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Análisis de datos automatizado en Mundiales de Fútbol
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Antecedentes en el análisis de datos:

Desde hace varias décadas los equipos y selecciones nacionales más desarrolladas del mundo han adquirido plataformas de análisis de datos. El propósito es investigar los datos de desempeño de sus jugadores para fortalecer su toma de decisiones, ya sea en el ámbito táctico o de predicción. Los diversos directores técnicos basan su estrategia para mejorar el Rendimiento de los jugadores, examinando su coordinación y el grado de efectividad.

El alcance mediático y económico involucra que su evolución se fundamenta en la ciencia de forma acelerada. No es solo una cuestión de ver el deporte como algo alejado de la tecnología, lo que se busca es combinar herramientas que permitan identificar datos valiosos para tus futuras tácticas.

Con los beneficios de esta información muchas entidades futbolísticas han conseguido mejores resultados en su ejecución física. Solo regresemos unos cuantos años atrás para revisar algunos claros ejemplos en la historia del balompié que se fueron consolidando con el avance de los algoritmos en Inteligencia Artificial.

Casos de éxito en el Fútbol:

El 13 de julio de 2014, Alemania gana la final del Mundial ante la selección argentina, un único gol fue la diferencia del encuentro. Pocos días después, la federación germana de fútbol mencionó que integró a sus análisis información proveniente de la Big Data.

Al interior de sus estudios pudieron determinar varias conclusiones que les facilitaron la victoria contra el equipo gaucho. Uno de ellos fue detectar el tiempo promedio de posesión de pelota por jugador, antes de la adopción de esta tecnología presentaba un rango de 3 segundos y medio; tras verificar los resultados, gráficos y plataformas especializadas, lograron que el tiempo de posesión disminuyera a poco más de un segundo.

Citemos otro caso, en el Mundial de Rusia 2018, gracias a los datos obtenidos se pudo observar que los jugadores de Croacia son los que más distancia recorrieron en cada partido. Con una media de 10,470 kilómetros por deportista, a continuación se posicionó Suecia (10,058 km) y Argentina (9,967 km).

Golden Companies frente a Qatar 2022

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Tras los ejemplos anteriormente mencionados, es fundamental destacar que el
análisis de datos
puede ser utilizado desde diferentes aristas. A pesar de que su enfoque ha sido orientando principalmente al estudio del rendimiento de los jugadores para conseguir mejores resultados, la Big Data puede ser la antesala para comprender la esfera digital que se desarrolla en redes sociales frente a la algarabía del deporte rey.

Solo imaginemos la gran cantidad de información que se va a desplegar en Internet cuando suceda el Mundial de Qatar 2022, millones de datos que contienen las preferencias de los usuarios alrededor de todo el mundo, definitivamente una mina de oro que debe ser aprovechada en su totalidad.

Tener la capacidad de procesar toda esta información se convierte entonces en un componente primordial para descubrir el nivel de desarrollo mediático que produce la interacción alrededor de este acontecimiento deportivo.

Actualmente la tecnología al interior de Golden sirve para identificar ¿Cuántos y qué sentimiento experimentan los usuarios? ¿Cuándo y desde dónde participa la audiencia? ¿Qué influencers lideraron la interacción? ¿Cuáles fueron los términos más utilizados? ¿Qué características tienen los usuarios que interactuaron?, entre otras. Dar respuesta a estos cuestionamientos son indispensables en una sociedad hiperconectada que reclama decisiones inmediatas.

La detección de ventajas y debilidades, el rastreo de amenazas, un mayor aprovechamiento de oportunidades, sumado a un diseño de estrategias digitales, son los objetivos que prescribe Golden en el Mundial de Qatar 2022. La misión es construir una toma de decisiones más acertada, las cuales aporten a la recepción, almacenamiento, tratamiento y gestión de los grandes volúmenes de datos al deporte.

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