Sus métodos interesan a equipos que ganan la NBA, al fútbol inglés, incluso al propio presidente de Estados Unidos, Barack Obama. Muthu Alagappan, el científico de Ayasdi que ha revolucionado la NBA, analiza las claves de su trabajo en su primera entrevista para un medio en español.

METADEPORTE: ¿Por qué el análisis de datos supone una revolución para los deportes profesionales?

MUTHU ALAGAPPAN: Los propietarios y entrenadores siempre buscan una ventaja competitiva en sus equipos. Durante años han invertido en datos y análisis estadístico, así que eso no es nuevo en el deporte profesional. Sin embargo, el problema con un enfoque puramente estadístico está en que la persona que analiza solo selecciona determinados datos como, por ejemplo, goles, minutos jugados, pases… En sí, el análisis tiene sesgo porque no se está mirando al jugador en su conjunto. Están ahorrando tiempo porque a un equipo de estadísticos le llevaría meses analizar concienzudamente los datos de cada jugador. Por ejemplo, Opta recoge 191 datos estadísticos de cada jugador de fútbol. Con las herramientas tradicionales, es virtualmente imposible utilizar los 191 datos entre cientos de jugadores y valorar cuáles son sus debilidades y fortalezas.  La revolución que proponemos desde Ayasdi es dar un nuevo enfoque matemático a este análisis. Somos pioneros en análisis topológico de datos para resolver los problemas más complejos. La gran ventaja es la capacidad de nuestro software para gestionar grandes bases de datos. En deporte profesional, podemos utilizar los datos disponibles y automáticamente descubrir puntos clave sin ni siquiera haber visto un partido o tener ningún conocimiento previo. Eliminamos cualquier sesgo y creamos grupos de jugadores por estilos de juego y mostramos cómo pueden hacer que sus equipos sean mejores.

M.: ¿En qué parcela es más eficaz su análisis de datos? ¿En la estrategia o en los fichajes?

M.A.: Ayasdi aporta rigor matemático a los deportes profesionales. En vez de adivinar quiénes son los mejores jugadores, ofrecemos claridad matemática para ver quién es el mejor en su posición. Podemos ayudar a los entrenadores a tomar mejores decisiones durante un partido. Por ejemplo, qué jugadores tienen que jugar en una situación concreta. También podemos ayudar a los equipos a seleccionar un tipo de jugador concreto para su plantilla e, incluso, a encontrar jugadores similares a las estrellas pero que, por la razón que sea, cuentan con una ficha baja. De esta forma, equipos con presupuestos pequeños pueden armar equipos competitivos por mucho menos de lo que otros están pagando. En realidad, Ayasdi propone una nueva manera de pensar el baloncesto o, incluso, cualquier deporte profesional.

M.: Ayasdi trabaja con equipos como Portland o Miami. ¿Tienen más clubes en su cartera de clientes?

M.A.: Hemos trabajado con otros equipos profesionales, pero se nos ha pedido que no lo revelemos. Sí que podemos decir que uno de los mayores aficionados al baloncesto de Estados Unidos, el presidente Obama, se ha interesado por nuestro trabajo. Incluso le hemos proporcionado un análisis privado de su equipo favorito, los Chicago Bulls.

M.: Miami ha sido campeón de la NBA. ¿Cuál es su contribución a este éxito?

M.A.: Hemos tenido conversaciones con Miami Heat antes y durante los playoffs. Repensamos con ellos su estrategia en el juego, cómo utilizar sus jugadores de diferentes maneras, la manera de combinar jugadores o posiciones para conseguir más efectividad. En sí, hemos buscado manera para pensar el juego con unos métodos que a los que otros equipos no tienen acceso o incluso no los han pensado.

M.: ¿Cuál es el siguiente reto en el análisis de datos en deporte?

M.A.: Hay muchas maneras de analizar los datos del deporte. En nuestro caso, nos centramos en ayudar a las compañías y organizaciones que quieren resolver problemas complejos como la prevención de enfermedades; la exploración y el descubrimiento de la energía; la prevención del terrorismo o la detección del fraude financiero. Nuestro trabajo en deporte es una pequeña parte de nuestra actividad. Pensamos que el siguiente paso importante en el análisis es la velocidad. Los proyectos de analítica tradicionales pueden llevar meses y ofrecer solo una pequeña ventana para comprender el significado de los datos. Con Ayasdi, los equipos pueden confirmar en segundos lo que ya saben o creen que es verdad, pero lo más importante: pueden encontrar información valiosa que les suponga una ventaja competitiva para construir un equipo campeón.

 

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