Los datos inundan la vida moderna, y el deporte no ha estado exento de esta realidad. Los objetivos han dejado de ser suficientes; Ahora se mide cada carrera, cada pase y cada pulsación. Las métricas como los «objetivos esperados» (XG) en el fútbol, los mapas de calor de los jugadores o los análisis biométricos en tiempo real han transformado la forma en que entendemos el juego.
Pero el Big data No es un capricho tecnológico, entonces, realmente, su objetivo dentro del deporte es reemplazar la intuición con certeza matemática y, por lo tanto, crear modelos capaces de predecir el rendimiento con una precisión sorprendente.
Sin embargo, a pesar del hecho de que los datos estadísticos pueden ser fríamente precisos, en una competencia donde hay tantos factores en juego, surge la pregunta si un algoritmo puede anticipar un objetivo milagroso de última hora, un producto de error humano de la presión del encuentro o incluso una decisión de arbitraje controvertida.
Él Big data Funciona procesando una gran cantidad de datos que sería imposible de analizar para una persona. Estos algoritmos estudian desde el rendimiento histórico y las condiciones físicas de cada uno de los atletas de reunión, hasta las variables climáticas y otros factores que podrían ser útiles para identificar patrones ocultos y calcular las probabilidades.
De hecho, estos sistemas son tan útiles que los equipos de élite usan esta información para optimizar sus estrategias y firmar a los jugadores.
Pero en las apuestas deportivas, puede aprovechar todos estos datos para establecer cuotas precisas. Aquí, el objetivo no es solo predecir el ganador, sino llevar a cabo un eficiente Gestión de riesgos de apuestas deportivasEs decir, una gestión de riesgos en las apuestas deportivas que garantiza la sostenibilidad del negocio contra miles de resultados posibles.
Si bien hay un gran avance en el análisis, el deporte continúa teniendo resultados que pueden desafiar cualquier lógica predictiva, y la razón es que los protagonistas son personas, no figuras.
Hay factores que no se pueden cuantificar exactamente, como una moral después de una victoria inesperada o la presión sofocante de una final.
Y, de hecho, la historia del deporte está llena de sorpresas, y probablemente la más emblemática de todas es la victoria de Leicester City en la Premier League en 2016, un equipo cuyas posibilidades de ganar al comienzo de la temporada fueron de 5000 a 1.
Ningún modelo de datos podría prever una hazaña de esa magnitud, lo que demuestra que el factor humano y la aleatoriedad siguen siendo componentes esenciales e indomables.
Entonces, el Big data No ha logrado domar el deporte impredecible; Sin embargo, no debería haber duda de que genere una batalla entre los datos y la sorpresa, más bien, nos enfrentamos a una coexistencia necesaria.
De hecho, los datos no han eliminado la magia del deporte, pero nos han dado un marco mucho más sofisticado para entenderlo, ya que nos ayudan a analizar el rendimiento y para administrar las probabilidades de una manera inteligente. Al final, el factor impredecible es lo que nos mantiene unidos a la pantalla.
90
