múltiples opciones que tenemos para llevar a cabo procesos de adquisición de dato, pero a mi modo de ver y resumiendo mucho, son dos: tecnologías de generación y adquisición de datos (mediante sensores o cámaras) y software de registro de datos.

El proceso de recogida y adquisición de datos, puede variar según el tipo de datos, la dificultad de conseguirlo, y otra serie de factores a tener en cuenta, pero, generalmente, se repiten los siguientes pasos:

1. Identificar los datos qué datos necesitamos para conseguir los objetivos predefinidos.
2. Recopilar los datos, ya sea de forma manual o utilizando tecnologías de seguimiento.
3. Almacenar los datos en una base de datos para su posterior análisis.
4. Procesar los datos utilizando herramientas de análisis de datos.
5. Analizar los datos extraídos y tratados al servicio de los objetivos perseguidos.
6. Presentar los resultados del Análisis en un formato fácil de entender y de utilizar, para poder tomar decisiones.

¿El uso de datos transforma la forma de ver el deporte? 

Sin lugar a dudas, el análisis de datos no solo ha transformado sino que sigue transformando la forma de ver y entender el deporte. Como hemos comentado en preguntas anteriores, los datos permiten a entrenadores, analistas y espectadores tener una comprensión más completa y precisa del deporte. 

Sinceramente, creo que, ahora mismo, nos encontramos muy cerca de la línea de salida de un cambio enorme que la experiencia de usuarios, en este caso, de los telespectadores y de los propios espectadores que sigan los eventos deportivos en directo. Tecnologías como la realidad virtual, la realidad aumentada, entornos como el metaverso, van a cambiar, sin duda, la manera que tenemos de disfrutar un acontecimiento deportivo y, por descontado, en estos entornos digitales, el uso de datos que nos permitan enriquecer la experiencia, incluso personalizarla, será una de las claves de esa transformación.

¿Qué crees que puede aportar el uso de datos y big data en el deporte?

El uso del Big Data y la Analítica Avanzada, puede aportar muchos beneficios al mundo del deporte. A mi modo de ver, los más importantes son aquellos que nos permiten realizar un mejor cuidado del deportista, a través del análisis de sus datos biométricos y físicos, los que nos permiten generar ventajas competitivas y mejorar el rendimiento de los jugadores y del equipo, los que nos aportan información valiosa para ayudarnos en los procesos de toma de decisiones y los que nos ayudan a optimizar los procesos de otras áreas del club, aparte de la parcela meramente deportiva. Y por descontado, los que nos permiten contribuir a que los aficionados tengan un mayor conocimiento del juego y que puedan disfrutarlo con una mayor intensidad. 

¿Crees que los datos restan importancia a las decisiones humanas?

No, taxativamente, no. Es cierto que los datos y el análisis de los mismos nos proporciona información valiosa y detallada que puede ayudarnos en nuestra toma de decisiones pero, y esto es lo más importante, en última instancia somos nosotros los que debemos interpretar y utilizar esa información de la forma que estimemos oportuno. Los datos, claramente, nos pueden ayudar a respaldar y justificar las decisiones que tomamos, pero no deberían ser decisores por sí mismos.

Tal y como hemos comentado en algunas de las preguntas anteriores, los datos no siempre van a ser de buena calidad o, incluso, los suficientemente completos para ayudarnos en el proceso decisorio, ya que en ciertos modelos analíticos pueden faltar datos importantes o haber sesgos en la recopilación de los mismos que pueden influir en las conclusiones obtenidas tras el proceso de análisis. Por ello y desde mi punto de vista, el juicio humano sigue siendo fundamental para evaluar y tener la última palabra sobre las decisiones a tomar. 

Para mí, el uso de datos no ha de restar importancia a la variable humana en la toma de decisiones, sino que la complementa y la mejora permitiendo, entre otras cosas, minimizar el riesgo de error.

¿Cuáles crees que son las mejoras que se deberían trabajar en cuanto a la gestión de datos a medio plazo?

A día de hoy, creo que podría mejorarse la definición de estándares de recopilación de datos. Actualmente, la recopilación de datos puede variar significativamente entre los diferentes deportes, equipos y organizaciones, y creo que en este sentido sería útil establecer estándares comunes de recopilación de datos para garantizar la coherencia y calidad de los mismos.

También hacer los datos más accesibles y regular su privacidad. Mejorar la accesibilidad de los datos podría fomentar la innovación y el desarrollo en este ámbito del análisis deportivo. En nuestro caso, en nuestros programas Máster, enseñamos a trabajar a los estudiantes tanto con datos propios generados por ellos, como con datos de fuentes Open Data, que aportan un sinfín de posibilidades. Pero a medida que se recopilan y utilizan más datos en el mundo del deporte, es importante que se trabaje para garantizar su privacidad y seguridad.

Algo muy importante también es trabajar en la interoperabilidad de los sistemas. Para facilitar la recopilación, la limpieza, el tratamiento y el análisis de datos, es fundamental que los diferentes sistemas y herramientas de análisis pudieran interoperar entre sí. 

Por último, quería hacer hincapié la formación de profesionales del mundo del dato deportivo. Con la irrupción imparable del mundo del análisis de datos aplicado al deporte, se hace esencial contar con programas formativos especializados en la formación de profesionales especializados en análisis de datos, en las tecnologías relacionadas y en los lenguajes de programación más utilizados en este ámbito del Big Data y la Analítica Avanzada. En Sports Data Campus [https://sportsdatacampus.com/programas-formativos/], por ejemplo, contamos con Másteres específicos, certificados por la UCAM que, combinados con formaciones relacionadas con el conocimiento del juego, nos permiten nutrir a equipos, entidades deportivas y cuerpos técnicos del talento formado que les ayuden a aprovechar al máximo esta nueva herramienta que puede contribuir a encontrar esos puntos que generen una ventaja competitiva que le permita a un equipo mejorar en la clasificación, funcionar de forma más eficiente, cuidar más a sus deportistas y, por descontado, contar con un soporte objetivo que, en las múltiples facetas de su actividad, les ayude a cometer menos errores y afinar sus procesos de toma de decisiones.